Özetle, kısmi güncelleme uygulamak için şunları yaparsınız:

* (İsteğe bağlı olarak) `PUT` yerine `PATCH` kullanın.
* Kayıtlı veriyi alın.
* Bu veriyi bir Pydantic modeline koyun.
* Input modelinden, varsayılan değerler olmadan bir `dict` üretin (`exclude_unset` kullanarak).
    * Bu şekilde, modelinizdeki varsayılan değerlerle daha önce saklanmış değerlerin üzerine yazmak yerine, yalnızca kullanıcının gerçekten set ettiği değerleri güncellersiniz.

    * Uvicorn'u karşılaştırıyorsanız, Daphne, Hypercorn, uWSGI vb. application server'larla karşılaştırın.
* **Starlette**:

Benzer şekilde, uygulama **kapanırken** çalıştırılması gereken mantığı (kodu) da tanımlayabilirsiniz. Bu durumda bu kod, muhtemelen **çok sayıda request** işlendi **sonra**, **bir kez** çalıştırılır.

### `standard` Bağımlılıkları Olmadan { #without-standard-dependencies }

`standard` opsiyonel bağımlılıklarını dahil etmek istemiyorsanız, `pip install fastapi` ile kurabilirsiniz.

### `fastapi-cloud-cli` Olmadan { #without-fastapi-cloud-cli }

Bu şekilde yükseltmeyi yapabilir ve her şeyin hâlâ beklendiği gibi çalıştığını doğrulayabilirsiniz.

## `bump-pydantic` { #bump-pydantic }

Birçok durumda, özel özelleştirmeler olmadan standart Pydantic modelleri kullanıyorsanız, Pydantic v1'den Pydantic v2'ye geçiş sürecinin büyük kısmını otomatikleştirebilirsiniz.

Ancak type annotation'larını eklemek, editor'ünüzün size daha iyi destek vermesini ve hataları yakalamasını sağlar.

///

## Pydantic olmadan { #without-pydantic }

Aynı fonksiyonu FastAPI olmadan **başka yerlerde** de **çağırabilirsiniz** ve **beklendiği gibi çalışır**. Eğer **zorunlu** bir parametre varsa (varsayılan değer yoksa) editörünüz hata ile bunu belirtir; ayrıca gerekli parametreyi vermeden çalıştırırsanız **Python** da şikayet eder.

/// tip | İpucu

Test fonksiyonlarının `async def` değil, normal `def` olduğuna dikkat edin.

Client'a yapılan çağrılar da `await` kullanılmadan, normal çağrılardır.

Bu sayede `pytest`'i ek bir karmaşıklık olmadan doğrudan kullanabilirsiniz.

///

/// note | Teknik Detaylar

İsterseniz `from starlette.testclient import TestClient` da kullanabilirsiniz.

Ancak belirli bir data model, class ya da type kullanmak zorunda değilsiniz.

Modelinizde bir `id` ve `email` olsun, ama `username` olmasın mı istiyorsunuz? Elbette. Aynı araçları kullanabilirsiniz.

Sadece bir `str` mı istiyorsunuz? Ya da sadece bir `dict`? Veya doğrudan bir veritabanı class model instance'ı? Hepsi aynı şekilde çalışır.

Container'larda normalde **tek bir process** olur. Ancak ana process içinden subprocess'ler başlatmak da mümkündür; böylece aynı container içinde **birden fazla process** olur.

Ama **en az bir çalışan process olmadan** çalışan bir container olamaz. Ana process durursa container da durur.

## FastAPI için Docker Image Oluşturalım { #build-a-docker-image-for-fastapi }

Tamam, şimdi bir şeyler inşa edelim! 🚀