* Bu SNI extension’ı, tek bir server’ın (tek bir **IP adresiyle**) **birden fazla HTTPS sertifikası** kullanmasına ve **birden fazla HTTPS domain/uygulama** sunmasına izin verir.
    * Bunun çalışması için server üzerinde, **public IP adresini** dinleyen tek bir bileşenin (programın) server’daki **tüm HTTPS sertifikalarına** sahip olması gerekir.

* Bununla `.env` dosyalarını kullanabilirsiniz.

## Metadata Annotations ile Type Hints { #type-hints-with-metadata-annotations }

Python'da ayrıca, `Annotated` kullanarak bu type hints içine **ek <dfn title="Veri hakkında veri; bu durumda tip hakkında bilgi, örneğin bir açıklama.">üstveri</dfn>** koymayı sağlayan bir özellik de vardır.

`Annotated`'ı `typing` içinden import edebilirsiniz.

{* ../../docs_src/sql_databases/tutorial001_an_py310.py ln[14:18] hl[14:15,17:18] *}

`check_same_thread=False` kullanmak, FastAPI’nin aynı SQLite veritabanını farklı thread’lerde kullanmasına izin verir. Bu gereklidir; çünkü **tek bir request** **birden fazla thread** kullanabilir (örneğin dependency’lerde).

Buna ek olarak Python’un **Veri Bilimi**, Makine Öğrenimi ve özellikle Derin Öğrenme için ana dil olması, FastAPI’yi Veri Bilimi / Makine Öğrenimi web API’leri ve uygulamaları için çok iyi bir seçenek yapar.

Python’da benzersiz öğelerden oluşan kümeler için özel bir veri tipi vardır: `set`.

O zaman `tags`’i string’lerden oluşan bir set olarak tanımlayabiliriz:

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial003_py310.py hl[12] *}

Böylece duplicate veri içeren bir request alsanız bile, bu veri benzersiz öğelerden oluşan bir set’e dönüştürülür.

* JSON body göndermek için, `json` parametresine bir Python nesnesi (örn. bir `dict`) verin.
* JSON yerine *Form Data* göndermeniz gerekiyorsa, bunun yerine `data` parametresini kullanın.
* *headers* göndermek için, `headers` parametresine bir `dict` verin.
* *cookies* için, `cookies` parametresine bir `dict` verin.

bir `JSONResponse` içine koyar.

`JSONResponse` örneğinde olduğu gibi JSON media type’ına (`application/json`) sahip bir `response_class` tanımlarsanız, döndürdüğünüz veri; *path operation decorator* içinde tanımladığınız herhangi bir Pydantic `response_model` ile otomatik olarak dönüştürülür (ve filtrelenir). Ancak veri Pydantic ile JSON bytes’a serialize edilmez; bunun yerine `jsonable_encoder` ile dönüştürülür ve ardından Python’un standart JSON kütüphanesini kullanarak bytes’a serialize...

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

Ve elbette aynı özellikleri destekler:

* veri doğrulama (data validation)
* veri serileştirme (data serialization)
* veri dokümantasyonu (data documentation), vb.

Bu, Pydantic model'lerinde olduğu gibi çalışır. Aslında arka planda da aynı şekilde, Pydantic kullanılarak yapılır.

/// info | Bilgi