<img src="/img/tutorial/security/image07.png">

Uygulamayı, öncekiyle aynı şekilde authorize edin.

Şu kimlik bilgilerini kullanarak:

Username: `johndoe`
Password: `secret`

/// check | Ek bilgi

Kodun hiçbir yerinde düz metin password "`secret`" yok; sadece hash'lenmiş hâli var.

///

<img src="/img/tutorial/security/image08.png">

`/users/me/` endpoint'ini çağırın; response şöyle olacaktır:

Tam istediğimiz gibi. ✔️

Bunun nedeni, FastAPI'nin OpenAPI içinde varsayılan `server`'ı, `root_path` tarafından verilen URL ile oluşturmak için bu `root_path`'i kullanmasıdır.

## Ek `server`'lar { #additional-servers }

/// warning | Uyarı

Bu daha ileri seviye bir kullanım senaryosudur. İsterseniz atlayabilirsiniz.

///

read_users["/users/"]

common_parameters --> read_items
common_parameters --> read_users
```

Bu şekilde paylaşılan kodu bir kez yazarsınız ve onu *path operation*'larda çağırma işini **FastAPI** halleder.

/// check | Ek bilgi

Dikkat edin: Bunu "register" etmek ya da benzeri bir şey yapmak için özel bir class oluşturup **FastAPI**'ye bir yere geçirmeniz gerekmez.

Sadece `Depends`'e verirsiniz ve gerisini **FastAPI** nasıl yapacağını bilir.

{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial001_py310.py hl[1] *}

### Kodunuzda Bir `HTTPException` Raise Etme { #raise-an-httpexception-in-your-code }

`HTTPException`, API’lerle ilgili ek veriler içeren normal bir Python exception’ıdır.

Python exception’ı olduğu için `return` etmezsiniz, `raise` edersiniz.

Pydantic model'lerinde kullandığınız aynı doğrulama özelliklerini ve araçlarını burada da kullanabilirsiniz; örneğin farklı veri tipleri ve `Field()` ile ek doğrulamalar.

{* ../../docs_src/settings/tutorial001_py310.py hl[2,5:8,11] *}

/// tip | İpucu

Hızlıca kopyalayıp yapıştırmak istiyorsanız bu örneği kullanmayın; aşağıdaki son örneği kullanın.

///

///

{* ../../docs_src/security/tutorial005_an_py310.py hl[5,141,172] *}

/// info | Teknik Detaylar

`Security` aslında `Depends`'in bir alt sınıfıdır ve sadece birazdan göreceğimiz bir ek parametreye sahiptir.

Ancak `Depends` yerine `Security` kullanınca **FastAPI**, security scope'larının tanımlanabileceğini bilir, bunları içeride kullanır ve API'yi OpenAPI ile dokümante eder.

Ancak otomatik veri doğrulama, dönüşüm veya dökümantasyon sağlamaz.

**FastAPI**’nin bunun üzerine eklediği ana şeylerden biri, Pydantic kullanarak, bütünüyle Python tip belirteçlerine dayalı bu özelliklerdir. Buna ek olarak bağımlılık enjeksiyonu sistemi, güvenlik yardımcıları, OpenAPI şema üretimi vb. gelir.

/// note | Teknik Detaylar

<div class="termy">

```console
$ uv venv
```

</div>

/// tip | İpucu

Varsayılan olarak `uv`, `.venv` adlı bir klasörde virtual environment oluşturur.

Ancak ek bir argümanla klasör adını vererek bunu özelleştirebilirsiniz.

///

////

Bu komut `.venv` adlı bir klasörün içinde yeni bir virtual environment oluşturur.

/// details | `.venv` veya başka bir ad

Örneğin muhtemelen aynı browser programını (Firefox, Chrome, Edge vb.) çalıştıran birden fazla process göreceksiniz. Genelde her tab için bir process, üstüne bazı ek process'ler çalıştırırlar.

<img class="shadow" src="/img/deployment/concepts/image01.png">

---

Artık **process** ve **program** arasındaki farkı bildiğimize göre, deployment konusuna devam edelim.

Ama ayrıca **CPU’ya bağlı** iş yükleri (Makine Öğrenimi sistemlerindeki gibi) için paralellik ve çoklu işlemden (paralel çalışan birden çok işlem) de yararlanabilirsiniz.

Buna ek olarak Python’un **Veri Bilimi**, Makine Öğrenimi ve özellikle Derin Öğrenme için ana dil olması, FastAPI’yi Veri Bilimi / Makine Öğrenimi web API’leri ve uygulamaları için çok iyi bir seçenek yapar.