## `model` ile Ek Response { #additional-response-with-model }

*Path operation decorator*'larınıza `responses` adlı bir parametre geçebilirsiniz.

Bu parametre bir `dict` alır: anahtarlar her response için status code'lardır (`200` gibi), değerler ise her birine ait bilgileri içeren başka `dict`'lerdir.

### Load Balancer { #load-balancer }

Container'lar kullanırken, genellikle ana port'ta dinleyen bir bileşen olur. Bu, **HTTPS**'i ele almak için bir **TLS Termination Proxy** olan başka bir container da olabilir ya da benzeri bir araç olabilir.

Bu özellik FastAPI `0.114.0` sürümünden itibaren desteklenmektedir. 🤓

///

Herhangi bir `extra` field'ı `forbid` etmek için Pydantic'in model konfigürasyonunu kullanabilirsiniz:

{* ../../docs_src/request_form_models/tutorial002_an_py310.py hl[12] *}

Bir client fazladan veri göndermeye çalışırsa, bir **error** response alır.

Örneğin, client şu form field'larını göndermeye çalışırsa:

* `username`: `Rick`

## Doğrudan bir `Response` döndürün { #return-a-response-directly }

Doğrudan bir `Response` döndürdüğünüzde de header ekleyebilirsiniz.

[Bir Response'u Doğrudan Döndürün](response-directly.md) bölümünde anlatıldığı gibi bir response oluşturun ve header'ları ek bir parametre olarak geçin:

{* ../../docs_src/response_headers/tutorial001_py310.py hl[10:12] *}

/// note | Teknik Detaylar

* `Field(index=True)`, SQLModel’e bu sütun için bir **SQL index** oluşturmasını söyler; bu da bu sütuna göre filtrelenmiş verileri okurken veritabanında daha hızlı arama yapılmasını sağlar.

    SQLModel, `str` olarak tanımlanan bir şeyin SQL tarafında `TEXT` (veya veritabanına bağlı olarak `VARCHAR`) tipinde bir sütun olacağını bilir.

### Engine Oluşturma { #create-an-engine }

{* ../../docs_src/header_param_models/tutorial002_an_py310.py hl[10] *}

Bir client bazı **ek header'lar** göndermeye çalışırsa, **hata** response'u alır.

Örneğin client, değeri `plumbus` olan bir `tool` header'ı göndermeye çalışırsa, `tool` header parametresine izin verilmediğini söyleyen bir **hata** response'u alır:

```json
{
    "detail": [
        {
            "type": "extra_forbidden",

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).

///

## `yield` ve `try` ile Bir Dependency { #a-dependency-with-yield-and-try }

`yield` kullanan bir dependency içinde bir `try` bloğu kullanırsanız, dependency kullanılırken fırlatılan (raised) herhangi bir exception'ı alırsınız.

```

Bu durumda `fluffy`, `Cat` class'ının bir instance'ıdır.

Ve `fluffy` oluşturmak için `Cat`'i "çağırmış" olursunuz.

Dolayısıyla bir Python class'ı da bir **callable**'dır.

O zaman **FastAPI** içinde bir Python class'ını dependency olarak kullanabilirsiniz.

FastAPI'nin aslında kontrol ettiği şey, bunun bir "callable" olması (function, class ya da başka bir şey) ve tanımlı parametreleridir.

Dolayısıyla bir `datetime` objesinin, [ISO formatında](https://en.wikipedia.org/wiki/ISO_8601) veriyi içeren bir `str`'e dönüştürülmesi gerekir.

Aynı şekilde bu veritabanı bir Pydantic model'i (attribute'lara sahip bir obje) de kabul etmez; yalnızca bir `dict` kabul eder.

Bunun için `jsonable_encoder` kullanabilirsiniz.

Bir Pydantic model gibi bir obje alır ve JSON ile uyumlu bir versiyonunu döndürür: