---

"_Dürüst olmak gerekirse, inşa ettiğiniz şey gerçekten sağlam ve profesyonel görünüyor. Birçok açıdan, **Hug**'ın olmasını istediğim şey tam da bu - böyle bir şeyi inşa eden birini görmek gerçekten ilham verici._"

Fakat kıyaslamaları ve karşılaştırmaları incelerken şunları aklınızda bulundurmalısınız.

## Kıyaslamalar ve Hız { #benchmarks-and-speed }

Kıyaslamalara baktığınızda, farklı türlerdeki birkaç aracın eşdeğermiş gibi karşılaştırıldığını görmek yaygındır.

Özellikle, (diğer birçok araç arasında) Uvicorn, Starlette ve FastAPI'ın birlikte karşılaştırıldığını görebilirsiniz.

Örneğin:

* [Uvicorn'un `ProxyHeadersMiddleware`'i](https://github.com/encode/uvicorn/blob/master/uvicorn/middleware/proxy_headers.py)
* [MessagePack](https://github.com/florimondmanca/msgpack-asgi)

{* ../../docs_src/configure_swagger_ui/tutorial003_py310.py hl[3] *}

## Diğer Swagger UI Parametreleri { #other-swagger-ui-parameters }

Kullanabileceğiniz diğer tüm olası yapılandırmaları görmek için, resmi [Swagger UI parametreleri dokümantasyonunu](https://swagger.io/docs/open-source-tools/swagger-ui/usage/configuration/) okuyun.

## Yalnızca JavaScript Ayarları { #javascript-only-settings }

/// note | Teknik Detaylar

Diğer iki değişken olan `image_base64` ve `binary_image`, Base64 ile encode edilmiş bir görüntüdür; daha sonra bayt'lara çevrilip `io.BytesIO`'ya aktarılır.

Sadece bu örnek aynı dosyada yaşayabilsin, kopyalayıp olduğu gibi çalıştırabilesiniz diye. 🥚

///

- uygulama yerelde (örn. localhost’ta) veya dahili bir ağda çalışıyorsa
- ve uygulamada hiç kimlik doğrulama yoksa, aynı ağdan gelen her request’in güvenilir olduğu varsayılıyorsa.

## Örnek Saldırı { #example-attack }

Yerelde çalışan bir AI agent’ı (yapay zeka ajanı) çalıştırmanın bir yolunu geliştirdiğinizi düşünün.

Bir API sunuyor:

```
http://localhost:8000/v1/agents/multivac
```

* Güncellenmiş modeli döndürün.

{* ../../docs_src/body_updates/tutorial002_py310.py hl[28:35] *}

/// tip | İpucu

Aynı tekniği HTTP `PUT` operasyonu ile de kullanabilirsiniz.

Ancak buradaki örnek `PATCH` kullanıyor, çünkü bu kullanım senaryoları için tasarlanmıştır.

///

/// note | Not

Input modelin yine de doğrulandığına dikkat edin.

Uygulamanız için neye ihtiyacınız varsa o türden bir model, class ve veritabanı kullanın. **FastAPI**, dependency injection sistemiyle bunları destekler.

## Kod boyutu { #code-size }

Bu örnek biraz uzun görünebilir. Güvenlik, data model'ler, utility fonksiyonlar ve *path operation*'ları aynı dosyada bir araya getirdiğimizi unutmayın.

Ama kritik nokta şu:

Güvenlik ve dependency injection tarafını bir kez yazarsınız.

///

## Özel Bir `Response` Döndürme { #returning-a-custom-response }

Yukarıdaki örnek ihtiyaç duyduğunuz tüm parçaları gösteriyor, ancak henüz çok kullanışlı değil. Çünkü `item`'ı zaten doğrudan döndürebilirdiniz ve **FastAPI** varsayılan olarak onu sizin için bir `JSONResponse` içine koyup `dict`'e çevirirdi vb.

## Özel tipler ve doğrulama { #special-types-and-validation }

`str`, `int`, `float` vb. normal tekil tiplerin yanında, `str`’den türeyen daha karmaşık tekil tipleri de kullanabilirsiniz.

Tüm seçenekleri görmek için [Pydantic Türlerine Genel Bakış](https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/types/) sayfasına göz atın. Sonraki bölümde bazı örnekleri göreceksiniz.