{* ../../docs_src/stream_data/tutorial002_py310.py ln[30:34] hl[31] *}

/// tip | İpucu

Async bir fonksiyonun içinden bloklayıcı kod çağırmanız ya da bloklayıcı bir fonksiyonun içinden async bir fonksiyon çağırmanız gerekirse, FastAPI'nin kardeş kütüphanesi olan [Asyncer](https://asyncer.tiangolo.com)'ı kullanabilirsiniz.

///

### `yield from` { #yield-from }

```console
$ pytest

---> 100%
```

</div>

## Detaylı Anlatım { #in-detail }

`@pytest.mark.anyio` marker'ı, pytest'e bu test fonksiyonunun asenkron olarak çağrılması gerektiğini söyler:

{* ../../docs_src/async_tests/app_a_py310/test_main.py hl[7] *}

/// tip | İpucu

Test fonksiyonu artık `TestClient` kullanırken eskiden olduğu gibi sadece `def` değil, `async def`.

///

///

## Middleware Oluşturma { #create-a-middleware }

Bir middleware oluşturmak için bir fonksiyonun üzerine `@app.middleware("http")` decorator'ünü kullanırsınız.

Middleware fonksiyonu şunları alır:

* `request`.
* Parametre olarak `request` alacak bir `call_next` fonksiyonu.
    * Bu fonksiyon `request`'i ilgili *path operation*'a iletir.

{* ../../docs_src/security/tutorial002_an_py310.py hl[31] *}

`current_user` tipini Pydantic `User` modeli olarak belirttiğimize dikkat edin.

Bu sayede fonksiyonun içinde otomatik tamamlama ve tip kontrollerinin tamamından faydalanırız.

/// tip | İpucu

Request body'lerinin de Pydantic modelleri ile bildirildiğini hatırlıyor olabilirsiniz.

`scope` `dict`'i ve `receive` fonksiyonu, ASGI spesifikasyonunun parçalarıdır.

Ve bu iki şey, `scope` ve `receive`, yeni bir `Request` instance'ı oluşturmak için gerekenlerdir.

`Request` hakkında daha fazla bilgi için [Starlette'ın Request dokümantasyonu](https://www.starlette.dev/requests/) bölümüne bakın.

///

Ardından, aynı zamanda kendi içinde bir bağımlılık da tanımlayan başka bir bağımlılık fonksiyonu (bir "dependable") oluşturabilirsiniz (yani o da bir "dependant" olur):

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial005_an_py310.py hl[13] *}

Tanımlanan parametrelere odaklanalım:

* Bu fonksiyonun kendisi bir bağımlılık ("dependable") olmasına rağmen, ayrıca başka bir bağımlılık daha tanımlar (başka bir şeye "depends" olur).

Örneğin, şöyle bir fonksiyonunuz varsa:

```Python
@lru_cache
def say_hi(name: str, salutation: str = "Ms."):
    return f"Hello {salutation} {name}"
```

programınız şu şekilde çalışabilir:

```mermaid
sequenceDiagram

participant code as Code

* `item_id` path parametresini `Path` kullanarak tanımlamak
* bunları farklı bir sırada yazmak
* `Annotated` kullanmamak

...Python bunun için küçük, özel bir sözdizimi sunar.

Fonksiyonun ilk parametresi olarak `*` geçin.

Fonksiyonun ilk parametresi olan `first_name`'i yazarsınız, sonra bir nokta (`.`) ve ardından autocomplete'i tetiklemek için `Ctrl+Space`'e basarsınız.

Ama ne yazık ki, işe yarar bir şey göremezsiniz:

<img src="/img/python-types/image01.png">

### Tipleri ekleyelim { #add-types }

Önceki sürümden tek bir satırı değiştirelim.

Fonksiyonun parametreleri olan şu parçayı:

```Python

## Tip İçeren Yol Parametreleri { #path-parameters-with-types }

Standart Python tip belirteçlerini kullanarak path parametresinin tipini fonksiyonun içinde tanımlayabilirsiniz:

{* ../../docs_src/path_params/tutorial002_py310.py hl[7] *}

Bu durumda, `item_id` bir `int` olarak tanımlanır.

/// check | Ek bilgi

Bu sayede, fonksiyon içinde hata denetimi, kod tamamlama vb. konularda editör desteğine kavuşursunuz.

///