Şimdilik, sadece `Annotated`'ın var olduğunu ve bunun standart Python olduğunu bilmeniz yeterli. 😎

İleride bunun ne kadar **güçlü** olabildiğini göreceksiniz.

/// tip | İpucu

Bu opsiyonel bağımlılıkları istemiyorsanız bunun yerine `pip install fastapi` kurabilirsiniz.

Standard bağımlılıkları kurmak istiyor ama `fastapi-cloud-cli` olmasın diyorsanız, `pip install "fastapi[standard-no-fastapi-cloud-cli]"` ile kurabilirsiniz.

///

# WebSockets'i Test Etmek { #testing-websockets }

WebSockets'i test etmek için aynı `TestClient`'ı kullanabilirsiniz.

Bunun için `TestClient`'ı bir `with` ifadesinde kullanarak WebSocket'e bağlanırsınız:

{* ../../docs_src/app_testing/tutorial002_py310.py hl[27:31] *}

/// note | Not

Daha fazla detay için Starlette'in [WebSockets'i test etme](https://www.starlette.dev/testclient/#testing-websocket-sessions) dokümantasyonuna bakın.

* Veriyi doğrular (validate eder).
    * Veri geçersizse, tam olarak nerede ve hangi verinin hatalı olduğunu söyleyen, anlaşılır bir hata döndürür.
* Aldığı veriyi `item` parametresi içinde size verir.
    * Fonksiyonda bunun type'ını `Item` olarak tanımladığınız için, tüm attribute'lar ve type'ları için editor desteğini (tamamlama vb.) de alırsınız.

{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial001_py310.py hl[7] *}

Query parametresi `q`, `str | None` tipindedir. Yani tipi `str`’dir ama `None` da olabilir. Nitekim varsayılan değer `None` olduğu için FastAPI bunun zorunlu olmadığını anlar.

/// note | Not

FastAPI, `q`’nun zorunlu olmadığını `= None` varsayılan değerinden anlar.

`str | None` kullanmak, editörünüzün daha iyi destek vermesini ve hataları yakalamasını sağlar.

Projeniz için ilginç ve yararlı görünen bir şey varsa devam edin ve inceleyin; aksi halde muhtemelen bunları atlayabilirsiniz.

/// tip | İpucu

**FastAPI**'yi yapılandırılmış bir şekilde (önerilir) **öğrenmek** istiyorsanız bunun yerine [Öğretici - Kullanıcı Rehberi](../tutorial/index.md)'ni bölüm bölüm okuyun.

## Lifespan { #lifespan }

Bu *startup* ve *shutdown* mantığını, `FastAPI` uygulamasının `lifespan` parametresi ve bir "context manager" kullanarak tanımlayabilirsiniz (bunun ne olduğunu birazdan göstereceğim).

Önce bir örnekle başlayıp sonra ayrıntılarına bakalım.

Aşağıdaki gibi `yield` kullanan async bir `lifespan()` fonksiyonu oluşturuyoruz:

Hatta bazı durumlarda, aynı Pydantic model için OpenAPI içinde input ve output tarafında, **default değerler** olup olmamasına bağlı olarak **iki farklı JSON Schema** bile görebilirsiniz.

Bunun nasıl çalıştığına ve gerekirse nasıl değiştirebileceğinize bir bakalım.

## Input ve Output için Pydantic Modelleri { #pydantic-models-for-input-and-output }

        * `authorizationCode`
    * Ancak, aynı uygulamanın içinde doğrudan authentication yönetmek için mükemmel şekilde kullanılabilecek özel bir "flow" vardır:
        * `password`: sonraki bazı bölümlerde bunun örnekleri ele alınacak.
* `openIdConnect`: OAuth2 authentication verisinin otomatik olarak nasıl keşfedileceğini tanımlamanın bir yolunu sunar.
    * Bu otomatik keşif, OpenID Connect spesifikasyonunda tanımlanan şeydir.

Ancak `scope` değeri `"function"` olan bir dependency, hem `"function"` hem de `"request"` scope'una sahip dependency'lere bağlı olabilir.

Bunun nedeni, bir dependency'nin exit code'unu alt dependency'lerden önce çalıştırabilmesi gerekmesidir; çünkü exit code sırasında hâlâ onları kullanması gerekebilir.

```mermaid
sequenceDiagram

participant client as Client