### Output Response Verisi için Model { #model-for-output-response-data }

Dokümanlarla etkileşip response'u kontrol ederseniz, kod `description` alanlarından birine bir şey eklememiş olsa bile, JSON response default değeri (`null`) içerir:

<div class="screenshot">
<img src="/img/tutorial/separate-openapi-schemas/image02.png">
</div>

3. `Author` dataclass'ı, `Item` dataclass'larından oluşan bir liste içerir.

4. `Author` dataclass'ı, `response_model` parametresi olarak kullanılır.

5. Request body olarak dataclass'larla birlikte diğer standart type annotation'ları da kullanabilirsiniz.

    Bu örnekte, `Item` dataclass'larından oluşan bir listedir.

6. Burada `items` içeren bir dictionary döndürüyoruz; `items` bir dataclass listesi.

## HTTPX { #httpx }

**FastAPI** uygulamanız `async def` yerine normal `def` fonksiyonları kullanıyor olsa bile, altta yatan yapı hâlâ bir `async` uygulamadır.

## Bir Şeyi Dependency Yapan Nedir { #what-makes-a-dependency }

Şimdiye kadar dependency'leri function olarak tanımlanmış şekilde gördünüz.

Ancak dependency tanımlamanın tek yolu bu değil (muhtemelen en yaygını bu olsa da).

Buradaki kritik nokta, bir dependency'nin "callable" olması gerektiğidir.

Python'da "**callable**", Python'ın bir function gibi "çağırabildiği" her şeydir.

////

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

* <dfn title="Bir şekilde birbirine bağlanacak ve birlikte çalışacak şekilde yapılandırılmış makinelerden oluşan bir grup.">küme</dfn>
* <dfn title="Girdi ve çıktı katmanları arasında çok sayıda gizli katman içeren yapay sinir ağlarını kullanan; böylece kapsamlı bir iç yapı geliştiren bir makine öğrenmesi yöntemi">Derin Öğrenme</dfn>

Bu durumda, orijinal `/app` path'i aslında `/api/v1/app` altında servis edilir.

Kodunuzun tamamı sadece `/app` varmış gibi yazılmış olsa bile.

{* ../../docs_src/behind_a_proxy/tutorial001_py310.py hl[6] *}

Modeli modülün/dosyanın en üst seviyesinde yükleyebilirdiniz; ancak bu, basit bir otomatik test çalıştırdığınızda bile **modelin yükleneceği** anlamına gelir. Böyle olunca test, kodun bağımsız bir kısmını çalıştırabilmek için önce modelin yüklenmesini beklemek zorunda kalır ve **yavaş** olur.

Burada çözeceğimiz şey bu: modeli request’ler işlenmeden önce yükleyelim, ama kod yüklenirken değil; yalnızca uygulama request almaya başlamadan hemen önce.

Ayrıca **otomatik üretilen client**’ların arayüzleri de daha basit olur; böylece API’nizle çalışan geliştiriciler için süreç çok daha rahat olur. 😎

///

`HeroPublic` içindeki tüm alanlar `HeroBase` ile aynıdır; tek fark `id`’nin `int` olarak tanımlanmasıdır (`None` değil):

* `id`
* `name`
* `age`

Örneğin terminalde `python` yazdığınızda, işletim sistemi bu listedeki **ilk dizinde** `python` adlı bir program arar.

Bulursa **onu kullanır**. Bulamazsa **diğer dizinlerde** aramaya devam eder.

### Python Kurulumu ve `PATH`’in Güncellenmesi { #installing-python-and-updating-the-path }

Belirtilmezse ve dependency `yield` kullanıyorsa, varsayılan olarak `scope` `"request"` olur.

### Alt dependency'ler için `scope` { #scope-for-sub-dependencies }

`scope="request"` (varsayılan) ile bir dependency tanımladığınızda, herhangi bir alt dependency'nin `scope` değeri de `"request"` olmalıdır.