Request’leri işlemek için kullanmak istediğiniz bazı **machine learning modelleriniz** olduğunu hayal edelim. 🤖

Aynı modeller request’ler arasında paylaşılır; yani request başına bir model, kullanıcı başına bir model vb. gibi değil.

Modeli yüklemenin, diskten çok fazla **data** okunması gerektiği için **oldukça uzun sürebildiğini** düşünelim. Dolayısıyla bunu her request için yapmak istemezsiniz.

FastAPI yine de onu override edebilir.

///

Sonrasında override'larınızı (yani kaldırıp sıfırlamayı) `app.dependency_overrides` değerini boş bir `dict` yaparak gerçekleştirebilirsiniz:

```Python
app.dependency_overrides = {}
```


/// tip | İpucu

Buradaki kritik nokta, bir dependency'nin "callable" olması gerektiğidir.

Python'da "**callable**", Python'ın bir function gibi "çağırabildiği" her şeydir.

Yani elinizde `something` adlı bir nesne varsa (function _olmak zorunda değil_) ve onu şöyle "çağırabiliyorsanız" (çalıştırabiliyorsanız):

```Python
something()
```

veya

```Python

## İkinci bağımlılık: "dependable" ve "dependant" { #second-dependency-dependable-and-dependant }

Ardından, aynı zamanda kendi içinde bir bağımlılık da tanımlayan başka bir bağımlılık fonksiyonu (bir "dependable") oluşturabilirsiniz (yani o da bir "dependant" olur):

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial005_an_py310.py hl[13] *}

Tanımlanan parametrelere odaklanalım:

Varsayılan olarak bu dosyalar bir <abbr title="Content Delivery Network - İçerik Dağıtım Ağı: Genellikle JavaScript ve CSS gibi statik dosyaları sunan, çoğunlukla birden fazla sunucudan oluşan bir servis. Bu dosyaları istemciye daha yakın bir sunucudan sunarak performansı artırmak için yaygın şekilde kullanılır.">CDN</abbr> üzerinden servis edilir.

Ancak bunu özelleştirmek mümkündür; belirli bir CDN ayarlayabilir veya dosyaları kendiniz servis edebilirsiniz.

    Bu yüzden, container image build sürelerini optimize etmek için bunu `Dockerfile`'ın **sonlarına yakın** koymak önemlidir.

6. Altta Uvicorn kullanan `fastapi run` komutunu **command** olarak ayarlayın.

## Varsayılanlar { #defaults }

Query parametreleri path'in sabit bir parçası olmadığından, opsiyonel olabilir ve varsayılan değerlere sahip olabilir.

Yukarıdaki örnekte varsayılan değerleri `skip=0` ve `limit=10`'dur.

Yani şu URL'ye gitmek:

```
http://127.0.0.1:8000/items/
```

şuraya gitmekle aynı olur:

```
http://127.0.0.1:8000/items/?skip=0&limit=10
```

Ancak örneğin şuraya giderseniz:

```

///

## Akış (Stream) Nedir? { #what-is-a-stream }

Verileri “streaming” olarak göndermek, uygulamanızın tüm öğe dizisi hazır olmasını beklemeden, öğeleri istemciye göndermeye başlaması demektir.

Yani ilk öğeyi gönderirsiniz, istemci onu alıp işlemeye başlar, bu sırada siz bir sonraki öğeyi üretmeye devam edebilirsiniz.

```mermaid
sequenceDiagram
    participant App
    participant Client

...`description` alanı **zorunlu olmaz**. Çünkü `None` default değerine sahiptir.

### Dokümanlarda Input Modeli { #input-model-in-docs }

Bunu dokümanlarda da doğrulayabilirsiniz; `description` alanında **kırmızı yıldız** yoktur, yani required olarak işaretlenmemiştir:

<div class="screenshot">
<img src="/img/tutorial/separate-openapi-schemas/image01.png">
</div>

### Output için Model { #model-for-output }

///

### Async Olmayan Path Operation Fonksiyonları { #non-async-path-operation-functions }

Normal `def` fonksiyonlarını (yani `async` olmadan) da kullanabilir ve aynı şekilde `yield` kullanabilirsiniz.

FastAPI, event loop'u bloke etmeyecek şekilde doğru biçimde çalışmasını sağlar.