Artık bu class'ı kullanarak dependency'nizi tanımlayabilirsiniz.

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial002_an_py310.py hl[19] *}

**FastAPI**, `CommonQueryParams` class'ını çağırır. Bu, o class'ın bir "instance"ını oluşturur ve bu instance, sizin function'ınıza `commons` parametresi olarak geçirilir.

## Type Annotation vs `Depends` { #type-annotation-vs-depends }

Yukarıdaki kodda `CommonQueryParams`'ı iki kez yazdığımıza dikkat edin:

        return null;
      }
      @SuppressWarnings({"rawtypes", "unchecked"})
      Entry<K, V>[] newEntries = new Entry[size - dups.cardinality()];
      for (int inI = 0, outI = 0; inI < size; inI++) {
        if (!dups.get(inI)) {
          newEntries[outI++] = entries[inI];
        }
      }
      return newEntries;
    }
  }

  /**

Önerilmediği için Swagger UI ile etkileşimli dokümanlar, `GET` kullanırken body için dokümantasyonu göstermez ve aradaki proxy'ler bunu desteklemeyebilir.

///

## Pydantic'in `BaseModel`'ini import edin { #import-pydantics-basemodel }

Önce, `pydantic` içinden `BaseModel`'i import etmeniz gerekir:

{* ../../docs_src/body/tutorial001_py310.py hl[2] *}

## Veri modelinizi oluşturun { #create-your-data-model }

Bu kod, uygulama request almaya **başlamadan** önce ve request’leri işlemeyi **bitirdikten** hemen sonra çalıştığı için, uygulamanın tüm **lifespan**’ını (birazdan "lifespan" kelimesi önemli olacak 😉) kapsar.

Öte yandan chat sistemlerinde binlerce kullanıcı vardır; bu yüzden neredeyse her zaman konuşacak birini bulma ihtimaliniz yüksektir. 😄

## Yazara sponsor olun { #sponsor-the-author }

            transform(buffer, 0);
        }
    }

    /**
     * MD4 block update operation.
     * <p>
     * Continues an MD4 message digest operation, by filling the buffer,
     * transform(ing) data in 512-bit message block(s), updating the variables
     * context and count, and leaving (buffering) the remaining bytes in buffer
     * for the next update or finish.
     *
     * @param    input    input block

Gelen token'ı decode edin, doğrulayın ve mevcut kullanıcıyı döndürün.

Token geçersizse, hemen bir HTTP hatası döndürün.

{* ../../docs_src/security/tutorial004_an_py310.py hl[93:110] *}

## `/token` *path operation*'ını güncelleme { #update-the-token-path-operation }

Token'ın süre sonu için bir `timedelta` oluşturun.

Gerçek bir JWT access token üretip döndürün.

{* ../../docs_src/security/tutorial004_an_py310.py hl[121:136] *}

<img src="/img/tutorial/security/image11.png">

## Scope'lu JWT token { #jwt-token-with-scopes }

Şimdi token *path operation*'ını, istenen scope'ları döndürecek şekilde değiştirin.

Hâlâ aynı `OAuth2PasswordRequestForm` kullanılıyor. Bu form, request'te aldığı her scope için `str`'lerden oluşan bir `list` içeren `scopes` özelliğine sahiptir.

    install_command_retries,
    extra
  )
end

# Sets up a consistent prompt for all users. Or tries to. The VM might
# contain overrides for root and vagrant but this attempts to work around
# them by re-source-ing the standard prompt file.
def sh_set_prompt(config, name)
  config.vm.provision 'set prompt', type: 'shell', inline: <<-SHELL
      cat \<\<PROMPT > /etc/profile.d/elasticsearch_prompt.sh
export PS1='#{name}:\\w$ '
PROMPT

Ayrıca, API'nızla iletişim kuran istemciler için otomatik olarak kod üretmekte de kullanabilirsiniz. Örneğin frontend, mobil veya IoT uygulamaları.

### `pyproject.toml` içinde uygulama `entrypoint`'ını yapılandırın { #configure-the-app-entrypoint-in-pyproject-toml }

Uygulamanızın nerede bulunduğunu `pyproject.toml` dosyasında şöyle yapılandırabilirsiniz:

```toml
[tool.fastapi]
entrypoint = "main:app"
```