///

## `Request` dokümantasyonu { #request-documentation }

[Resmi Starlette dokümantasyon sitesinde `Request` nesnesiyle ilgili daha fazla detayı](https://www.starlette.dev/requests/) okuyabilirsiniz.

/// note | Teknik Detaylar

`from starlette.requests import Request` de kullanabilirsiniz.

Karmaşık veri yapıları oluşturmak için `dataclasses` ile diğer type annotation'ları pek çok farklı kombinasyonda birleştirebilirsiniz.

Daha spesifik ayrıntılar için yukarıdaki kod içi annotation ipuçlarına bakın.

## Daha Fazla Öğrenin { #learn-more }

`dataclasses`'ı diğer Pydantic model'leriyle de birleştirebilir, onlardan kalıtım alabilir, kendi model'lerinize dahil edebilirsiniz, vb.

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.

Birbirleriyle ilişkili bir **query parameter** grubunuz varsa, bunları tanımlamak için bir **Pydantic model** oluşturabilirsiniz.

Böylece **modeli yeniden kullanabilir**, **birden fazla yerde** tekrar tekrar kullanabilir ve tüm parametreler için validation (doğrulama) ile metadata’yı tek seferde tanımlayabilirsiniz. 😎

/// note | Not

Bu özellik FastAPI `0.115.0` sürümünden beri desteklenmektedir. 🤓

///

/// tip | İpucu

Webargs ve Marshmallow’dan aldığı bilgiyi kullanarak, APISpec ile otomatik OpenAPI şemaları üretir.

Harika ama yeterince değer görmeyen bir araçtır. Mevcut birçok Flask eklentisinden çok daha popüler olmalıydı. Muhtemelen dökümantasyonunun fazla kısa ve soyut olmasından kaynaklanıyor olabilir.

Python docstring’leri içine YAML (farklı bir söz dizimi) yazma ihtiyacını ortadan kaldırdı.

JSON sadece UTF-8 ile encode edilmiş string'ler içerebilir, dolayısıyla ham bytes içeremez.

Base64 ikili veriyi string olarak encode edebilir, ancak bunu yapmak için orijinal ikili veriden daha fazla karakter kullanır; bu yüzden genellikle normal dosyalardan daha verimsiz olur.

Base64'ü sadece gerçekten JSON içine ikili veri koymanız gerekiyorsa ve bunun için dosya kullanamıyorsanız tercih edin.

    * request'lerde ve response'larda toplam saniye sayısını ifade eden bir `float` olarak temsil edilir.
    * Pydantic, bunu ayrıca bir "ISO 8601 time diff encoding" olarak temsil etmeye de izin verir, [daha fazla bilgi için dokümanlara bakın](https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/serialization/#custom-serializers).
* `frozenset`:
    * request'lerde ve response'larda, `set` ile aynı şekilde ele alınır:

# Header Parametre Modelleri { #header-parameter-models }

Birbiriyle ilişkili **header parametreleri**nden oluşan bir grubunuz varsa, bunları tanımlamak için bir **Pydantic model** oluşturabilirsiniz.

Bu sayede modeli **birden fazla yerde yeniden kullanabilir**, ayrıca tüm parametreler için doğrulamaları ve metadata bilgilerini tek seferde tanımlayabilirsiniz. 😎

/// note | Not

Bu özellik FastAPI `0.115.0` sürümünden beri desteklenmektedir. 🤓

///

Ona bir token gönderirsiniz ve o da authenticated bir user döndürür.

Bu provider request başına ücret alıyor olabilir ve onu çağırmak, testlerde sabit bir mock user kullanmaya kıyasla daha fazla zaman alabilir.

Muhtemelen harici provider'ı bir kez test etmek istersiniz; ancak çalışan her testte onu çağırmanız şart değildir.