- Akışın **cache'lenmesini önlemek** için `Cache-Control: no-cache` header'ını ayarlar.
- Nginx gibi bazı proxy'lerde **buffering'i önlemek** için özel `X-Accel-Buffering: no` header'ını ayarlar.

# WebSockets'i Test Etmek { #testing-websockets }

WebSockets'i test etmek için aynı `TestClient`'ı kullanabilirsiniz.

Bunun için `TestClient`'ı bir `with` ifadesinde kullanarak WebSocket'e bağlanırsınız:

{* ../../docs_src/app_testing/tutorial002_py310.py hl[27:31] *}

/// note | Not

Daha fazla detay için Starlette'in [WebSockets'i test etme](https://www.starlette.dev/testclient/#testing-websocket-sessions) dokümantasyonuna bakın.

Mümkünse `Annotated` sürümünü kullanmayı tercih edin.

///

```Python
commons: CommonQueryParams ...
```

////

...**FastAPI** için özel bir anlam taşımaz. FastAPI bunu veri dönüştürme, doğrulama vb. için kullanmaz (çünkü bunlar için `Depends(CommonQueryParams)` kullanıyor).

Hatta şunu bile yazabilirsiniz:

//// tab | Python 3.10+

```Python

{* ../../docs_src/response_model/tutorial001_01_py310.py hl[16,21] *}

Bu işlem Rust tarafında gerçekleştiği için, sıradan Python ve `JSONResponse` sınıfıyla yapılmasına kıyasla performans çok daha iyi olacaktır.

Bir `response_model` veya dönüş tipi kullandığınızda, FastAPI veriyi dönüştürmek için (daha yavaş olacağı için) `jsonable_encoder`'ı ya da `JSONResponse` sınıfını kullanmaz.

# Path Parametreleri ve Sayısal Doğrulamalar { #path-parameters-and-numeric-validations }

`Query` ile query parametreleri için daha fazla doğrulama ve metadata tanımlayabildiğiniz gibi, `Path` ile de path parametreleri için aynı tür doğrulama ve metadata tanımlayabilirsiniz.

## `Path`'i İçe Aktarın { #import-path }

Önce `fastapi` içinden `Path`'i ve `Annotated`'ı içe aktarın:

{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial001_an_py310.py hl[1,3] *}

Örneğin Uvicorn'u kurmak için:

<div class="termy">

```console
$ pip install "uvicorn[standard]"

---> 100%
```

</div>

Benzer bir süreç, diğer ASGI server programlarının tamamı için de geçerlidir.

/// tip | İpucu

`standard` eklediğinizde Uvicorn, önerilen bazı ek bağımlılıkları kurar ve kullanır.

Ancak bizim kodumuzda `secrets.compare_digest()` kullanıyoruz.

Kısacası, `stanleyjobsox` ile `stanleyjobson`’u karşılaştırmak için geçen süre, `johndoe` ile `stanleyjobson`’u karşılaştırmak için geçen süreyle aynı olur. Şifre için de aynı şekilde.

Bu sayede uygulama kodunuzda `secrets.compare_digest()` kullanarak bu güvenlik saldırıları ailesine karşı güvenli olursunuz.

</div>

## Alternatifler { #alternatives }

Bu, başlamanız için basit bir rehber ve alttaki mekanizmaların nasıl çalıştığını öğretmeyi amaçlıyor.

Virtual environment'leri, package bağımlılıklarını (requirements) ve projeleri yönetmek için birçok **alternatif** vardır.

)
```

#### Bir Pydantic Modelinden Diğerinin İçeriğiyle Pydantic Model Oluşturmak { #a-pydantic-model-from-the-contents-of-another }

Yukarıdaki örnekte `user_dict`'i `user_in.model_dump()` ile elde ettiğimiz için, şu kod:

```Python
user_dict = user_in.model_dump()
UserInDB(**user_dict)
```

şuna eşdeğerdir:

```Python
UserInDB(**user_in.model_dump())
```

Bu yüzden onları ayrı bir `dependencies` module’üne koyuyoruz (`app/dependencies.py`).

Şimdi, özel bir `X-Token` header'ını okumak için basit bir dependency kullanalım:

{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/dependencies.py hl[3,6:8] title["app/dependencies.py"] *}

/// tip | İpucu

Örneği basit tutmak için uydurma bir header kullanıyoruz.