## `async` ve `await` { #async-and-await }

Python’un modern sürümleri, asenkron kodu tanımlamak için oldukça sezgisel bir yol sunar. Bu sayede kod normal "sıralı" kod gibi görünür ve doğru anlarda sizin yerinize "beklemeyi" yapar.

Sonuçları vermeden önce bekleme gerektiren ve bu yeni Python özelliklerini destekleyen bir işlem olduğunda, şöyle kodlayabilirsiniz:

```Python

* İyi çeviri yerindeyken yeniden çeviri yapın. İdeal sonuç, LLM'nin artık çeviride hiçbir değişiklik yapmamasıdır. Bu da genel prompt'un ve dile özel prompt'un olabilecek en iyi hâle geldiği anlamına gelir (bazen rastgele gibi görünen birkaç değişiklik yapabilir; çünkü [LLM'ler deterministik algoritmalar değildir](https://doublespeak.chat/#/handbook#deterministic-output)).

Testler:

## Code snippets { #code-snippets }

//// tab | Test

/// tip | İpucu

`url` değeri `/api/v1` olan, `root_path`'ten alınmış otomatik üretilen server'a dikkat edin.

///

Docs UI'de, [http://127.0.0.1:9999/api/v1/docs](http://127.0.0.1:9999/api/v1/docs) adresinde şöyle görünür:

<img src="/img/tutorial/behind-a-proxy/image03.png">

/// tip | İpucu

Docs UI, seçtiğiniz server ile etkileşime girer.

///

/// note | Teknik Detaylar

/// tip | İpucu

"Ortam değişkenleri"nin ne olduğunu ve nasıl kullanılacağını zaten biliyorsanız, bu bölümü atlayabilirsiniz.

///

Ortam değişkeni (genelde "**env var**" olarak da anılır), Python kodunun **dışında**, **işletim sistemi** seviyesinde bulunan ve Python kodunuz (veya diğer programlar) tarafından okunabilen bir değişkendir.

### `Annotated` ile Daha İyi { #better-with-annotated }

Şunu da unutmayın: `Annotated` kullanırsanız, fonksiyon parametresi default değerlerini kullanmadığınız için bu sorun ortaya çıkmaz ve muhtemelen `*` kullanmanız da gerekmez.

{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial003_an_py310.py hl[10] *}

## Sayı Doğrulamaları: Büyük Eşit { #number-validations-greater-than-or-equal }

Uzak server'ınız veya sanal makineniz yalnızca 3 GB RAM'e sahipse, 4 GB'tan fazla RAM yüklemeye çalışmak sorun çıkarır. 🚨

### Birden Fazla Process - Bir Örnek { #multiple-processes-an-example }

Bu örnekte, iki adet **Worker Process** başlatıp kontrol eden bir **Manager Process** vardır.

# İlk Adımlar { #first-steps }

En sade FastAPI dosyası şu şekilde görünür:

{* ../../docs_src/first_steps/tutorial001_py310.py *}

Yukarıdakini `main.py` adlı bir dosyaya kopyalayın.

Canlı sunucuyu çalıştırın:

<div class="termy">

```console
$ <font color="#4E9A06">fastapi</font> dev

  <span style="background-color:#009485"><font color="#D3D7CF"> FastAPI </font></span>  Starting development server 🚀

Örneğin `Hero` tipinde bir parametre tanımlarsanız, bu parametre **JSON body**’den okunur.

Aynı şekilde, bunu fonksiyonun **return type**’ı olarak da tanımlayabilirsiniz; böylece verinin şekli otomatik API docs arayüzünde görünür.

{* ../../docs_src/sql_databases/tutorial001_an_py310.py ln[40:45] hl[40:45] *}

{* ../../docs_src/response_model/tutorial002_py310.py hl[16] *}

Artık bir browser password ile user oluşturduğunda, API response içinde aynı password’ü geri döndürecek.

Bu örnekte sorun olmayabilir; çünkü password’ü gönderen kullanıcı zaten aynı kişi.

Ancak aynı modeli başka bir *path operation* için kullanırsak, kullanıcının password’lerini her client’a gönderiyor olabiliriz.

/// danger

/// tip | İpucu

Bu son *path operation*’da tag kombinasyonu şöyle olur: `["items", "custom"]`.

Ayrıca dokümantasyonda iki response da görünür: biri `404`, diğeri `403`.

///

## Ana `FastAPI` { #the-main-fastapi }

Şimdi `app/main.py` module’üne bakalım.

Burada `FastAPI` class’ını import edip kullanırsınız.