## `Request` nesnesini doğrudan kullanın { #use-the-request-object-directly }

*Path operation function* içinde client'ın IP adresini/host'unu almak istediğinizi düşünelim.

Bunun için request'e doğrudan erişmeniz gerekir.

{* ../../docs_src/using_request_directly/tutorial001_py310.py hl[1,7:8] *}

## `Field`'ı import edin { #import-field }

Önce import etmeniz gerekir:

{* ../../docs_src/body_fields/tutorial001_an_py310.py hl[4] *}

/// warning | Uyarı

`Field`'ın, diğerlerinin (`Query`, `Path`, `Body` vb.) aksine `fastapi`'den değil doğrudan `pydantic`'den import edildiğine dikkat edin.

* Ardından o **request** üzerinde bir işlem yapabilir veya gerekli herhangi bir kodu çalıştırabilir.
* Sonra **request**'i uygulamanın geri kalanı tarafından işlenmesi için iletir (bir *path operation* tarafından).
* Ardından uygulama tarafından üretilen **response**'u alır (bir *path operation* tarafından).
* Sonra o **response** üzerinde bir işlem yapabilir veya gerekli herhangi bir kodu çalıştırabilir.
* Son olarak **response**'u döndürür.

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.

Bunu nasıl çalıştırabileceğimize bir bakalım.

## pytest.mark.anyio { #pytest-mark-anyio }

Testlerimizde asenkron fonksiyonlar çağırmak istiyorsak, test fonksiyonlarımızın da asenkron olması gerekir. AnyIO bunun için güzel bir plugin sağlar; böylece bazı test fonksiyonlarının asenkron olarak çağrılacağını belirtebiliriz.

## HTTPX { #httpx }

`Annotated` kullanıyorsanız, bu muhtemelen o kadar önemli ya da gerekli değildir.

///

Diyelim ki query parametresi `q`'yu zorunlu bir `str` olarak tanımlamak istiyorsunuz.

Ayrıca bu parametre için başka bir şey tanımlamanız gerekmiyor; dolayısıyla `Query` kullanmanıza da aslında gerek yok.

Ancak `item_id` path parametresi için yine de `Path` kullanmanız gerekiyor. Ve bir sebepten `Annotated` kullanmak istemiyorsunuz.

Yukarıdaki deployment kavramları listesinden, worker kullanımı ağırlıklı olarak replikasyon kısmına yardımcı olur, ayrıca yeniden başlatmalar konusunda da az da olsa katkı sağlar. Ancak diğerlerini yine sizin yönetmeniz gerekir:

* **Güvenlik - HTTPS**
* **Başlangıçta çalıştırma**
* ***Yeniden başlatmalar***
* Replikasyon (çalışan process sayısı)
* **Bellek**
* **Başlatmadan önceki adımlar**

      "loc": [
        "query",
        "needy"
      ],
      "msg": "Field required",
      "input": null
    }
  ]
}
```

`needy` zorunlu bir parametre olduğundan, URL'de ayarlamanız gerekir:

```
http://127.0.0.1:8000/items/foo-item?needy=sooooneedy
```

...bu çalışır:

```JSON
{
    "item_id": "foo-item",
    "needy": "sooooneedy"
}
```

///

## Pydantic'in `BaseModel`'ini import edin { #import-pydantics-basemodel }

Önce, `pydantic` içinden `BaseModel`'i import etmeniz gerekir:

{* ../../docs_src/body/tutorial001_py310.py hl[2] *}

## Veri modelinizi oluşturun { #create-your-data-model }

Sonra veri modelinizi, `BaseModel`'den kalıtım alan bir class olarak tanımlarsınız.

# Lifespan Olayları { #lifespan-events }

Uygulama **başlamadan** önce çalıştırılması gereken mantığı (kodu) tanımlayabilirsiniz. Bu, bu kodun **bir kez**, uygulama **request almaya başlamadan önce** çalıştırılacağı anlamına gelir.

Benzer şekilde, uygulama **kapanırken** çalıştırılması gereken mantığı (kodu) da tanımlayabilirsiniz. Bu durumda bu kod, muhtemelen **çok sayıda request** işlendi **sonra**, **bir kez** çalıştırılır.