Örneğin, bir frontend kullanıcı arayüzü için metadata eklemek vb. amaçlarla kullanılabilir.

///

/// info | Bilgi

OpenAPI 3.1.0 (FastAPI 0.99.0’dan beri kullanılıyor), **JSON Schema** standardının bir parçası olan `examples` için destek ekledi.

    * FastAPI'yi kullanmayıp Starlette'i doğrudan kullansaydınız (veya Sanic, Flask, Responder vb. başka bir aracı), tüm veri doğrulama ve serialization işlemlerini kendiniz uygulamak...

Pydantic, Python tip belirteçlerine dayalı olarak veri doğrulama, dönüşüm ve dökümantasyon (JSON Schema kullanarak) tanımlamak için bir kütüphanedir.

Bu onu aşırı sezgisel kılar.

Marshmallow ile karşılaştırılabilir. Kıyaslamalarda Marshmallow’dan daha hızlıdır. Aynı Python tip belirteçlerine dayandığı için editör desteği harikadır.

/// check | **FastAPI** bunu şurada kullanır

# Ek Veri Tipleri { #extra-data-types }

Şimdiye kadar şunlar gibi yaygın veri tiplerini kullanıyordunuz:

* `int`
* `float`
* `str`
* `bool`

Ancak daha karmaşık veri tiplerini de kullanabilirsiniz.

Ve yine, şimdiye kadar gördüğünüz özelliklerin aynısına sahip olursunuz:

* Harika editör desteği.
* Gelen request'lerden veri dönüştürme.
* response verileri için veri dönüştürme.
* Veri doğrulama.

# Veri Akışı { #stream-data }

Veriyi JSON olarak yapılandırabiliyorsanız, [JSON Lines Akışı](../tutorial/stream-json-lines.md) kullanın.

Ancak saf ikili (binary) veri ya da string akıtmak istiyorsanız, bunu şöyle yapabilirsiniz.

/// info | Bilgi

FastAPI 0.134.0 ile eklendi.

///

## Kullanım Senaryoları { #use-cases }

Doğrudan bir AI LLM (Büyük Dil Modeli) servisinin çıktısından saf string'leri akıtmak istediğinizde kullanabilirsiniz.

///

Bir `Response` döndürdüğünüzde, **FastAPI** bunu olduğu gibi doğrudan iletir.

Pydantic model'leriyle herhangi bir veri dönüşümü yapmaz, içeriği başka bir tipe çevirmez vb.

Bu size ciddi bir esneklik sağlar. Herhangi bir veri türü döndürebilir, herhangi bir veri deklarasyonunu veya validasyonunu override edebilirsiniz.

errors.crud_invalid_mode = Mod yanlış. ({0} değil, {1})
errors.crud_failed_to_create_instance = Yeni veri oluşturulamadı.
errors.crud_failed_to_create_crud_table = Yeni veri oluşturulamadı. ({0})
errors.crud_failed_to_update_crud_table=Veri güncellenemedi. ({0})
errors.crud_failed_to_delete_crud_table=Veri silinemedi. ({0})
errors.crud_could_not_find_crud_table = {0} verisi bulunamadı.

# JSON'da Bytes'i Base64 Olarak Kullanma { #json-with-bytes-as-base64 }

Uygulamanız JSON veri alıp gönderiyorsa ve bunun içine ikili (binary) veri eklemeniz gerekiyorsa, veriyi base64 olarak encode edebilirsiniz.

## Base64 ve Dosyalar { #base64-vs-files }

## Pydantic { #pydantic }

Tüm veri doğrulamaları, arka planda [Pydantic](https://docs.pydantic.dev/) tarafından gerçekleştirilir; böylece onun tüm avantajlarından faydalanırsınız. Ve emin ellerde olduğunuzu bilirsiniz.

Aynı tip tanımlarını `str`, `float`, `bool` ve daha birçok karmaşık veri tipiyle kullanabilirsiniz.

Bunların birkaçı, eğitimin sonraki bölümlerinde ele alınacaktır.

Bazı durumlarda, bir veri tipini (örneğin bir Pydantic model) JSON ile uyumlu bir şeye (örneğin `dict`, `list` vb.) dönüştürmeniz gerekebilir.

Örneğin, bunu bir veritabanında saklamanız gerekiyorsa.

Bunun için **FastAPI**, `jsonable_encoder()` fonksiyonunu sağlar.

## `jsonable_encoder` Kullanımı { #using-the-jsonable-encoder }

Yalnızca JSON ile uyumlu veri kabul eden bir veritabanınız olduğunu düşünelim: `fake_db`.