Ve `weights` olarak aldığınız `dict`, gerçekte `int` key’lere ve `float` value’lara sahip olur.

///

## Özet { #recap }

**FastAPI** ile Pydantic modellerinin sağladığı en yüksek esnekliği elde ederken, kodunuzu da basit, kısa ve şık tutarsınız.

Üstelik tüm avantajlarla birlikte:

* Editör desteği (her yerde tamamlama!)

Uygulamanız için neye ihtiyacınız varsa o türden bir model, class ve veritabanı kullanın. **FastAPI**, dependency injection sistemiyle bunları destekler.

## Kod boyutu { #code-size }

Bu örnek biraz uzun görünebilir. Güvenlik, data model'ler, utility fonksiyonlar ve *path operation*'ları aynı dosyada bir araya getirdiğimizi unutmayın.

Ama kritik nokta şu:

Güvenlik ve dependency injection tarafını bir kez yazarsınız.

Eğer bir `response_model` tanımladıysanız, döndürdüğünüz nesneyi filtrelemek ve dönüştürmek için yine kullanılacaktır.

**FastAPI**, header'ları (aynı şekilde cookie'leri ve status code'u) bu *geçici* response'dan alır ve döndürdüğünüz değeri (varsa bir `response_model` ile filtrelenmiş hâliyle) içeren nihai response'a ekler.

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

Olası kombinasyonlar ve stratejiler:

* `--workers` ile **Uvicorn**
    * Bir Uvicorn **process manager** **IP** ve **port** üzerinde dinler ve **birden fazla Uvicorn worker process** başlatır.
* **Kubernetes** ve diğer dağıtık **container sistemleri**

```

</div>

## Alternatifler { #alternatives }

Bu, başlamanız için basit bir rehber ve alttaki mekanizmaların nasıl çalıştığını öğretmeyi amaçlıyor.

Virtual environment'leri, package bağımlılıklarını (requirements) ve projeleri yönetmek için birçok **alternatif** vardır.

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial001_an_py310.py hl[9] *}

Ama sonra *path operation function* içindeki `commons` parametresinde bir `dict` alıyoruz.

Ve biliyoruz ki editor'ler `dict`'ler için çok fazla destek (ör. completion) veremez; çünkü key'lerini ve value type'larını bilemezler.

Daha iyisini yapabiliriz...

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

# Path Parametreleri ve Sayısal Doğrulamalar { #path-parameters-and-numeric-validations }

`Query` ile query parametreleri için daha fazla doğrulama ve metadata tanımlayabildiğiniz gibi, `Path` ile de path parametreleri için aynı tür doğrulama ve metadata tanımlayabilirsiniz.

## `Path`'i İçe Aktarın { #import-path }

Önce `fastapi` içinden `Path`'i ve `Annotated`'ı içe aktarın:

{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial001_an_py310.py hl[1,3] *}

////

//// tab | Bilgi

Sekmelerin ve `Info`/`Note`/`Warning`/vb. blokların başlığı, dikey çizgiden (`|`) sonra çeviri olarak eklenmelidir.

`scripts/translate.py` içindeki genel prompt'ta `### Special blocks` ve `### Tab blocks` bölümlerine bakın.

////

## Web ve internal link'ler { #web-and-internal-links }

//// tab | Test

Link metni çevrilmelidir, link adresi değişmeden kalmalıdır:

# WSGI'yi Dahil Etme - Flask, Django ve Diğerleri { #including-wsgi-flask-django-others }

WSGI uygulamalarını [Alt Uygulamalar - Mount Etme](sub-applications.md), [Bir Proxy Arkasında](behind-a-proxy.md) bölümlerinde gördüğünüz gibi mount edebilirsiniz.

Bunun için `WSGIMiddleware`'ı kullanabilir ve bunu WSGI uygulamanızı (örneğin Flask, Django vb.) sarmalamak için kullanabilirsiniz.

## `WSGIMiddleware` Kullanımı { #using-wsgimiddleware }

/// info

Ve bunu, request içindeki veri tipi JSON olmasa bile yapabilirsiniz.

Örneğin bu uygulamada, FastAPI’nin Pydantic modellerinden JSON Schema çıkarmaya yönelik entegre işlevselliğini ve JSON için otomatik doğrulamayı kullanmıyoruz. Hatta request content type’ını JSON değil, YAML olarak tanımlıyoruz: