Birbirleriyle ilişkili bir **query parameter** grubunuz varsa, bunları tanımlamak için bir **Pydantic model** oluşturabilirsiniz.

Böylece **modeli yeniden kullanabilir**, **birden fazla yerde** tekrar tekrar kullanabilir ve tüm parametreler için validation (doğrulama) ile metadata’yı tek seferde tanımlayabilirsiniz. 😎

/// note | Not

Bu özellik FastAPI `0.115.0` sürümünden beri desteklenmektedir. 🤓

///

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial006_an_py310.py hl[10,15] *}

### Return Değerleri { #return-values }

Ayrıca değer döndürebilirler ya da döndürmeyebilirler; dönen değer kullanılmayacaktır.

Yani başka bir yerde zaten kullandığınız, değer döndüren normal bir dependency'yi tekrar kullanabilirsiniz; değer kullanılmasa bile dependency çalıştırılacaktır:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial006_an_py310.py hl[11,16] *}

```
.
├── app
│   ├── __init__.py
│   ├── main.py
```

Ahora crea un directorio para almacenar esos archivos estáticos.

Tu nueva estructura de archivos podría verse así:

```
.
├── app
│   ├── __init__.py
│   ├── main.py
└── static/
```

### Descarga los archivos { #download-the-files }

Durch die Berücksichtigung dieser Konzepte können Sie die beste Variante des Deployments **Ihrer eigenen APIs** **evaluieren und konzipieren**.

In den nächsten Kapiteln werde ich Ihnen mehr **konkrete Rezepte** für das Deployment von FastAPI-Anwendungen geben.

Aber schauen wir uns zunächst einmal diese grundlegenden **konzeptionellen Ideen** an. Diese Konzepte gelten auch für jede andere Art von Web-API. 💡

        },
        "norwegian_keywords": {
          "type":       "keyword_marker",
          "keywords": ["Hallo", "verden", "Søk"]
        },
        "norwegian_stemmer": {
          "type":       "stemmer",
          "language":   "norwegian"

        },
        "norwegian_keywords": {
          "type":       "keyword_marker",
          "keywords": ["Hallo", "verden", "Søk"]
        },
        "norwegian_stemmer": {
          "type":       "stemmer",
          "language":   "norwegian"

Tüm **FastAPI** bunun tatmin edilmesi üzerine kuruldu. Otomatik tamamlama her yerde çalışır.

Dokümana geri dönmeniz nadiren gerekecek.

Editörünüz şöyle yardımcı olabilir:

* [Visual Studio Code](https://code.visualstudio.com/) ile:

Bu şekilde, kod tekrarını mümkün olduğunca azaltmak, her yerde <abbr title="Otomatik Tamamlama: auto-complete, autocompletion, IntelliSense">otomatik tamamlama</abbr>, tip ve hata kontrollerine sahip olmak için en iyi yolları bulabildim.

Insbesondere wenn die Anwendung auf **Kubernetes** läuft, werden Sie wahrscheinlich **keine** Worker verwenden wollen, und stattdessen **einen einzelnen Uvicorn-Prozess pro Container** ausführen wollen, aber ich werde Ihnen später in diesem Kapitel mehr darüber erzählen.

///

## Mehrere Worker { #multiple-workers }

Sie können mehrere Worker mit der `--workers`-Befehlszeilenoption starten:

//// tab | `fastapi`

El valor de la variable `PATH` es un string largo que consiste en directorios separados por dos puntos `:` en Linux y macOS, y por punto y coma `;` en Windows.

Por ejemplo, la variable de entorno `PATH` podría verse así:

//// tab | Linux, macOS

```plaintext
/usr/local/bin:/usr/bin:/bin:/usr/sbin:/sbin
```

Esto significa que el sistema debería buscar programas en los directorios:

* `/usr/local/bin`