## Pydantic `bytes` { #pydantic-bytes }

`bytes` alanları olan bir Pydantic model tanımlayabilir, ardından model config'inde `val_json_bytes` kullanarak giriş JSON verisini base64 ile doğrulamasını (validate) söyleyebilirsiniz; bu doğrulamanın bir parçası olarak base64 string'i bytes'a decode eder.

{* ../../docs_src/json_base64_bytes/tutorial001_py310.py ln[1:9,29:35] hl[9] *}

Test için bir dependency'yi override etmek istediğinizde, key olarak orijinal dependency'yi (bir function), value olarak da override edecek dependency'nizi (başka bir function) verirsiniz.

Böylece **FastAPI**, orijinal dependency yerine bu override'ı çağırır.

{* ../../docs_src/dependency_testing/tutorial001_an_py310.py hl[26:27,30] *}

/// tip | İpucu

* Dönen veriyi Pydantic kullanarak JSON’a **serileştirmek**; Pydantic **Rust** ile yazıldığı için **çok daha hızlıdır**.

Ama en önemlisi:

* Çıktı verisini, dönüş tipinde tanımlı olana göre **sınırlar ve filtreler**.
    * Bu, özellikle **güvenlik** açısından önemlidir; aşağıda daha fazlasını göreceğiz.

## `response_model` Parametresi { #response-model-parameter }

/// info | Bilgi

`TestClient`'ın Pydantic model'lerini değil, JSON'a dönüştürülebilen verileri aldığını unutmayın.

Testinizde bir Pydantic model'iniz varsa ve test sırasında verisini uygulamaya göndermek istiyorsanız, [JSON Uyumlu Encoder](encoder.md) içinde açıklanan `jsonable_encoder`'ı kullanabilirsiniz.

///

## Çalıştırma { #run-it }

Sadece `BackgroundTasks` (ve `BackgroundTask` değil) kullanarak, bunu bir *path operation function* parametresi olarak kullanmak ve gerisini **FastAPI**’nin sizin için halletmesini sağlamak mümkündür; tıpkı `Request` objesini doğrudan kullanırken olduğu gibi.

    full_name = user_dict["full_name"],
    hashed_password = hashed_password,
)
```

/// warning | Uyarı

Ek destek fonksiyonları olan `fake_password_hasher` ve `fake_save_user` sadece verinin olası bir akışını göstermek içindir; elbette gerçek bir güvenlik sağlamazlar.

///

## Tekrarı Azaltma { #reduce-duplication }

Kod tekrarını azaltmak, **FastAPI**'nin temel fikirlerinden biridir.

/// info | Bilgi

FastAPI 0.134.0 ile eklendi.

///

## Kullanım Senaryoları { #use-cases }

Doğrudan bir AI LLM (Büyük Dil Modeli) servisinin çıktısından saf string'leri akıtmak istediğinizde kullanabilirsiniz.

Dikkat edin: fonksiyonunuzun aldığı (ve döndürdüğü) değer olan `3`, string `"3"` değil, bir Python `int`'idir.

Yani, bu tip tanımıyla birlikte **FastAPI** size otomatik request "<dfn title="HTTP request'ten gelen string'i Python verisine dönüştürme">ayrıştırma</dfn>" sağlar.

///

## Veri Doğrulama { #data-validation }

Path parametreleri için geçerli olan aynı süreç query parametreleri için de geçerlidir:

* Editör desteği (tabii ki)
* Veri <dfn title="bir HTTP request'ten gelen string'i Python verisine dönüştürme">"ayrıştırma"</dfn>
* Veri doğrulama
* Otomatik dokümantasyon

## Varsayılanlar { #defaults }

Bu size ciddi bir esneklik sağlar. Herhangi bir veri türü döndürebilir, herhangi bir veri deklarasyonunu veya validasyonunu override edebilirsiniz.

Bu aynı zamanda size ciddi bir sorumluluk yükler. Döndürdüğünüz verinin doğru, doğru formatta, serialize edilebilir vb. olduğundan emin olmanız gerekir.

## Bir `Response` İçinde `jsonable_encoder` Kullanma { #using-the-jsonable-encoder-in-a-response }