Независимые бенчмарки TechEmpower показывают, что приложения **FastAPI** под управлением Uvicorn — [одни из самых быстрых Python‑фреймворков](https://www.techempower.com/benchmarks/#section=test&runid=7464e520-0dc2-473d-bd34-dbdfd7e85911&hw=ph&test=query&l=zijzen-7), уступающие только Starlette и самому Uvicorn (используются внутри FastAPI).

Но при просмотре бенчмарков и сравнений следует иметь в виду следующее.

## Бенчмарки и скорость { #benchmarks-and-speed }

Ancak hiç **FastAPI** kullanmasanız bile, bunlar hakkında biraz öğrenmeniz size fayda sağlayacaktır.

/// note | Not

Eğer bir Python uzmanıysanız ve type hints hakkında her şeyi zaten biliyorsanız, sonraki bölüme geçin.

///

## Motivasyon { #motivation }

Basit bir örnekle başlayalım:

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

Bu programı çalıştırınca şu çıktıyı alırsınız:

* [**JSON Schema**](https://json-schema.org/) ile otomatik veri modeli dokümantasyonu (OpenAPI zaten JSON Schema'ya dayanır).
* Bu standartlar etrafında, titiz bir çalışmanın ardından tasarlandı; sonradan eklenmiş bir katman değil.
* Bu sayede birçok dilde otomatik **client code generation** da kullanılabilir.

`Body()`’ye `openapi_examples` eklendiğinde `/docs` şöyle görünür:

<img src="/img/tutorial/body-fields/image02.png">

## Teknik Detaylar { #technical-details }

/// tip | İpucu

Zaten **FastAPI** sürümü **0.99.0 veya üzerini** kullanıyorsanız, büyük olasılıkla bu detayları **atlanabilirsiniz**.

Bunlar daha çok OpenAPI 3.1.0’ın henüz mevcut olmadığı eski sürümler için geçerlidir.

Pero al revisar benchmarks y comparaciones, debes tener en cuenta lo siguiente.

## Benchmarks y velocidad { #benchmarks-and-speed }

# 벤치마크 { #benchmarks }

독립적인 TechEmpower 벤치마크에 따르면 **FastAPI** 애플리케이션이 Uvicorn을 사용하여 [사용 가능한 가장 빠른 Python 프레임워크 중 하나](https://www.techempower.com/benchmarks/#section=test&runid=7464e520-0dc2-473d-bd34-dbdfd7e85911&hw=ph&test=query&l=zijzen-7)로 실행되며, Starlette와 Uvicorn 자체(내부적으로 FastAPI가 사용하는 도구)보다 조금 아래에 위치합니다.

그러나 벤치마크와 비교를 확인할 때 다음 사항을 염두에 두어야 합니다.

## 벤치마크와 속도 { #benchmarks-and-speed }

벤치마크를 확인할 때, 일반적으로 여러 가지 유형의 도구가 동등한 것으로 비교되는 것을 볼 수 있습니다.

Linux container'ları kullanmanın **güvenlik**, **tekrarlanabilirlik**, **basitlik** gibi birçok avantajı vardır.

/// tip | İpucu

Aceleniz var ve bunları zaten biliyor musunuz? Aşağıdaki [`Dockerfile`'a atlayın 👇](#build-a-docker-image-for-fastapi).

///

<details>
<summary>Dockerfile Önizleme 👀</summary>

```Dockerfile
FROM python:3.14

WORKDIR /code

Mais en prêtant attention aux tests de performance et aux comparaisons, vous devez tenir compte de ce qui suit.

Bağımsız TechEmpower kıyaslamaları, Uvicorn altında çalışan **FastAPI** uygulamalarının [mevcut en hızlı Python framework'lerinden biri](https://www.techempower.com/benchmarks/#section=test&runid=7464e520-0dc2-473d-bd34-dbdfd7e85911&hw=ph&test=query&l=zijzen-7) olduğunu gösteriyor; sadece Starlette ve Uvicorn'un kendisinin gerisinde (FastAPI tarafından dahili olarak kullanılır). (*)

Daha iyi anlamak için [Kıyaslamalar](https://fastapi.tiangolo.com/tr/benchmarks/) bölümüne bakın.

/// info | Bilgi

Dataclass'ların, Pydantic model'lerinin yapabildiği her şeyi yapamadığını unutmayın.

Bu yüzden yine de Pydantic model'lerini kullanmanız gerekebilir.

Ancak elinizde zaten bir sürü dataclass varsa, bunları FastAPI ile bir web API'yi beslemek için kullanmak güzel bir numaradır. 🤓

///

## `response_model` İçinde Dataclass'lar { #dataclasses-in-response-model }