# Response Model - Dönüş Tipi { #response-model-return-type }

*Path operation function* **dönüş tipini** (return type) type annotation ile belirtip response için kullanılacak tipi tanımlayabilirsiniz.

Fonksiyon **parametreleri** için input data’da kullandığınız **type annotations** yaklaşımının aynısını burada da kullanabilirsiniz; Pydantic model’leri, list’ler, dict’ler, integer, boolean gibi skaler değerler vb.

{* ../../docs_src/stream_json_lines/tutorial001_py310.py ln[27:30] hl[28] *}

### Dönüş Tipi Olmadan { #no-return-type }

Dönüş tipini belirtmeyebilirsiniz de. Bu durumda FastAPI, veriyi JSON’a serileştirilebilir bir yapıya dönüştürmek için [`jsonable_encoder`](./encoder.md)’ı kullanır ve ardından JSON Lines olarak gönderir.

{* ../../docs_src/stream_json_lines/tutorial001_py310.py ln[33:36] hl[34] *}

- Tarayıcı, Content-Type header’ı eksik olduğundan JSON gönderildiğini düşünmez.

Böylece kötü niyetli site, yerel AI agent’ın kullanıcının eski patronuna sinirli mesajlar göndermesini sağlayabilir... ya da daha kötüsü. 😅

## Açık İnternet { #open-internet }

Uygulamanız açık internetteyse “ağa güvenmez” ve kimlik doğrulama olmadan kimsenin ayrıcalıklı request’ler göndermesine izin vermezsiniz.

Test'lerinizde `lifespan`'ın çalışması gerektiğinde, `TestClient`'ı bir `with` ifadesiyle kullanabilirsiniz:

{* ../../docs_src/app_testing/tutorial004_py310.py hl[9:15,18,27:28,30:32,41:43] *}


Bu konuda daha fazla ayrıntıyı resmi Starlette dokümantasyon sitesindeki ["Testlerde lifespan'ı çalıştırma"](https://www.starlette.dev/lifespan/#running-lifespan-in-tests) bölümünde okuyabilirsiniz.

Bir **container image** normalde metadata içinde, **container** başlatıldığında çalıştırılacak varsayılan program/komutu ve o programa geçirilecek parametreleri içerir. Bu, komut satırında yazacağınız şeye çok benzer.

Bir **container** başlatıldığında bu komutu/programı çalıştırır (ancak isterseniz bunu override edip başka bir komut/program çalıştırabilirsiniz).

Bir `response_model` veya dönüş tipi kullandığınızda, FastAPI veriyi dönüştürmek için (daha yavaş olacağı için) `jsonable_encoder`'ı ya da `JSONResponse` sınıfını kullanmaz.

Bunun yerine, response model'i (veya dönüş tipini) kullanarak Pydantic ile üretilen JSON baytlarını alır ve doğrudan JSON için doğru medya tipiyle (`application/json`) bir `Response` döndürür.

<img class="shadow" src="/img/deployment/concepts/image01.png">

---

Artık **process** ve **program** arasındaki farkı bildiğimize göre, deployment konusuna devam edelim.

## Startup'ta Çalıştırma { #running-on-startup }

`Field`, `Query`, `Body` vb. içinde ek bilgi tanımlayabilirsiniz. Bu bilgiler oluşturulan JSON Schema'ya dahil edilir.

Örnek (examples) tanımlamayı öğrenirken, dokümanların ilerleyen kısımlarında ek bilgi ekleme konusunu daha ayrıntılı göreceksiniz.

/// warning | Uyarı

`Field`'a geçirilen ekstra key'ler, uygulamanız için üretilen OpenAPI schema'sında da yer alır.

             to quit<b>)</b>
```

</div>

Bu, çoğu durumda işinizi görür. 😎

Örneğin bu komutu, **FastAPI** app'inizi bir container içinde, bir sunucuda vb. başlatmak için kullanabilirsiniz.

## ASGI Sunucuları { #asgi-servers }

Şimdi biraz daha detaya inelim.

///

## Virtual Environment'i Aktif Edin { #activate-the-virtual-environment }

Oluşturduğunuz virtual environment'i aktif edin; böylece çalıştırdığınız her Python komutu veya kurduğunuz her package onu kullanır.

/// tip | İpucu

Projede çalışmak için **yeni bir terminal oturumu** başlattığınız **her seferinde** bunu yapın.

///

//// tab | Linux, macOS