///

## Opsiyonel Dosya Upload { #optional-file-upload }

Standart type annotation’ları kullanıp varsayılan değeri `None` yaparak bir dosyayı opsiyonel hale getirebilirsiniz:

{* ../../docs_src/request_files/tutorial001_02_an_py310.py hl[9,17] *}

## Ek Metadata ile `UploadFile` { #uploadfile-with-additional-metadata }

Ancak üretilen client için, client'ları üretmeden hemen önce OpenAPI operation ID'lerini **değiştirip**, method isimlerini daha hoş ve **temiz** hale getirebiliriz.

OpenAPI JSON'u `openapi.json` diye bir dosyaya indirip, şu tarz bir script ile **öndeki tag'i kaldırabiliriz**:

{* ../../docs_src/generate_clients/tutorial004_py310.py *}

//// tab | Node.js

* İyi çeviri yerindeyken yeniden çeviri yapın. İdeal sonuç, LLM'nin artık çeviride hiçbir değişiklik yapmamasıdır. Bu da genel prompt'un ve dile özel prompt'un olabilecek en iyi hâle geldiği anlamına gelir (bazen rastgele gibi görünen birkaç değişiklik yapabilir; çünkü [LLM'ler deterministik algoritmalar değildir](https://doublespeak.chat/#/handbook#deterministic-output)).

Testler:

# Password ile OAuth2 (ve hashing), JWT token'ları ile Bearer { #oauth2-with-password-and-hashing-bearer-with-jwt-tokens }

Artık tüm security flow elimizde olduğuna göre, uygulamayı gerçekten güvenli hâle getirelim: <abbr title="JSON Web Token'lar">JWT</abbr> token'ları ve güvenli password hashing kullanacağız.

Bu kodu uygulamanızda gerçekten kullanabilirsiniz; password hash'lerini veritabanınıza kaydedebilirsiniz, vb.

## **FastAPI** Uyumluluğu { #fastapi-compatibility }

Dependency injection sisteminin sadeliği, **FastAPI**'yi şunlarla uyumlu hale getirir:

* tüm ilişkisel veritabanları
* NoSQL veritabanları
* harici paketler
* harici API'ler
* authentication ve authorization sistemleri
* API kullanım izleme (monitoring) sistemleri

İçiçe modelleri çok iyi işleyemez. Yani istek gövdesindeki JSON, içinde başka alanları ve onlar da içiçe JSON objelerini içeriyorsa, doğru şekilde dökümante edilip doğrulanamaz.

/// check | **FastAPI**'a ilham olan

```plaintext
C:\Windows\System32
```

Bu, sistemin programları şurada arayacağı anlamına gelir:

* `C:\Windows\System32`

////

Virtual environment'i aktive ettikten sonra `PATH` değişkeni şuna benzer hale gelir:

//// tab | Linux, macOS

```plaintext
/home/user/code/awesome-project/.venv/bin:/usr/bin:/bin:/usr/sbin:/sbin
```

Bu, sistemin artık programları önce şurada aramaya başlayacağı anlamına gelir:

Eso, más el simple hecho de que Python es el lenguaje principal para **Data Science**, Machine Learning y especialmente Deep Learning, hacen de FastAPI una muy buena opción para APIs web de Data Science / Machine Learning y aplicaciones (entre muchas otras).

Para ver cómo lograr este paralelismo en producción, consulta la sección sobre [Despliegue](deployment/index.md).

-73.887176513671875 40.818958282470703 -73.917510986328125 40.814346313476563 1 2.01 7.5 0.5 0.5 0 0 8.5 2 1 126 168 green 0.00 2.0 0.0 44 36 6.26 1268 115.02 2 Bronx 011502 2011502 E BX27 Hunts Point 3710 2085 43 2 Bronx 004300 2004300 E BX39 Mott Haven-Port Morris 3710 3389260 2 2014-03-18 10:44:11 2014-03-18 10:50:41 N 1 -73.889472961425781 40.819126129150391 -73.93768310546875 40.838615417480469 1 1.26 6.5 0 0.5 0 0 7 2 1 126 244 green 0.00 0.0 0.0 43 28 6.93 1268 115.02 2 Bronx 011502 2011502...

labels.threadName=Threadnaam
labels.url=URL
labels.userFavorite=Favorietenlogboek
labels.userInfo=Gebruikersinformatie
labels.webApiJson=JSON-antwoord
labels.webConfigName=Webcrawlconfiguratienaam
labels.allLanguages=Alle talen
labels.dictId=Woordenboek-ID
labels.docId=Document-ID
labels.endTime=Eindtijd
labels.hq=hq
labels.inputs=Invoer
labels.jobLogging=Loggen
labels.jobName=Naam
labels.jobStatus=Status
labels.labelTypeIds=Labels