# Tests Asíncronos { #async-tests }

Ya has visto cómo probar tus aplicaciones de **FastAPI** usando el `TestClient` proporcionado. Hasta ahora, solo has visto cómo escribir tests sincrónicos, sin usar funciones `async`.

* **Kodlaması Hızlı**: Özellik geliştirme hızını yaklaşık %200 ile %300 aralığında artırır. *
* **Daha az hata**: İnsan (geliştirici) kaynaklı hataları yaklaşık %40 azaltır. *
* **Sezgisel**: Harika bir editör desteği. Her yerde <dfn title="oto-tamamlama, autocompletion, IntelliSense olarak da bilinir">Tamamlama</dfn>. Hata ayıklamaya daha az zaman.
* **Kolay**: Kullanımı ve öğrenmesi kolay olacak şekilde tasarlandı. Doküman okumaya daha az zaman.

Und wann immer Sie diese Daten ausgeben, selbst wenn die Quelle Duplikate hatte, wird es als Set von eindeutigen Dingen ausgegeben.

Und es wird entsprechend annotiert/dokumentiert.

## Verschachtelte Modelle { #nested-models }

Jedes Attribut eines Pydantic-Modells hat einen Typ.

{* ../../docs_src/security/tutorial007_an_py310.py hl[1,12:24] *}

Bu, kabaca şuna benzer olurdu:

```Python
if not (credentials.username == "stanleyjobson") or not (credentials.password == "swordfish"):
    # Bir hata döndür
    ...
```

Ancak `secrets.compare_digest()` kullanarak, "timing attacks" denilen bir saldırı türüne karşı güvenli olursunuz.

### Timing Attacks { #timing-attacks }

Peki "timing attack" nedir?

Sie würden wahrscheinlich einen Cloud-Server (eine virtuelle Maschine) oder etwas Ähnliches bekommen, und dieser hätte eine <dfn title="Ändert sich im Laufe der Zeit nicht. Nicht dynamisch.">feste</dfn> **öffentliche IP-Adresse**.

Vamos a revisar esos conceptos de despliegue de antes:

* Seguridad - HTTPS
* Ejecución al inicio
* Reinicios
* **Replicación (el número de procesos en ejecución)**
* Memoria
* Pasos previos antes de empezar

Hasta este punto, con todos los tutoriales en la documentación, probablemente has estado ejecutando un **programa de servidor**, por ejemplo, usando el comando `fastapi`, que ejecuta Uvicorn, corriendo un **solo proceso**.

Bir `username` aldığımızı doğruluyoruz ve scope'ları çıkarıyoruz.

Ardından bu veriyi Pydantic model'i ile doğruluyoruz (`ValidationError` exception'ını yakalayarak). JWT token'ı okurken veya Pydantic ile veriyi doğrularken bir hata olursa, daha önce oluşturduğumuz `HTTPException`'ı fırlatıyoruz.

Bunun için Pydantic model'i `TokenData`'yı, `scopes` adlı yeni bir özellik ekleyerek güncelliyoruz.

Tarayıcınızda şöyle bir URL açarsanız:

```
http://127.0.0.1:8000/items/foo-item
```

...zorunlu `needy` parametresini eklemeden, şuna benzer bir hata görürsünüz:

```JSON
{
  "detail": [
    {
      "type": "missing",
      "loc": [
        "query",
        "needy"
      ],
      "msg": "Field required",
      "input": null
    }

## JSON Lines { #json-lines }

In diesen Fällen ist es üblich, „JSON Lines“ zu senden, das ist ein Format, bei dem Sie pro Zeile genau ein JSON-Objekt senden.

Eine Response hätte einen Content-Type von `application/jsonl` (anstelle von `application/json`) und der Body sähe etwa so aus:

```json
{"name": "Plumbus", "description": "A multi-purpose household device."}

## Eine benutzerdefinierte `PNGStreamingResponse` { #a-custom-pngstreamingresponse }

In den obigen Beispielen wurden die Datenbytes gestreamt, aber die Response hatte keinen `Content-Type`-Header, sodass der Client nicht wusste, welchen Datentyp er erhielt.