* `int`
* `float`
* `str`
* `bool`

Ancak daha karmaşık veri tiplerini de kullanabilirsiniz.

Ve yine, şimdiye kadar gördüğünüz özelliklerin aynısına sahip olursunuz:

* Harika editör desteği.
* Gelen request'lerden veri dönüştürme.
* response verileri için veri dönüştürme.
* Veri doğrulama.
* Otomatik annotation ve dokümantasyon.

## Diğer veri tipleri { #other-data-types }

Bunu başarmak için farklı yaklaşımlar olabilir. Sonraki bölümlerde, örneğin Docker ve container'lar konuşurken, belirli stratejileri daha detaylı anlatacağım.

Dikkate almanız gereken ana kısıt şudur: **public IP** üzerindeki **port**'u yöneten **tek** bir bileşen olmalı. Sonrasında bu bileşenin, replikasyonla çoğaltılmış **process/worker**'lara iletişimi **aktarmanın** bir yoluna sahip olması gerekir.

Bu davranış FastAPI 0.106.0'da, response'un ağ üzerinde taşınmasını beklerken resource tutmamak amacıyla değiştirildi.

/// tip | İpucu

Ek olarak, bir background task normalde ayrı ele alınması gereken bağımsız bir mantık setidir ve kendi resource'larına sahip olmalıdır (ör. kendi veritabanı bağlantısı).

Bu şekilde muhtemelen daha temiz bir kod elde edersiniz.

///

**FastAPI** bu veriyi JSON yerine doğru yerden okuyacaktır.

/// note | Teknik Detaylar

Formlardan gelen veri normalde "media type" `application/x-www-form-urlencoded` kullanılarak encode edilir.

Ancak form dosyalar içerdiğinde `multipart/form-data` olarak encode edilir. Dosyaları ele almayı bir sonraki bölümde okuyacaksınız.

Sponsor olmaları aynı zamanda FastAPI **topluluğuna** (size) güçlü bir bağlılığı da gösterir; yalnızca **iyi bir hizmet** sunmayı değil, aynı zamanda **güçlü ve gelişen bir framework** olan FastAPI'yi desteklemeyi de önemsediklerini gösterir. 🙇

Örneğin şunları deneyebilirsiniz:

* [Speakeasy](https://speakeasy.com/editor?utm_source=fastapi+repo&utm_medium=github+sponsorship)

"Middleware", herhangi bir özel *path operation* tarafından işlenmeden önce her **request** ile çalışan bir fonksiyondur. Ayrıca geri döndürmeden önce her **response** ile de çalışır.

* Uygulamanıza gelen her **request**'i alır.
* Ardından o **request** üzerinde bir işlem yapabilir veya gerekli herhangi bir kodu çalıştırabilir.
* Sonra **request**'i uygulamanın geri kalanı tarafından işlenmesi için iletir (bir *path operation* tarafından).

Hier hinzugefügte Tests werden von allen Erstellern sprachsspezifischer Prompts gesehen.

So verwenden:

* Einen sprachsspezifischen Prompt haben – `docs/{language code}/llm-prompt.md`.

errors.docid_not_found = Dokumenten-ID nicht gefunden. Ursache: {0}
errors.document_not_found = Die URL für die Dokumenten-ID wurde nicht gefunden. Ursache: {0}
errors.not_load_from_server = Konnte von diesem Server nicht geladen werden. Ursache: {0}
errors.failed_to_start_job = Fehler beim Starten eines Jobs: {0}.
errors.failed_to_stop_job = Fehler beim Stoppen eines Jobs: {0}.

Das können wir besser machen ...

## Was macht eine Abhängigkeit aus { #what-makes-a-dependency }

Bisher haben Sie Abhängigkeiten gesehen, die als Funktionen deklariert wurden.

Das ist jedoch nicht die einzige Möglichkeit, Abhängigkeiten zu deklarieren (obwohl es wahrscheinlich die gebräuchlichste ist).

////

//// tab | Bilgi

"abbr" öğelerinin "title" attribute'ları belirli talimatlara göre çevrilir.

Çeviriler, LLM'nin kaldırmaması gereken kendi "abbr" öğelerini ekleyebilir. Örneğin İngilizce kelimeleri açıklamak için.

`scripts/translate.py` içindeki genel prompt'ta `### HTML abbr elements` bölümüne bakın.

////