Bu şekilde yükseltmeyi yapabilir ve her şeyin hâlâ beklendiği gibi çalıştığını doğrulayabilirsiniz.

## `bump-pydantic` { #bump-pydantic }

Birçok durumda, özel özelleştirmeler olmadan standart Pydantic modelleri kullanıyorsanız, Pydantic v1'den Pydantic v2'ye geçiş sürecinin büyük kısmını otomatikleştirebilirsiniz.

Aynı fonksiyonu FastAPI olmadan **başka yerlerde** de **çağırabilirsiniz** ve **beklendiği gibi çalışır**. Eğer **zorunlu** bir parametre varsa (varsayılan değer yoksa) editörünüz hata ile bunu belirtir; ayrıca gerekli parametreyi vermeden çalıştırırsanız **Python** da şikayet eder.

Container'larda normalde **tek bir process** olur. Ancak ana process içinden subprocess'ler başlatmak da mümkündür; böylece aynı container içinde **birden fazla process** olur.

Ama **en az bir çalışan process olmadan** çalışan bir container olamaz. Ana process durursa container da durur.

## FastAPI için Docker Image Oluşturalım { #build-a-docker-image-for-fastapi }

Tamam, şimdi bir şeyler inşa edelim! 🚀

* [liblab](https://developers.liblab.com/tutorials/sdk-for-fastapi?utm_source=fastapi)

Bu çözümlerin bazıları açık kaynak olabilir veya ücretsiz katman sunabilir; yani finansal bir taahhüt olmadan deneyebilirsiniz. Başka ticari SDK üreteçleri de vardır ve internette bulunabilir. 🤓

## TypeScript SDK Oluşturma { #create-a-typescript-sdk }

Basit bir FastAPI uygulamasıyla başlayalım:

Bir veri doğrulama sistemi olmadan, tüm bu kontrolleri kod içinde el ile yapmanız gerekir.

Marshmallow, bu özellikleri sağlamak için inşa edildi. Harika bir kütüphanedir ve geçmişte çok kullandım.

böylece response’a default değerler dahil edilmez; yalnızca gerçekten set edilmiş değerler gelir.

Dolayısıyla ID’si `foo` olan item için bu *path operation*’a request atarsanız, response (default değerler olmadan) şöyle olur:

```JSON
{
    "name": "Foo",
    "price": 50.2
}
```

/// info | Bilgi

Ayrıca şunları da kullanabilirsiniz:

* `response_model_exclude_defaults=True`

Çok fazla kullanıcı vardır; ancak sunucunuz, iyi olmayan bağlantılarından gelen istekleri 🕙 bekler.

Ve sonra yanıtların geri gelmesini yine 🕙 bekler.

Bu "beklemeler" 🕙 mikrosaniyelerle ölçülür; ama hepsi toplandığında sonuçta oldukça fazla bekleme olur.

Bu yüzden web API’leri için asenkron ⏸🔀⏯ kod kullanmak çok mantıklıdır.

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

{* ../../docs_src/security/tutorial004_an_py310.py hl[8,49,51,58:59,62:63,72:79] *}

`authenticate_user`, veritabanında var olmayan bir username ile çağrıldığında, yine de sahte (dummy) bir hash'e karşı `verify_password` çalıştırıyoruz.

Bu, username geçerli olsun ya da olmasın endpoint'in yaklaşık aynı sürede yanıt vermesini sağlar; böylece mevcut username'leri saymaya yarayabilecek zamanlama saldırılarını (timing attacks) engeller.

Bu davranış 0.110.0 sürümünde değiştirildi. Amaç, handler olmayan (internal server errors) forward edilmiş exception'ların yönetilmemesinden kaynaklanan bellek tüketimini düzeltmek ve bunu normal Python kodunun davranışıyla tutarlı hale getirmekti.

        "item_id"
      ],
      "msg": "Input should be a valid integer, unable to parse string as an integer",
      "input": "foo"
    }
  ]
}
```

çünkü path parametresi `item_id`, `int` olmayan `"foo"` değerine sahipti.

Aynı hata, şu örnekte olduğu gibi `int` yerine `float` verirseniz de ortaya çıkar: [http://127.0.0.1:8000/items/4.2](http://127.0.0.1:8000/items/4.2)

/// check | Ek bilgi