* `"request"`: dependency'yi request'i işleyen *path operation function* çalışmadan önce başlat (`"function"` kullanımına benzer), ancak response client'a geri gönderildikten **sonra** sonlandır. Yani dependency fonksiyonu, **request** ve response döngüsünün **etrafında** çalıştırılır.

///

Uygulamanızı yeniden başlatmakla görevli bileşenin **harici bir bileşen** olmasını istersiniz. Çünkü o noktada Uvicorn ve Python ile birlikte aynı uygulama zaten crash olmuştur; aynı app'in içindeki aynı code'un bunu düzeltmek için yapabileceği bir şey kalmaz.

### Otomatik Yeniden Başlatma için Örnek Araçlar { #example-tools-to-restart-automatically }

Ayrıca buna göre annotate / dokümante edilir.

## İç İçe Modeller { #nested-models }

Bir Pydantic modelinin her attribute’unun bir tipi vardır.

Ancak bu tip, kendi başına başka bir Pydantic modeli de olabilir.

Yani belirli attribute adları, tipleri ve validation kurallarıyla derin iç içe JSON "object"leri tanımlayabilirsiniz.

Hem de istediğiniz kadar iç içe.

### Bir alt model tanımlayın { #define-a-submodel }

{* ../../docs_src/dataclasses_/tutorial001_py310.py hl[1,6:11,18:19] *}

Bu destek hâlâ **Pydantic** sayesinde vardır; çünkü Pydantic, [`dataclasses` için dahili destek](https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/dataclasses/#use-of-stdlib-dataclasses-with-basemodel) sunar.

Dolayısıyla şu bölüm:

```Python
    uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)
```

çalışır.

---

Ancak modülü (dosyayı) import ederseniz bu gerçekleşmez.

Yani örneğin `importer.py` adında başka bir dosyanız var ve içinde şunlar bulunuyorsa:

```Python
from myapp import app

# Some more code
```

#### Pydantic'in `.model_dump()` Metodu { #pydantics-model-dump }

`user_in`, `UserIn` sınıfına ait bir Pydantic modelidir.

Pydantic modellerinde, model verilerini içeren bir `dict` döndüren `.model_dump()` metodu bulunur.

Yani, şöyle bir Pydantic nesnesi `user_in` oluşturursak:

```Python
user_in = UserIn(username="john", password="secret", email="******@****.***")
```

ve sonra şunu çağırırsak:

```Python

Facebook, Google, GitHub, Microsoft, X (Twitter) ile "giriş yaptığınızda", o uygulama scope'lu OAuth2 kullanıyor demektir.

Bu bölümde, **FastAPI** uygulamanızda aynı scope'lu OAuth2 ile authentication ve authorization'ı nasıl yöneteceğinizi göreceksiniz.

/// warning | Uyarı

Bu bölüm az çok ileri seviye sayılır. Yeni başlıyorsanız atlayabilirsiniz.

OAuth2 scope'larına mutlaka ihtiyacınız yok; authentication ve authorization'ı istediğiniz şekilde ele alabilirsiniz.

Bir noktada, muhtemelen **farklı package**'lere bağımlı birçok farklı program yazacaksınız. Ayrıca üzerinde çalıştığınız bazı projeler, aynı package'in **farklı versiyonlarına** ihtiyaç duyacak. 😱

Örneğin `philosophers-stone` adında bir proje oluşturduğunuzu düşünün; bu program, `harry` adlı başka bir package'e **`1` versiyonu ile** bağlı. Yani `harry`'yi kurmanız gerekir.

```mermaid
flowchart LR
    stone(philosophers-stone) -->|requires| harry-1[harry v1]

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial006_an_py310.py hl[10,15] *}

### Return Değerleri { #return-values }

Ayrıca değer döndürebilirler ya da döndürmeyebilirler; dönen değer kullanılmayacaktır.

Yani başka bir yerde zaten kullandığınız, değer döndüren normal bir dependency'yi tekrar kullanabilirsiniz; değer kullanılmasa bile dependency çalıştırılacaktır:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial006_an_py310.py hl[11,16] *}

#### `lru_cache` Teknik Detayları { #lru-cache-technical-details }

`@lru_cache`, decorator olarak uygulandığı fonksiyonu, her seferinde tekrar hesaplamak yerine ilk seferde döndürdüğü değeri döndürecek şekilde değiştirir; yani fonksiyon kodunu her çağrıda yeniden çalıştırmaz.