## Testleri Ayırma { #separating-tests }

Gerçek bir uygulamada testlerinizi büyük ihtimalle farklı bir dosyada tutarsınız.

Ayrıca **FastAPI** uygulamanız birden fazla dosya/modül vb. ile de oluşturulmuş olabilir.

### **FastAPI** Uygulama Dosyası { #fastapi-app-file }

[Daha Büyük Uygulamalar](bigger-applications.md)'te anlatılan şekilde bir dosya yapınız olduğunu varsayalım:

```
.
├── app
│   ├── __init__.py
│   └── main.py
```

Token’ın var olup olmadığını kontrol edip ayrıca hata döndürmenize bile gerek yoktur. Fonksiyonunuz çalışıyorsa, token içinde bir `str` olacağından emin olabilirsiniz.

Bunu şimdiden etkileşimli dokümanlarda deneyebilirsiniz:

<img src="/img/tutorial/security/image03.png">

Henüz token’ın geçerliliğini doğrulamıyoruz, ama başlangıç için bu bile yeterli.

## Özet { #recap }

Bu özel örnekte o kadar da önemli değil, çünkü sahte ve bellekte (yani `io.BytesIO` ile). Ancak gerçek bir dosyada, onunla işiniz bittiğinde dosyanın kapandığından emin olmak önemlidir.

### Dosyalar ve Async { #files-and-async }

Çoğu durumda dosya benzeri nesneler, varsayılan olarak async ve await ile uyumlu değildir.

Örneğin, `await file.read()` ya da `async for chunk in file` gibi şeyler yoktur.

# LLM test dosyası { #llm-test-file }

Bu doküman, dokümantasyonu çeviren <abbr title="Large Language Model">LLM</abbr>'nin `scripts/translate.py` içindeki `general_prompt`'u ve `docs/{language code}/llm-prompt.md` içindeki dile özel prompt'u anlayıp anlamadığını test eder. Dile özel prompt, `general_prompt`'a eklenir.

Buraya eklenen testler, dile özel prompt'ları tasarlayan herkes tarafından görülecektir.

Şu şekilde kullanın:

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial003_py310.py hl[12] *}

Böylece duplicate veri içeren bir request alsanız bile, bu veri benzersiz öğelerden oluşan bir set’e dönüştürülür.

Ve bu veriyi ne zaman output etseniz, kaynakta duplicate olsa bile, benzersiz öğelerden oluşan bir set olarak output edilir.

Ayrıca buna göre annotate / dokümante edilir.

## İç İçe Modeller { #nested-models }

Editörünüz şöyle yardımcı olabilir:

* [Visual Studio Code](https://code.visualstudio.com/) ile:

![editor support](https://fastapi.tiangolo.com/img/vscode-completion.png)

* [PyCharm](https://www.jetbrains.com/pycharm/) ile:

![editor support](https://fastapi.tiangolo.com/img/pycharm-completion.png)

```console
$ pip install python-multipart
```

///

## `File` ve `Form` Import Edin { #import-file-and-form }

{* ../../docs_src/request_forms_and_files/tutorial001_an_py310.py hl[3] *}

## `File` ve `Form` Parametrelerini Tanımlayın { #define-file-and-form-parameters }

Dosya ve form parametrelerini, `Body` veya `Query` için yaptığınız şekilde oluşturun:

{* ../../docs_src/request_forms_and_files/tutorial001_an_py310.py hl[10:12] *}

    body.close()
  }

  @Test
  fun unicodeText() {
    val text = "eile oli oliiviõli"
    val body = text.toResponseBody()
    assertThat(body.string()).isEqualTo(text)
  }

  @Test
  fun unicodeTextWithCharset() {
    val text = "eile oli oliiviõli"
    val body = text.toResponseBody("text/plain; charset=UTF-8".toMediaType())
    assertThat(body.string()).isEqualTo(text)

...`description` default değere sahip olduğu için, o alan için **hiçbir şey döndürmeseniz** bile yine de **o default değeri** alır.

### Output Response Verisi için Model { #model-for-output-response-data }

Dokümanlarla etkileşip response'u kontrol ederseniz, kod `description` alanlarından birine bir şey eklememiş olsa bile, JSON response default değeri (`null`) içerir:

<div class="screenshot">

$ pip install email-validator
```

veya şöyle:

```console
$ pip install "pydantic[email]"
```

///

Bu model ile hem input’u declare ediyoruz hem de output’u aynı model ile declare ediyoruz:

{* ../../docs_src/response_model/tutorial002_py310.py hl[16] *}

Artık bir browser password ile user oluşturduğunda, API response içinde aynı password’ü geri döndürecek.