`Field`'a geçirilen ekstra key'ler, uygulamanız için üretilen OpenAPI schema'sında da yer alır.
Bu key'ler OpenAPI spesifikasyonunun bir parçası olmak zorunda olmadığından, örneğin [OpenAPI validator](https://validator.swagger.io/) gibi bazı OpenAPI araçları üretilen schema'nızla çalışmayabilir.

///

## Özet { #recap }

Model attribute'ları için ek doğrulamalar ve metadata tanımlamak üzere Pydantic'in `Field`'ını kullanabilirsiniz.

/// tip | İpucu

İstediğiniz başka bir SQL veya NoSQL veritabanı kütüphanesini kullanabilirsiniz (bazı durumlarda <abbr title="Object Relational Mapper - Obje-İlişkisel Eşleyici: bazı sınıfların SQL tablolarını ve örneklerin bu tablolardaki satırları temsil ettiği bir kütüphane için süslü bir terim">"ORMs"</abbr> olarak adlandırılır). FastAPI sizi hiçbir şeye zorlamaz. 😎

///

Bu sayede:

* Response'da o status code döner.
* OpenAPI şemasında (dolayısıyla kullanıcı arayüzlerinde de) bu şekilde dokümante edilir:

<img src="/img/tutorial/response-status-code/image01.png">

/// note | Not

Bazı response code'lar (bir sonraki bölümde göreceğiz) response'un bir body'ye sahip olmadığını belirtir.

FastAPI bunu bilir ve response body olmadığını söyleyen OpenAPI dokümantasyonunu üretir.

///

{* ../../docs_src/header_params/tutorial002_an_py310.py hl[10] *}

/// warning | Uyarı

`convert_underscores`'u `False` yapmadan önce, bazı HTTP proxy'lerinin ve server'ların underscore içeren header'ların kullanımına izin vermediğini unutmayın.

///

## Yinelenen Header'lar { #duplicate-headers }

# OpenAPI'yi Genişletme { #extending-openapi }

Oluşturulan OpenAPI şemasını değiştirmeniz gereken bazı durumlar olabilir.

Bu bölümde bunun nasıl yapılacağını göreceksiniz.

## Normal Süreç { #the-normal-process }

Normal (varsayılan) süreç şöyledir.

Bir `FastAPI` uygulamasının (instance) OpenAPI şemasını döndürmesi beklenen bir `.openapi()` metodu vardır.

Birçok durumda, FastAPI uygulamanızın önünde Traefik veya Nginx gibi bir **proxy** kullanırsınız.

Bu proxy'ler HTTPS sertifikalarını ve diğer bazı işleri üstlenebilir.

## Proxy Forwarded Header'ları { #proxy-forwarded-headers }

```
http://127.0.0.1:8000/items/foo-item?needy=sooooneedy
```

...bu çalışır:

```JSON
{
    "item_id": "foo-item",
    "needy": "sooooneedy"
}
```

Ve elbette, bazı parametreleri zorunlu, bazılarını varsayılan değerli, bazılarını da tamamen isteğe bağlı olarak tanımlayabilirsiniz:

{* ../../docs_src/query_params/tutorial006_py310.py hl[8] *}

Bu durumda, 3 tane query parametresi vardır:

	// ReplicateQueued - replication being queued trail
	ReplicateQueued = "replicate:queue"

	// ReplicateExisting - audit trail for existing objects replication
	ReplicateExisting = "replicate:existing"
	// ReplicateExistingDelete - audit trail for delete replication triggered for existing delete markers
	ReplicateExistingDelete = "replicate:existing:delete"

/// note | Teknik Detaylar

`from starlette.middleware.cors import CORSMiddleware` şeklinde de kullanabilirsiniz.

**FastAPI**, geliştirici olarak size kolaylık olması için `fastapi.middleware` içinde bazı middleware’ler sağlar. Ancak mevcut middleware’lerin çoğu doğrudan Starlette’ten gelir.

researchers push the state-of-the-art in ML and developers easily build and
deploy ML-powered applications.

TensorFlow was originally developed by researchers and engineers working within
the Machine Intelligence team at Google Brain to conduct research in machine
learning and neural networks. However, the framework is versatile enough to be
used in other areas as well.

TensorFlow provides stable [Python](https://www.tensorflow.org/api_docs/python)