`Response` parametresini dependency'lerde de tanımlayıp, onların içinde cookie (ve header) set edebilirsiniz.

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

Kodunuzda doğrudan bir `Response` döndürürken de cookie oluşturabilirsiniz.

Bunu yapmak için, [Doğrudan Response Döndürme](response-directly.md) bölümünde anlatıldığı gibi bir response oluşturabilirsiniz.

```

Bu dosya aynı package içinde olduğu için, `main` modülünden (`main.py`) `app` nesnesini import etmek üzere relative import kullanabilirsiniz:

{* ../../docs_src/app_testing/app_a_py310/test_main.py hl[3] *}

...ve test kodunu da öncekiyle aynı şekilde yazabilirsiniz.

## Test Etme: Genişletilmiş Örnek { #testing-extended-example }

Şimdi bu örneği genişletelim ve farklı parçaların nasıl test edildiğini görmek için daha fazla detay ekleyelim.

Ayrıca HTTP header'ları büyük/küçük harfe duyarlı değildir; dolayısıyla onları standart Python stiliyle (diğer adıyla "snake_case") tanımlayabilirsiniz.

Yani `User_Agent` gibi bir şey yazıp ilk harfleri büyütmeniz gerekmeden, Python kodunda normalde kullandığınız gibi `user_agent` kullanabilirsiniz.

Herhangi bir nedenle underscore'ların hyphen'lara otomatik dönüştürülmesini kapatmanız gerekirse, `Header`'ın `convert_underscores` parametresini `False` yapın:

FastAPI’de `BackgroundTask`’i tek başına kullanmak hâlâ mümkündür; ancak bu durumda objeyi kendi kodunuzda oluşturmanız ve onu içeren bir Starlette `Response` döndürmeniz gerekir.

Daha fazla detayı [Starlette’in Background Tasks için resmi dokümantasyonunda](https://www.starlette.dev/background/) görebilirsiniz.

Daha iyisini yapabiliriz...

## Bir Şeyi Dependency Yapan Nedir { #what-makes-a-dependency }

Şimdiye kadar dependency'leri function olarak tanımlanmış şekilde gördünüz.

Ancak dependency tanımlamanın tek yolu bu değil (muhtemelen en yaygını bu olsa da).

Buradaki kritik nokta, bir dependency'nin "callable" olması gerektiğidir.

Böylece otomatik üretilen şemaya ek veri ekleyebilirsiniz.

Örneğin, Pydantic ile FastAPI’nin otomatik özelliklerini kullanmadan request’i kendi kodunuzla okuyup doğrulamaya karar verebilirsiniz; ancak yine de OpenAPI şemasında request’i tanımlamak isteyebilirsiniz.

Bunu `openapi_extra` ile yapabilirsiniz:

## Deployment Kavramları { #deployment-concepts }

Burada, uygulamanın çalışmasını paralelleştirmek, CPU'daki çok çekirdekten yararlanmak ve daha fazla request karşılayabilmek için birden fazla worker'ı nasıl kullanacağınızı gördünüz.

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:

#### `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.

///

## Response Status Code { #response-status-code }

*Path operation*’ınızın response’unda kullanılacak (HTTP) `status_code`’u tanımlayabilirsiniz.

`404` gibi `int` kodu doğrudan verebilirsiniz.

Ancak her sayısal kodun ne işe yaradığını hatırlamıyorsanız, `status` içindeki kısayol sabitlerini kullanabilirsiniz:

{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial001_py310.py hl[1,15] *}

## `yield` ve `HTTPException` ile Dependency'ler { #dependencies-with-yield-and-httpexception }

`yield` kullanan dependency'lerde `try` bloklarıyla bazı kodları çalıştırıp ardından `finally` sonrasında exit code çalıştırabileceğinizi gördünüz.

Ayrıca `except` ile fırlatılan exception'ı yakalayıp onunla bir şey yapabilirsiniz.

Örneğin `HTTPException` gibi farklı bir exception fırlatabilirsiniz.

/// tip | İpucu