/// note | Not

`item` daha öncekiyle aynı şekilde tanımlanmış olsa bile, artık body içinde `item` anahtarı altında gelmesi beklenir.

///

**FastAPI**, request'ten otomatik dönüşümü yapar; böylece `item` parametresi kendi içeriğini alır, `user` için de aynı şekilde olur.

Birleşik verinin validasyonunu yapar ve OpenAPI şeması ile otomatik dokümantasyonda da bunu bu şekilde dokümante eder.

## Body içinde tekil değerler { #singular-values-in-body }

Bu sayede container'lar **az kaynak** tüketir; süreçleri doğrudan çalıştırmaya benzer bir seviyede (bir sanal makine çok daha fazla tüketirdi).

Container'ların ayrıca kendi **izole** çalışan process'leri (çoğunlukla tek bir process), dosya sistemi ve ağı vardır. Bu da deployment, güvenlik, geliştirme vb. süreçleri kolaylaştırır.

## Container Image Nedir { #what-is-a-container-image }

Bu kavramları dikkate alarak, **kendi API**'leriniz için en iyi deployment yaklaşımını **değerlendirebilir ve tasarlayabilirsiniz**.

Sonraki bölümlerde, FastAPI uygulamalarını deploy etmek için daha **somut tarifler** (recipes) paylaşacağım.

| `description` | `str` | API'nin kısa açıklaması. Markdown kullanabilir. |
| `version` | `string` | API'nin sürümü. Bu, OpenAPI'nin değil, kendi uygulamanızın sürümüdür. Örneğin `2.5.0`. |
| `terms_of_service` | `str` | API'nin Kullanım Koşulları (Terms of Service) için bir URL. Verilirse, URL formatında olmalıdır. |

* ve orada `dependencies` module’ünü bul (`app/dependencies.py` dosyası)...
* ve oradan `get_token_header` function’ını import et.

Bu, `app/` dizininin üstünde, kendi `__init__.py` dosyası olan başka bir package’e işaret ederdi. Ama bizde böyle bir şey yok. Dolayısıyla bu örnekte hata verirdi. 🚨

Ayrıca buna göre annotate / dokümante edilir.

## İç İçe Modeller { #nested-models }

Bir Pydantic modelinin her attribute’unun bir tipi vardır.

Ancak bu tip, kendi başına başka bir Pydantic modeli de olabilir.

Yani belirli attribute adları, tipleri ve validation kurallarıyla derin iç içe JSON "object"leri tanımlayabilirsiniz.

Hem de istediğiniz kadar iç içe.

Böylece otomatik üretilen şemaya ek veri ekleyebilirsiniz.

Örneğin, Pydantic ile FastAPI’nin otomatik özelliklerini kullanmadan request’i kendi kodunuzla okuyup doğrulamaya karar verebilirsiniz; ancak yine de OpenAPI şemasında request’i tanımlamak isteyebilirsiniz.

Bunu `openapi_extra` ile yapabilirsiniz:

Virtual environment, global olana çok benzeyen bir **klasördür**; bir projenin ihtiyaç duyduğu package'leri buraya kurarsınız.

Böylece her projenin kendi virtual environment'i (`.venv` klasörü) ve kendi package'leri olur.

```mermaid
flowchart TB
    subgraph stone-project[philosophers-stone project]
        stone(philosophers-stone) --->|requires| harry-1
        subgraph venv1[.venv]

FastAPI, son derece kolay kullanımlı ama son derece güçlü bir <dfn title='şöyle de bilinir: "components", "resources", "services", "providers"'><strong>Dependency Injection</strong></dfn> sistemine sahiptir.

* Bağımlılıkların da kendi bağımlılıkları olabilir; böylece bir hiyerarşi veya **bağımlılıklar "grafı"** oluşur.
* Tüm süreç framework tarafından **otomatik olarak yönetilir**.

////

//// tab | Bilgi

"abbr" öğelerinin "title" attribute'ları belirli talimatlara göre çevrilir.

Çeviriler, LLM'nin kaldırmaması gereken kendi "abbr" öğelerini ekleyebilir. Örneğin İngilizce kelimeleri açıklamak için.

`scripts/translate.py` içindeki genel prompt'ta `### HTML abbr elements` bölümüne bakın.

////

## HTML "dfn" öğeleri { #html-dfn-elements }