```Python
async with lifespan(app):
    await do_stuff()
```

Cuando creas un context manager o un async context manager como arriba, lo que hace es que, antes de entrar al bloque `with`, ejecutará el código antes del `yield`, y al salir del bloque `with`, ejecutará el código después del `yield`.

En nuestro ejemplo de código arriba, no lo usamos directamente, pero se lo pasamos a FastAPI para que lo use.

Puedes combinar `dataclasses` con otras anotaciones de tipos en muchas combinaciones diferentes para formar estructuras de datos complejas.

Revisa las anotaciones en el código arriba para ver más detalles específicos.

## Aprende Más { #learn-more }

También puedes combinar `dataclasses` con otros modelos de Pydantic, heredar de ellos, incluirlos en tus propios modelos, etc.

E então você pode definir cookies nesse objeto de resposta *temporário*.

{* ../../docs_src/response_cookies/tutorial002_py310.py hl[1, 8:9] *}

Em seguida, você pode retornar qualquer objeto que precise, como normalmente faria (um `dict`, um modelo de banco de dados, etc).

E se você declarou um `response_model`, ele ainda será usado para filtrar e converter o objeto que você retornou.

Então você pode definir os cabeçalhos nesse objeto de resposta *temporário*.

{* ../../docs_src/response_headers/tutorial002_py310.py hl[1, 7:8] *}

Em seguida você pode retornar qualquer objeto que precisar, da maneira que faria normalmente (um `dict`, um modelo de banco de dados, etc.).

Se você declarou um `response_model`, ele ainda será utilizado para filtrar e converter o objeto que você retornou.

Pero cuando los declaras con tipos de Python (en el ejemplo anterior, como `int`), son convertidos a ese tipo y validados respecto a él.

Todo el mismo proceso que se aplica para los parámetros de path también se aplica para los parámetros de query:

* Soporte del editor (obviamente)
* <dfn title="convirtiendo el string que viene de un request HTTP en datos de Python">"parsing"</dfn> de datos
* Validación de datos

* `CORSMiddleware`’i import edin.
* İzin verilen origin’lerden (string) oluşan bir liste oluşturun.
* Bunu **FastAPI** uygulamanıza bir "middleware" olarak ekleyin.

Ayrıca backend’in şunlara izin verip vermediğini de belirtebilirsiniz:

* Credentials (Authorization header’ları, Cookie’ler, vb).
* Belirli HTTP method’ları (`POST`, `PUT`) veya wildcard `"*"` ile hepsini.

= vendor/github.com/Masterminds/semver/v3 licensed under: =

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Permission is hereby granted, free of charge, to any person obtaining a copy
of this software and associated documentation files (the "Software"), to deal
in the Software without restriction, including without limitation the rights
to use, copy, modify, merge, publish, distribute, sublicense, and/or sell

Bunların pratikte nasıl çalıştığını [Eğitim - Kullanım Kılavuzu](tutorial/index.md) içinde çok daha fazla göreceksiniz.

## Metadata Annotations ile Type Hints { #type-hints-with-metadata-annotations }

Python'da ayrıca, `Annotated` kullanarak bu type hints içine **ek <dfn title="Veri hakkında veri; bu durumda tip hakkında bilgi, örneğin bir açıklama.">üstveri</dfn>** koymayı sağlayan bir özellik de vardır.

Everything in the `'` gets sent on the command line to JMH.

You can set benchmark parameters with `-p`:
```
gradlew -p benchmarks/ run --args 'RoundingBenchmark.round -prounder=es -prange="2000-10-01 to 2000-11-01" -pzone=America/New_York -pinterval=10d -pcount=1000000'
```

The benchmark code defines default values for the parameters so if
you leave out any out JMH will run with each default value, one after

Bu tür asenkronluk, NodeJS’i popüler yapan şeydir (NodeJS paralel olmasa bile) ve Go dilinin gücüdür.

Ve **FastAPI** ile elde ettiğiniz performans seviyesi de budur.