Translate missing

[skip ci]

docs/de/docs/advanced/wsgi.md

@@ -6,13 +6,29 @@ Dazu können Sie die `WSGIMiddleware` verwenden und damit Ihre WSGI-Anwendung wr
 
 ## `WSGIMiddleware` verwenden { #using-wsgimiddleware }
 
-Sie müssen `WSGIMiddleware` importieren.
+/// info | Info
+
+Dafür muss `a2wsgi` installiert sein, z. B. mit `pip install a2wsgi`.
+
+///
+
+Sie müssen `WSGIMiddleware` aus `a2wsgi` importieren.
 
 Wrappen Sie dann die WSGI-Anwendung (z. B. Flask) mit der Middleware.
 
 Und dann mounten Sie das auf einem Pfad.
 
-{* ../../docs_src/wsgi/tutorial001_py39.py hl[2:3,3] *}
+{* ../../docs_src/wsgi/tutorial001_py39.py hl[1,3,23] *}
+
+/// note | Hinweis
+
+Früher wurde empfohlen, `WSGIMiddleware` aus `fastapi.middleware.wsgi` zu verwenden, dies ist jetzt deprecatet.
+
+Stattdessen wird empfohlen, das Paket `a2wsgi` zu verwenden. Die Nutzung bleibt gleich.
+
+Stellen Sie lediglich sicher, dass das Paket `a2wsgi` installiert ist und importieren Sie `WSGIMiddleware` korrekt aus `a2wsgi`.
+
+///
 
 ## Es testen { #check-it }
 

docs/de/docs/deployment/docker.md

@@ -145,8 +145,6 @@ Es gibt andere Formate und Tools zum Definieren und Installieren von Paketabhän
 * Erstellen Sie eine `main.py`-Datei mit:
 
 ```Python
-from typing import Union
-
 from fastapi import FastAPI
 
 app = FastAPI()
@@ -158,7 +156,7 @@ def read_root():
 
 
 @app.get("/items/{item_id}")
-def read_item(item_id: int, q: Union[str, None] = None):
+def read_item(item_id: int, q: str | None = None):
     return {"item_id": item_id, "q": q}
 ```
 

docs/de/docs/index.md

@@ -161,8 +161,6 @@ $ pip install "fastapi[standard]"
 Erstellen Sie eine Datei `main.py` mit:
 
 ```Python
-from typing import Union
-
 from fastapi import FastAPI
 
 app = FastAPI()
@@ -174,7 +172,7 @@ def read_root():
 
 
 @app.get("/items/{item_id}")
-def read_item(item_id: int, q: Union[str, None] = None):
+def read_item(item_id: int, q: str | None = None):
     return {"item_id": item_id, "q": q}
 ```
 
@@ -183,9 +181,7 @@ def read_item(item_id: int, q: Union[str, None] = None):
 
 Wenn Ihr Code `async` / `await` verwendet, benutzen Sie `async def`:
 
-```Python hl_lines="9  14"
-from typing import Union
-
+```Python hl_lines="7  12"
 from fastapi import FastAPI
 
 app = FastAPI()
@@ -197,7 +193,7 @@ async def read_root():
 
 
 @app.get("/items/{item_id}")
-async def read_item(item_id: int, q: Union[str, None] = None):
+async def read_item(item_id: int, q: str | None = None):
     return {"item_id": item_id, "q": q}
 ```
 
@@ -288,9 +284,7 @@ Sie sehen die alternative automatische Dokumentation (bereitgestellt von <a href
 
 Deklarieren Sie den Body mit Standard-Python-Typen, dank Pydantic.
 
-```Python hl_lines="4  9-12  25-27"
-from typing import Union
-
+```Python hl_lines="2  7-10 23-25"
 from fastapi import FastAPI
 from pydantic import BaseModel
 
@@ -300,7 +294,7 @@ app = FastAPI()
 class Item(BaseModel):
     name: str
     price: float
-    is_offer: Union[bool, None] = None
+    is_offer: bool | None = None
 
 
 @app.get("/")
@@ -309,7 +303,7 @@ def read_root():
 
 
 @app.get("/items/{item_id}")
-def read_item(item_id: int, q: Union[str, None] = None):
+def read_item(item_id: int, q: str | None = None):
     return {"item_id": item_id, "q": q}
 
 

docs/de/docs/tutorial/body-multiple-params.md

@@ -1,6 +1,6 @@
 # Body – Mehrere Parameter { #body-multiple-parameters }
 
-Nun, da wir gesehen haben, wie `Path` und `Query` verwendet werden, schauen wir uns fortgeschrittenere Verwendungsmöglichkeiten von <abbr title="Anfragekörper">Requestbody</abbr>-Deklarationen an.
+Nun, da wir gesehen haben, wie `Path` und `Query` verwendet werden, schauen wir uns fortgeschrittenere Verwendungsmöglichkeiten von <abbr title="Requestbody">Requestbody</abbr>-Deklarationen an.
 
 ## `Path`-, `Query`- und Body-Parameter vermischen { #mix-path-query-and-body-parameters }
 
@@ -101,13 +101,13 @@ Natürlich können Sie auch, wann immer Sie das brauchen, weitere Query-Paramete
 Da einfache Werte standardmäßig als Query-Parameter interpretiert werden, müssen Sie `Query` nicht explizit hinzufügen, Sie können einfach schreiben:
 
 ```Python
-q: Union[str, None] = None
+q: str | None = None
 ```
 
-Oder in Python 3.10 und darüber:
+Oder in Python 3.9:
 
 ```Python
-q: str | None = None
+q: Union[str, None] = None
 ```
 
 Zum Beispiel:

docs/de/docs/tutorial/path-operation-configuration.md

@@ -52,7 +52,7 @@ In diesem Fall macht es Sinn, die Tags in einem `Enum` zu speichern.
 
 Sie können eine <abbr title="Zusammenfassung">`summary`</abbr> und eine <abbr title="Beschreibung">`description`</abbr> hinzufügen:
 
-{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial003_py310.py hl[18:19] *}
+{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial003_py310.py hl[17:18] *}
 
 ## Beschreibung mittels Docstring { #description-from-docstring }
 
@@ -70,7 +70,7 @@ Es wird in der interaktiven Dokumentation verwendet:
 
 Sie können die Response mit dem Parameter `response_description` beschreiben:
 
-{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial005_py310.py hl[19] *}
+{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial005_py310.py hl[18] *}
 
 /// info | Info
 

docs/en/docs/release-notes.md

@@ -14,6 +14,12 @@ hide:
 
 ### Translations
 
+* 🌐 Update translations for fr (translate-page). PR [#14837](https://github.com/fastapi/fastapi/pull/14837) by [@tiangolo](https://github.com/tiangolo).
+* 🌐 Update translations for de (update-outdated). PR [#14836](https://github.com/fastapi/fastapi/pull/14836) by [@tiangolo](https://github.com/tiangolo).
+* 🌐 Update translations for pt (update-outdated). PR [#14833](https://github.com/fastapi/fastapi/pull/14833) by [@tiangolo](https://github.com/tiangolo).
+* 🌐 Update translations for ko (update-outdated). PR [#14835](https://github.com/fastapi/fastapi/pull/14835) by [@tiangolo](https://github.com/tiangolo).
+* 🌐 Update translations for es (update-outdated). PR [#14832](https://github.com/fastapi/fastapi/pull/14832) by [@tiangolo](https://github.com/tiangolo).
+* 🌐 Update translations for tr (update-outdated). PR [#14831](https://github.com/fastapi/fastapi/pull/14831) by [@tiangolo](https://github.com/tiangolo).
 * 🌐 Update translations for tr (add-missing). PR [#14790](https://github.com/fastapi/fastapi/pull/14790) by [@tiangolo](https://github.com/tiangolo).
 * 🌐 Update translations for fr (update-outdated). PR [#14826](https://github.com/fastapi/fastapi/pull/14826) by [@tiangolo](https://github.com/tiangolo).
 * 🌐 Update translations for zh-hant (update-outdated). PR [#14825](https://github.com/fastapi/fastapi/pull/14825) by [@tiangolo](https://github.com/tiangolo).

docs/es/docs/advanced/wsgi.md

@@ -2,17 +2,33 @@
 
 Puedes montar aplicaciones WSGI como viste con [Sub Aplicaciones - Mounts](sub-applications.md){.internal-link target=_blank}, [Detrás de un Proxy](behind-a-proxy.md){.internal-link target=_blank}.
 
-Para eso, puedes usar `WSGIMiddleware` y usarlo para envolver tu aplicación WSGI, por ejemplo, Flask, Django, etc.
+Para eso, puedes usar el `WSGIMiddleware` y usarlo para envolver tu aplicación WSGI, por ejemplo, Flask, Django, etc.
 
 ## Usando `WSGIMiddleware` { #using-wsgimiddleware }
 
-Necesitas importar `WSGIMiddleware`.
+/// info | Información
+
+Esto requiere instalar `a2wsgi`, por ejemplo con `pip install a2wsgi`.
+
+///
+
+Necesitas importar `WSGIMiddleware` de `a2wsgi`.
 
 Luego envuelve la aplicación WSGI (p. ej., Flask) con el middleware.
 
 Y luego móntala bajo un path.
 
-{* ../../docs_src/wsgi/tutorial001_py39.py hl[2:3,3] *}
+{* ../../docs_src/wsgi/tutorial001_py39.py hl[1,3,23] *}
+
+/// note | Nota
+
+Anteriormente, se recomendaba usar `WSGIMiddleware` de `fastapi.middleware.wsgi`, pero ahora está deprecado.
+
+Se aconseja usar el paquete `a2wsgi` en su lugar. El uso sigue siendo el mismo.
+
+Solo asegúrate de tener instalado el paquete `a2wsgi` e importar `WSGIMiddleware` correctamente desde `a2wsgi`.
+
+///
 
 ## Revisa { #check-it }
 

docs/es/docs/deployment/docker.md

@@ -145,8 +145,6 @@ Existen otros formatos y herramientas para definir e instalar dependencias de pa
 * Crea un archivo `main.py` con:
 
 ```Python
-from typing import Union
-
 from fastapi import FastAPI
 
 app = FastAPI()
@@ -158,7 +156,7 @@ def read_root():
 
 
 @app.get("/items/{item_id}")
-def read_item(item_id: int, q: Union[str, None] = None):
+def read_item(item_id: int, q: str | None = None):
     return {"item_id": item_id, "q": q}
 ```
 
@@ -572,7 +570,7 @@ Si tienes una configuración simple, con un **contenedor único** que luego inic
 
 ### Imagen Base de Docker { #base-docker-image }
 
-Solía haber una imagen official de Docker de FastAPI: <a href="https://github.com/tiangolo/uvicorn-gunicorn-fastapi-docker" class="external-link" target="_blank">tiangolo/uvicorn-gunicorn-fastapi-docker</a>. Pero ahora está obsoleta. ⛔️
+Solía haber una imagen official de Docker de FastAPI: <a href="https://github.com/tiangolo/uvicorn-gunicorn-fastapi-docker" class="external-link" target="_blank">tiangolo/uvicorn-gunicorn-fastapi</a>. Pero ahora está obsoleta. ⛔️
 
 Probablemente **no** deberías usar esta imagen base de Docker (o cualquier otra similar).
 

docs/es/docs/index.md

@@ -161,8 +161,6 @@ $ pip install "fastapi[standard]"
 Crea un archivo `main.py` con:
 
 ```Python
-from typing import Union
-
 from fastapi import FastAPI
 
 app = FastAPI()
@@ -174,7 +172,7 @@ def read_root():
 
 
 @app.get("/items/{item_id}")
-def read_item(item_id: int, q: Union[str, None] = None):
+def read_item(item_id: int, q: str | None = None):
     return {"item_id": item_id, "q": q}
 ```
 
@@ -183,9 +181,7 @@ def read_item(item_id: int, q: Union[str, None] = None):
 
 Si tu código usa `async` / `await`, usa `async def`:
 
-```Python hl_lines="9  14"
-from typing import Union
-
+```Python hl_lines="7  12"
 from fastapi import FastAPI
 
 app = FastAPI()
@@ -197,7 +193,7 @@ async def read_root():
 
 
 @app.get("/items/{item_id}")
-async def read_item(item_id: int, q: Union[str, None] = None):
+async def read_item(item_id: int, q: str | None = None):
     return {"item_id": item_id, "q": q}
 ```
 
@@ -288,9 +284,7 @@ Ahora modifica el archivo `main.py` para recibir un body desde un request `PUT`.
 
 Declara el body usando tipos estándar de Python, gracias a Pydantic.
 
-```Python hl_lines="4  9-12  25-27"
-from typing import Union
-
+```Python hl_lines="2  7-10 23-25"
 from fastapi import FastAPI
 from pydantic import BaseModel
 
@@ -300,7 +294,7 @@ app = FastAPI()
 class Item(BaseModel):
     name: str
     price: float
-    is_offer: Union[bool, None] = None
+    is_offer: bool | None = None
 
 
 @app.get("/")
@@ -309,7 +303,7 @@ def read_root():
 
 
 @app.get("/items/{item_id}")
-def read_item(item_id: int, q: Union[str, None] = None):
+def read_item(item_id: int, q: str | None = None):
     return {"item_id": item_id, "q": q}
 
 

docs/es/docs/tutorial/body-multiple-params.md

@@ -101,13 +101,13 @@ Por supuesto, también puedes declarar parámetros adicionales de query siempre
 Como, por defecto, los valores singulares se interpretan como parámetros de query, no tienes que añadir explícitamente un `Query`, solo puedes hacer:
 
 ```Python
-q: Union[str, None] = None
+q: str | None = None
 ```
 
-O en Python 3.10 y superior:
+O en Python 3.9:
 
 ```Python
-q: str | None = None
+q: Union[str, None] = None
 ```
 
 Por ejemplo:

docs/es/docs/tutorial/path-operation-configuration.md

@@ -52,7 +52,7 @@ En estos casos, podría tener sentido almacenar las tags en un `Enum`.
 
 Puedes añadir un `summary` y `description`:
 
-{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial003_py310.py hl[18:19] *}
+{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial003_py310.py hl[17:18] *}
 
 ## Descripción desde docstring { #description-from-docstring }
 
@@ -70,7 +70,7 @@ Será usado en la documentación interactiva:
 
 Puedes especificar la descripción del response con el parámetro `response_description`:
 
-{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial005_py310.py hl[19] *}
+{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial005_py310.py hl[18] *}
 
 /// info | Información
 

docs/fr/docs/deployment/manually.md

@@ -1,33 +1,82 @@
-# Exécuter un serveur manuellement - Uvicorn
+# Exécuter un serveur manuellement { #run-a-server-manually }
 
-La principale chose dont vous avez besoin pour exécuter une application **FastAPI** sur une machine serveur distante est un programme serveur ASGI tel que **Uvicorn**.
+## Utiliser la commande `fastapi run` { #use-the-fastapi-run-command }
 
-Il existe 3 principales alternatives :
+En bref, utilisez `fastapi run` pour servir votre application FastAPI :
+
+<div class="termy">
+
+```console
+$ <font color="#4E9A06">fastapi</font> run <u style="text-decoration-style:solid">main.py</u>
+
+  <span style="background-color:#009485"><font color="#D3D7CF"> FastAPI </font></span>  Starting production server 🚀
+
+             Searching for package file structure from directories
+             with <font color="#3465A4">__init__.py</font> files
+             Importing from <font color="#75507B">/home/user/code/</font><font color="#AD7FA8">awesomeapp</font>
+
+   <span style="background-color:#007166"><font color="#D3D7CF"> module </font></span>  🐍 main.py
+
+     <span style="background-color:#007166"><font color="#D3D7CF"> code </font></span>  Importing the FastAPI app object from the module with
+             the following code:
+
+             <u style="text-decoration-style:solid">from </u><u style="text-decoration-style:solid"><b>main</b></u><u style="text-decoration-style:solid"> import </u><u style="text-decoration-style:solid"><b>app</b></u>
+
+      <span style="background-color:#007166"><font color="#D3D7CF"> app </font></span>  Using import string: <font color="#3465A4">main:app</font>
+
+   <span style="background-color:#007166"><font color="#D3D7CF"> server </font></span>  Server started at <font color="#729FCF"><u style="text-decoration-style:solid">http://0.0.0.0:8000</u></font>
+   <span style="background-color:#007166"><font color="#D3D7CF"> server </font></span>  Documentation at <font color="#729FCF"><u style="text-decoration-style:solid">http://0.0.0.0:8000/docs</u></font>
+
+             Logs:
+
+     <span style="background-color:#007166"><font color="#D3D7CF"> INFO </font></span>  Started server process <b>[</b><font color="#34E2E2"><b>2306215</b></font><b>]</b>
+     <span style="background-color:#007166"><font color="#D3D7CF"> INFO </font></span>  Waiting for application startup.
+     <span style="background-color:#007166"><font color="#D3D7CF"> INFO </font></span>  Application startup complete.
+     <span style="background-color:#007166"><font color="#D3D7CF"> INFO </font></span>  Uvicorn running on <font color="#729FCF"><u style="text-decoration-style:solid">http://0.0.0.0:8000</u></font> <b>(</b>Press CTRL+C
+             to quit<b>)</b>
+```
+
+</div>
+
+Cela fonctionnerait pour la plupart des cas. 😎
+
+Vous pourriez utiliser cette commande par exemple pour démarrer votre application **FastAPI** dans un conteneur, sur un serveur, etc.
+
+## Serveurs ASGI { #asgi-servers }
+
+Allons un peu plus en détail.
+
+FastAPI utilise un standard pour construire des frameworks web Python et des serveurs appelé <abbr title="Asynchronous Server Gateway Interface - Interface passerelle serveur asynchrone">ASGI</abbr>. FastAPI est un framework web ASGI.
+
+La principale chose dont vous avez besoin pour exécuter une application **FastAPI** (ou toute autre application ASGI) sur une machine serveur distante est un programme serveur ASGI comme **Uvicorn**, c'est celui utilisé par défaut par la commande `fastapi`.
+
+Il existe plusieurs alternatives, notamment :
 
 * <a href="https://www.uvicorn.dev/" class="external-link" target="_blank">Uvicorn</a> : un serveur ASGI haute performance.
-* <a href="https://hypercorn.readthedocs.io/" class="external-link" target="_blank">Hypercorn</a> : un serveur
-  ASGI compatible avec HTTP/2 et Trio entre autres fonctionnalités.
-* <a href="https://github.com/django/daphne" class="external-link" target="_blank">Daphne</a> : le serveur ASGI
-  conçu pour Django Channels.
+* <a href="https://hypercorn.readthedocs.io/" class="external-link" target="_blank">Hypercorn</a> : un serveur ASGI compatible avec HTTP/2 et Trio entre autres fonctionnalités.
+* <a href="https://github.com/django/daphne" class="external-link" target="_blank">Daphne</a> : le serveur ASGI conçu pour Django Channels.
+* <a href="https://github.com/emmett-framework/granian" class="external-link" target="_blank">Granian</a> : un serveur HTTP Rust pour les applications Python.
+* <a href="https://unit.nginx.org/howto/fastapi/" class="external-link" target="_blank">NGINX Unit</a> : NGINX Unit est un environnement d'exécution d'applications web léger et polyvalent.
 
-## Machine serveur et programme serveur
+## Machine serveur et programme serveur { #server-machine-and-server-program }
 
 Il y a un petit détail sur les noms à garder à l'esprit. 💡
 
-Le mot "**serveur**" est couramment utilisé pour désigner à la fois l'ordinateur distant/cloud (la machine physique ou virtuelle) et également le programme qui s'exécute sur cette machine (par exemple, Uvicorn).
+Le mot « serveur » est couramment utilisé pour désigner à la fois l'ordinateur distant/cloud (la machine physique ou virtuelle) et également le programme qui s'exécute sur cette machine (par exemple, Uvicorn).
 
-Gardez cela à l'esprit lorsque vous lisez "serveur" en général, cela pourrait faire référence à l'une de ces deux choses.
+Gardez cela à l'esprit lorsque vous lisez « serveur » en général, cela pourrait faire référence à l'une de ces deux choses.
 
-Lorsqu'on se réfère à la machine distante, il est courant de l'appeler **serveur**, mais aussi **machine**, **VM** (machine virtuelle), **nœud**. Tout cela fait référence à un type de machine distante, exécutant  Linux, en règle générale, sur laquelle vous exécutez des programmes.
+Lorsqu'on se réfère à la machine distante, il est courant de l'appeler **serveur**, mais aussi **machine**, **VM** (machine virtuelle), **nœud**. Tout cela fait référence à un type de machine distante, exécutant normalement Linux, sur laquelle vous exécutez des programmes.
 
+## Installer le programme serveur { #install-the-server-program }
 
-## Installer le programme serveur
+Lorsque vous installez FastAPI, il est fourni avec un serveur de production, Uvicorn, et vous pouvez le démarrer avec la commande `fastapi run`.
 
-Vous pouvez installer un serveur compatible ASGI avec :
+Mais vous pouvez également installer un serveur ASGI manuellement.
 
-//// tab | Uvicorn
+Vous devez créer un [environnement virtuel](../virtual-environments.md){.internal-link target=_blank}, l'activer, puis vous pouvez installer l'application serveur.
 
-* <a href="https://www.uvicorn.dev/" class="external-link" target="_blank">Uvicorn</a>, un serveur ASGI rapide comme l'éclair, basé sur uvloop et httptools.
+Par exemple, pour installer Uvicorn :
 
 <div class="termy">
 
@@ -39,39 +88,21 @@ $ pip install "uvicorn[standard]"
 
 </div>
 
+Un processus similaire s'appliquerait à tout autre programme de serveur ASGI.
+
 /// tip | Astuce
 
 En ajoutant `standard`, Uvicorn va installer et utiliser quelques dépendances supplémentaires recommandées.
 
-Cela inclut `uvloop`, le remplaçant performant de `asyncio`, qui fournit le gros gain de performance en matière de concurrence.
+Cela inclut `uvloop`, le remplaçant hautes performances de `asyncio`, qui fournit le gros gain de performance en matière de concurrence.
+
+Lorsque vous installez FastAPI avec quelque chose comme `pip install "fastapi[standard]"`, vous obtenez déjà `uvicorn[standard]` aussi.
 
 ///
 
-////
+## Exécuter le programme serveur { #run-the-server-program }
 
-//// tab | Hypercorn
-
-* <a href="https://github.com/pgjones/hypercorn" class="external-link" target="_blank">Hypercorn</a>, un serveur ASGI également compatible avec HTTP/2.
-
-<div class="termy">
-
-```console
-$ pip install hypercorn
-
----> 100%
-```
-
-</div>
-
-...ou tout autre serveur ASGI.
-
-////
-
-## Exécutez le programme serveur
-
-Vous pouvez ensuite exécuter votre application de la même manière que vous l'avez fait dans les tutoriels, mais sans l'option `--reload`, par exemple :
-
-//// tab | Uvicorn
+Si vous avez installé un serveur ASGI manuellement, vous devrez normalement passer une chaîne d'import dans un format spécial pour qu'il importe votre application FastAPI :
 
 <div class="termy">
 
@@ -83,85 +114,44 @@ $ uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 80
 
 </div>
 
-////
+/// note | Remarque
 
-//// tab | Hypercorn
+La commande `uvicorn main:app` fait référence à :
 
-<div class="termy">
+* `main` : le fichier `main.py` (le « module » Python).
+* `app` : l'objet créé dans `main.py` avec la ligne `app = FastAPI()`.
 
-```console
-$ hypercorn main:app --bind 0.0.0.0:80
+C'est équivalent à :
 
-Running on 0.0.0.0:8080 over http (CTRL + C to quit)
+```Python
+from main import app
 ```
 
-</div>
-
-////
-
-/// warning
-
-N'oubliez pas de supprimer l'option `--reload` si vous l'utilisiez.
-
- L'option `--reload` consomme beaucoup plus de ressources, est plus instable, etc.
-
- Cela aide beaucoup pendant le **développement**, mais vous **ne devriez pas** l'utiliser en **production**.
-
 ///
 
-## Hypercorn avec Trio
+Chaque programme de serveur ASGI alternatif aurait une commande similaire, vous pouvez en lire plus dans leur documentation respective.
 
-Starlette et **FastAPI** sont basés sur
-<a href="https://anyio.readthedocs.io/en/stable/" class="external-link" target="_blank">AnyIO</a>, qui les rend
-compatibles avec <a href="https://docs.python.org/3/library/asyncio-task.html" class="external-link" target="_blank">asyncio</a>, de la bibliothèque standard Python et
-<a href="https://trio.readthedocs.io/en/stable/" class="external-link" target="_blank">Trio</a>.
+/// warning | Alertes
 
-Néanmoins, Uvicorn n'est actuellement compatible qu'avec asyncio, et il utilise normalement <a href="https://github.
-com/MagicStack/uvloop" class="external-link" target="_blank">`uvloop`</a >, le remplaçant hautes performances de `asyncio`.
+Uvicorn et d'autres serveurs prennent en charge une option `--reload` utile pendant le développement.
 
-Mais si vous souhaitez utiliser directement **Trio**, vous pouvez utiliser **Hypercorn** car il le prend en charge. ✨
+L'option `--reload` consomme beaucoup plus de ressources, est plus instable, etc.
 
-### Installer Hypercorn avec Trio
+Cela aide beaucoup pendant le **développement**, mais vous **ne devriez pas** l'utiliser en **production**.
 
-Vous devez d'abord installer Hypercorn avec le support Trio :
+///
 
-<div class="termy">
+## Concepts de déploiement { #deployment-concepts }
 
-```console
-$ pip install "hypercorn[trio]"
----> 100%
-```
+Ces exemples exécutent le programme serveur (par exemple Uvicorn), en démarrant **un seul processus**, à l'écoute sur toutes les IP (`0.0.0.0`) sur un port prédéfini (par exemple `80`).
 
-</div>
+C'est l'idée de base. Mais vous voudrez probablement vous occuper de certaines choses supplémentaires, comme :
 
-### Exécuter avec Trio
+* Sécurité - HTTPS
+* Exécution au démarrage
+* Redémarrages
+* Réplication (le nombre de processus en cours d'exécution)
+* Mémoire
+* Étapes précédant le démarrage
 
-Ensuite, vous pouvez passer l'option de ligne de commande `--worker-class` avec la valeur `trio` :
-
-<div class="termy">
-
-```console
-$ hypercorn main:app --worker-class trio
-```
-
-</div>
-
-Et cela démarrera Hypercorn avec votre application en utilisant Trio comme backend.
-
-Vous pouvez désormais utiliser Trio en interne dans votre application. Ou mieux encore, vous pouvez utiliser AnyIO pour que votre code reste compatible avec Trio et asyncio. 🎉
-
-## Concepts de déploiement
-
-Ces exemples lancent le programme serveur (e.g. Uvicorn), démarrant **un seul processus**, sur toutes les IPs (`0.0.
-0.0`) sur un port prédéfini (par example, `80`).
-
-C'est l'idée de base. Mais vous vous préoccuperez probablement de certains concepts supplémentaires, tels que ... :
-
-* la sécurité - HTTPS
-* l'exécution au démarrage
-* les redémarrages
-* la réplication (le nombre de processus en cours d'exécution)
-* la mémoire
-* les étapes précédant le démarrage
-
-Je vous en dirai plus sur chacun de ces concepts, sur la façon de les aborder, et donnerai quelques exemples concrets avec des stratégies pour les traiter dans les prochains chapitres. 🚀
+Je vous en dirai plus sur chacun de ces concepts, sur la manière d'y réfléchir, et donnerai quelques exemples concrets avec des stratégies pour les gérer dans les prochains chapitres. 🚀

docs/ko/docs/advanced/advanced-dependencies.md

@@ -79,13 +79,13 @@ checker(q="somequery")
 
 ### `yield`와 `scope`가 있는 의존성 { #dependencies-with-yield-and-scope }
 
-0.121.0 버전에서 FastAPI는 `yield`가 있는 의존성에 대해 `Depends(scope="function")` 지원을 추가했습니다.
+0.121.0 버전에서 FastAPI는 `Depends(scope="function")` 지원을 추가했습니다.
 
 `Depends(scope="function")`를 사용하면, `yield` 이후의 종료 코드는 *경로 처리 함수*가 끝난 직후(클라이언트에 응답이 반환되기 전)에 실행됩니다.
 
 그리고 `Depends(scope="request")`(기본값)를 사용하면, `yield` 이후의 종료 코드는 응답이 전송된 후에 실행됩니다.
 
-자세한 내용은 [Dependencies with `yield` - Early exit and `scope`](../tutorial/dependencies/dependencies-with-yield.md#early-exit-and-scope) 문서를 참고하세요.
+자세한 내용은 [`yield`가 있는 의존성 - 조기 종료와 `scope`](../tutorial/dependencies/dependencies-with-yield.md#early-exit-and-scope) 문서를 참고하세요.
 
 ### `yield`가 있는 의존성과 `StreamingResponse`, 기술 세부사항 { #dependencies-with-yield-and-streamingresponse-technical-details }
 
@@ -133,7 +133,7 @@ SQLModel(또는 SQLAlchemy)을 사용하면서 이런 특정 사용 사례가
 
 그러면 세션이 데이터베이스 연결을 해제하여, 다른 요청들이 이를 사용할 수 있게 됩니다.
 
-`yield`가 있는 의존성에서 조기 종료가 필요한 다른 사용 사례가 있다면, 여러분의 구체적인 사용 사례와 `yield`가 있는 의존성에 대한 조기 종료가 어떤 점에서 이득이 되는지를 포함해 <a href="https://github.com/fastapi/fastapi/discussions/new?category=questions" class="external-link" target="_blank">GitHub Discussion Question</a>을 생성해 주세요.
+`yield`가 있는 의존성에서 조기 종료가 필요한 다른 사용 사례가 있다면, 여러분의 구체적인 사용 사례와 `yield`가 있는 의존성에 대한 조기 종료가 어떤 점에서 이득이 되는지를 포함해 <a href="https://github.com/fastapi/fastapi/discussions/new?category=questions" class="external-link" target="_blank">GitHub Discussions 질문</a>을 생성해 주세요.
 
 `yield`가 있는 의존성에서 조기 종료에 대한 설득력 있는 사용 사례가 있다면, 조기 종료를 선택적으로 활성화할 수 있는 새로운 방법을 추가하는 것을 고려하겠습니다.
 
@@ -145,7 +145,7 @@ FastAPI 0.110.0 이전에는 `yield`가 있는 의존성을 사용한 다음 그
 
 ### 백그라운드 태스크와 `yield`가 있는 의존성, 기술 세부사항 { #background-tasks-and-dependencies-with-yield-technical-details }
 
-FastAPI 0.106.0 이전에는 `yield` 이후에 예외를 발생시키는 것이 불가능했습니다. `yield`가 있는 의존성의 종료 코드는 응답이 전송된 *후에* 실행되었기 때문에, [Exception Handlers](../tutorial/handling-errors.md#install-custom-exception-handlers){.internal-link target=_blank}가 이미 실행된 뒤였습니다.
+FastAPI 0.106.0 이전에는 `yield` 이후에 예외를 발생시키는 것이 불가능했습니다. `yield`가 있는 의존성의 종료 코드는 응답이 전송된 *후에* 실행되었기 때문에, [예외 핸들러](../tutorial/handling-errors.md#install-custom-exception-handlers){.internal-link target=_blank}가 이미 실행된 뒤였습니다.
 
 이는 주로 백그라운드 태스크 안에서 의존성이 "yield"한 동일한 객체들을 사용할 수 있게 하기 위한 설계였습니다. 백그라운드 태스크가 끝난 뒤에 종료 코드가 실행되었기 때문입니다.
 

docs/ko/docs/advanced/wsgi.md

@@ -1,32 +1,48 @@
-# WSGI 포함하기 - Flask, Django 그 외 { #including-wsgi-flask-django-others }
+# WSGI 포함하기 - Flask, Django 등 { #including-wsgi-flask-django-others }
 
-[서브 응용 프로그램 - 마운트](sub-applications.md){.internal-link target=_blank}, [프록시 뒤편에서](behind-a-proxy.md){.internal-link target=_blank}에서 보았듯이 WSGI 응용 프로그램들을 마운트 할 수 있습니다.
+[서브 애플리케이션 - 마운트](sub-applications.md){.internal-link target=_blank}, [프록시 뒤에서](behind-a-proxy.md){.internal-link target=_blank}에서 본 것처럼 WSGI 애플리케이션을 마운트할 수 있습니다.
 
-이를 위해 `WSGIMiddleware`를 사용해 WSGI 응용 프로그램(예: Flask, Django 등)을 감쌀 수 있습니다.
+이를 위해 `WSGIMiddleware`를 사용해 WSGI 애플리케이션(예: Flask, Django 등)을 감쌀 수 있습니다.
 
 ## `WSGIMiddleware` 사용하기 { #using-wsgimiddleware }
 
-`WSGIMiddleware`를 불러와야 합니다.
+/// info | 정보
 
-그런 다음, WSGI(예: Flask) 응용 프로그램을 미들웨어로 포장합니다.
+이를 사용하려면 `a2wsgi`를 설치해야 합니다. 예: `pip install a2wsgi`
 
-그 후, 해당 경로에 마운트합니다.
+///
 
-{* ../../docs_src/wsgi/tutorial001_py39.py hl[2:3,3] *}
+`a2wsgi`에서 `WSGIMiddleware`를 import 해야 합니다.
+
+그런 다음, WSGI(예: Flask) 애플리케이션을 미들웨어로 감쌉니다.
+
+그리고 해당 경로에 마운트합니다.
+
+{* ../../docs_src/wsgi/tutorial001_py39.py hl[1,3,23] *}
+
+/// note | 참고
+
+이전에 `fastapi.middleware.wsgi`의 `WSGIMiddleware` 사용을 권장했지만 이제는 더 이상 권장되지 않습니다.
+
+대신 `a2wsgi` 패키지 사용을 권장합니다. 사용 방법은 동일합니다.
+
+단, `a2wsgi` 패키지가 설치되어 있고 `a2wsgi`에서 `WSGIMiddleware`를 올바르게 import 하는지만 확인하세요.
+
+///
 
 ## 확인하기 { #check-it }
 
-이제 `/v1/` 경로에 있는 모든 요청은 Flask 응용 프로그램에서 처리됩니다.
+이제 `/v1/` 경로에 있는 모든 요청은 Flask 애플리케이션에서 처리됩니다.
 
 그리고 나머지는 **FastAPI**에 의해 처리됩니다.
 
-실행하면 <a href="http://localhost:8000/v1/" class="external-link" target="_blank">http://localhost:8000/v1/</a>으로 이동해서 Flask의 응답을 볼 수 있습니다:
+실행하고 <a href="http://localhost:8000/v1/" class="external-link" target="_blank">http://localhost:8000/v1/</a>로 이동하면 Flask의 응답을 볼 수 있습니다:
 
 ```txt
 Hello, World from Flask!
 ```
 
-그리고 다음으로 이동하면 <a href="http://localhost:8000/v2" class="external-link" target="_blank">http://localhost:8000/v2</a> **FastAPI**의 응답을 볼 수 있습니다:
+그리고 <a href="http://localhost:8000/v2" class="external-link" target="_blank">http://localhost:8000/v2</a>로 이동하면 **FastAPI**의 응답을 볼 수 있습니다:
 
 ```JSON
 {

docs/ko/docs/deployment/docker.md

@@ -145,8 +145,6 @@ Successfully installed fastapi pydantic
 * 다음 내용으로 `main.py` 파일을 만듭니다:
 
 ```Python
-from typing import Union
-
 from fastapi import FastAPI
 
 app = FastAPI()
@@ -158,7 +156,7 @@ def read_root():
 
 
 @app.get("/items/{item_id}")
-def read_item(item_id: int, q: Union[str, None] = None):
+def read_item(item_id: int, q: str | None = None):
     return {"item_id": item_id, "q": q}
 ```
 
@@ -245,14 +243,14 @@ Docker 지시어 <a href="https://docs.docker.com/reference/dockerfile/#cmd" cla
 ✅ **Exec** form:
 
 ```Dockerfile
-# ✅ Do this
+# ✅ 이렇게 하세요
 CMD ["fastapi", "run", "app/main.py", "--port", "80"]
 ```
 
 ⛔️ **Shell** form:
 
 ```Dockerfile
-# ⛔️ Don't do this
+# ⛔️ 이렇게 하지 마세요
 CMD fastapi run app/main.py --port 80
 ```
 
@@ -456,7 +454,7 @@ Traefik은 Docker, Kubernetes 등과 통합되어 있어, 이를 사용해 컨
 
 ## 복제 - 프로세스 개수 { #replication-number-of-processes }
 
-**Kubernetes**, Docker Swarm Mode, Nomad 등의 복잡한 시스템으로 여러 머신에 분산된 컨테이너를 관리하는 <abbr title="A group of machines that are configured to be connected and work together in some way.">cluster</abbr>를 사용한다면, 각 컨테이너에서(**워커를 사용하는 Uvicorn** 같은) **프로세스 매니저**를 쓰는 대신, **클러스터 레벨**에서 **복제를 처리**하고 싶을 가능성이 큽니다.
+**Kubernetes**, Docker Swarm Mode, Nomad 등의 복잡한 시스템으로 여러 머신에 분산된 컨테이너를 관리하는 <abbr title="어떤 방식으로 연결되어 함께 동작하도록 구성된 머신의 그룹">클러스터</abbr>를 사용한다면, 각 컨테이너에서(**워커를 사용하는 Uvicorn** 같은) **프로세스 매니저**를 쓰는 대신, **클러스터 레벨**에서 **복제를 처리**하고 싶을 가능성이 큽니다.
 
 Kubernetes 같은 분산 컨테이너 관리 시스템은 보통 들어오는 요청에 대한 **로드 밸런싱**을 지원하면서도, **컨테이너 복제**를 처리하는 통합된 방법을 가지고 있습니다. 모두 **클러스터 레벨**에서요.
 
@@ -580,7 +578,7 @@ Kubernetes를 사용한다면, 이는 아마도 <a href="https://kubernetes.io/d
 
 그리고 여러 워커가 필요하다면, `--workers` 커맨드 라인 옵션을 간단히 사용하면 됩니다.
 
-/// note Technical Details | 기술 세부사항
+/// note | 기술 세부사항
 
 이 Docker 이미지는 Uvicorn이 죽은 워커를 관리하고 재시작하는 기능을 지원하지 않던 시기에 만들어졌습니다. 그래서 Gunicorn과 Uvicorn을 함께 사용해야 했고, Gunicorn이 Uvicorn 워커 프로세스를 관리하고 재시작하도록 하기 위해 상당한 복잡성이 추가되었습니다.
 

docs/ko/docs/index.md

@@ -40,7 +40,7 @@ FastAPI는 현대적이고, 빠르며(고성능), 파이썬 표준 타입 힌트
 * **빠름**: (Starlette과 Pydantic 덕분에) **NodeJS** 및 **Go**와 대등할 정도로 매우 높은 성능. [사용 가능한 가장 빠른 파이썬 프레임워크 중 하나](#performance).
 * **빠른 코드 작성**: 약 200%에서 300%까지 기능 개발 속도 증가. *
 * **적은 버그**: 사람(개발자)에 의한 에러 약 40% 감소. *
-* **직관적**: 훌륭한 편집기 지원. 모든 곳에서 <abbr title="also known as auto-complete, autocompletion, IntelliSense">자동완성</abbr>. 적은 디버깅 시간.
+* **직관적**: 훌륭한 편집기 지원. 모든 곳에서 <abbr title="다른 말로는: auto-complete, autocompletion, IntelliSense">자동완성</abbr>. 적은 디버깅 시간.
 * **쉬움**: 쉽게 사용하고 배우도록 설계. 적은 문서 읽기 시간.
 * **짧음**: 코드 중복 최소화. 각 매개변수 선언의 여러 기능. 적은 버그.
 * **견고함**: 준비된 프로덕션 용 코드를 얻으십시오. 자동 대화형 문서와 함께.
@@ -127,7 +127,7 @@ FastAPI는 현대적이고, 빠르며(고성능), 파이썬 표준 타입 힌트
 
 <a href="https://typer.tiangolo.com" target="_blank"><img src="https://typer.tiangolo.com/img/logo-margin/logo-margin-vector.svg" style="width: 20%;"></a>
 
-웹 API 대신 터미널에서 사용할 <abbr title="Command Line Interface">CLI</abbr> 앱을 만들고 있다면, <a href="https://typer.tiangolo.com/" class="external-link" target="_blank">**Typer**</a>를 확인해 보십시오.
+웹 API 대신 터미널에서 사용할 <abbr title="Command Line Interface - 커맨드 라인 인터페이스">CLI</abbr> 앱을 만들고 있다면, <a href="https://typer.tiangolo.com/" class="external-link" target="_blank">**Typer**</a>를 확인해 보십시오.
 
 **Typer**는 FastAPI의 동생입니다. 그리고 **CLI를 위한 FastAPI**가 되기 위해 생겼습니다. ⌨️ 🚀
 
@@ -161,8 +161,6 @@ $ pip install "fastapi[standard]"
 다음 내용으로 `main.py` 파일을 만드십시오:
 
 ```Python
-from typing import Union
-
 from fastapi import FastAPI
 
 app = FastAPI()
@@ -174,7 +172,7 @@ def read_root():
 
 
 @app.get("/items/{item_id}")
-def read_item(item_id: int, q: Union[str, None] = None):
+def read_item(item_id: int, q: str | None = None):
     return {"item_id": item_id, "q": q}
 ```
 
@@ -183,9 +181,7 @@ def read_item(item_id: int, q: Union[str, None] = None):
 
 여러분의 코드가 `async` / `await`을 사용한다면, `async def`를 사용하십시오:
 
-```Python hl_lines="9  14"
-from typing import Union
-
+```Python hl_lines="7  12"
 from fastapi import FastAPI
 
 app = FastAPI()
@@ -197,7 +193,7 @@ async def read_root():
 
 
 @app.get("/items/{item_id}")
-async def read_item(item_id: int, q: Union[str, None] = None):
+async def read_item(item_id: int, q: str | None = None):
     return {"item_id": item_id, "q": q}
 ```
 
@@ -288,9 +284,7 @@ INFO:     Application startup complete.
 
 Pydantic 덕분에 표준 Python 타입을 사용해 본문을 선언합니다.
 
-```Python hl_lines="4  9-12  25-27"
-from typing import Union
-
+```Python hl_lines="2  7-10 23-25"
 from fastapi import FastAPI
 from pydantic import BaseModel
 
@@ -300,7 +294,7 @@ app = FastAPI()
 class Item(BaseModel):
     name: str
     price: float
-    is_offer: Union[bool, None] = None
+    is_offer: bool | None = None
 
 
 @app.get("/")
@@ -309,7 +303,7 @@ def read_root():
 
 
 @app.get("/items/{item_id}")
-def read_item(item_id: int, q: Union[str, None] = None):
+def read_item(item_id: int, q: str | None = None):
     return {"item_id": item_id, "q": q}
 
 
@@ -374,7 +368,7 @@ item: Item
 * 데이터 검증:
     * 데이터가 유효하지 않을 때 자동으로 생성하는 명확한 에러.
     * 깊이 중첩된 JSON 객체에 대한 유효성 검사.
-* 입력 데이터 <abbr title="also known as: serialization, parsing, marshalling">변환</abbr>: 네트워크에서 파이썬 데이터 및 타입으로 전송. 읽을 수 있는 것들:
+* 입력 데이터 <abbr title="다른 말로는: serialization, parsing, marshalling">변환</abbr>: 네트워크에서 파이썬 데이터 및 타입으로 전송. 읽을 수 있는 것들:
     * JSON.
     * 경로 매개변수.
     * 쿼리 매개변수.
@@ -382,7 +376,7 @@ item: Item
     * 헤더.
     * 폼(Forms).
     * 파일.
-* 출력 데이터 <abbr title="also known as: serialization, parsing, marshalling">변환</abbr>: 파이썬 데이터 및 타입을 네트워크 데이터로 전환(JSON 형식으로):
+* 출력 데이터 <abbr title="다른 말로는: serialization, parsing, marshalling">변환</abbr>: 파이썬 데이터 및 타입을 네트워크 데이터로 전환(JSON 형식으로):
     * 파이썬 타입 변환 (`str`, `int`, `float`, `bool`, `list`, 등).
     * `datetime` 객체.
     * `UUID` 객체.
@@ -445,7 +439,7 @@ item: Item
 
 * 서로 다른 장소에서 **매개변수** 선언: **헤더**, **쿠키**, **폼 필드** 그리고 **파일**.
 * `maximum_length` 또는 `regex`처럼 **유효성 제약**하는 방법.
-* 강력하고 사용하기 쉬운 **<abbr title="also known as components, resources, providers, services, injectables">의존성 주입</abbr>** 시스템.
+* 강력하고 사용하기 쉬운 **<abbr title="다른 말로는: components, resources, providers, services, injectables">의존성 주입</abbr>** 시스템.
 * **OAuth2** 지원을 포함한 **JWT tokens** 및 **HTTP Basic**을 갖는 보안과 인증.
 * (Pydantic 덕분에) **깊은 중첩 JSON 모델**을 선언하는데 더 진보한 (하지만 마찬가지로 쉬운) 기술.
 * <a href="https://strawberry.rocks" class="external-link" target="_blank">Strawberry</a> 및 기타 라이브러리와의 **GraphQL** 통합.

docs/ko/docs/tutorial/body-multiple-params.md

@@ -102,15 +102,16 @@
 
 기본적으로 단일 값은 쿼리 매개변수로 해석되므로, 명시적으로 `Query`를 추가할 필요 없이 이렇게 하면 됩니다:
 
+```Python
+q: str | None = None
+```
+
+또는 Python 3.9에서는:
+
 ```Python
 q: Union[str, None] = None
 ```
 
-또는 Python 3.10 이상에서는:
-
-```Python
-q: str | None = None
-```
 
 예를 들어:
 

docs/ko/docs/tutorial/path-operation-configuration.md

@@ -52,11 +52,11 @@
 
 `summary`와 `description`을 추가할 수 있습니다:
 
-{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial003_py310.py hl[18:19] *}
+{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial003_py310.py hl[17:18] *}
 
 ## 독스트링으로 만든 설명 { #description-from-docstring }
 
-설명은 보통 길어지고 여러 줄에 걸쳐있기 때문에, *경로 처리* 설명을 함수 <abbr title="a multi-line string as the first expression inside a function (not assigned to any variable) used for documentation – 문서화에 사용되는 함수 내부 첫 표현식의 여러 줄 문자열(어떤 변수에도 할당되지 않음)">docstring</abbr>에 선언할 수 있으며, **FastAPI**는 그곳에서 이를 읽습니다.
+설명은 보통 길어지고 여러 줄에 걸쳐있기 때문에, *경로 처리* 설명을 함수 <abbr title="문서화에 사용되는 함수 내부 첫 표현식의 여러 줄 문자열(어떤 변수에도 할당되지 않음)">docstring</abbr>에 선언할 수 있으며, **FastAPI**는 그곳에서 이를 읽습니다.
 
 독스트링에는 <a href="https://en.wikipedia.org/wiki/Markdown" class="external-link" target="_blank">Markdown</a>을 작성할 수 있으며, (독스트링의 들여쓰기를 고려하여) 올바르게 해석되고 표시됩니다.
 
@@ -70,7 +70,7 @@
 
 `response_description` 매개변수로 응답에 관한 설명을 명시할 수 있습니다:
 
-{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial005_py310.py hl[19] *}
+{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial005_py310.py hl[18] *}
 
 /// info | 정보
 
@@ -90,7 +90,7 @@ OpenAPI는 각 *경로 처리*가 응답에 관한 설명을 요구할 것을
 
 ## *경로 처리* 지원중단하기 { #deprecate-a-path-operation }
 
-*경로 처리*를 제거하지 않고 <abbr title="obsolete, recommended not to use it – 구식이며 사용하지 않는 것이 권장됨">deprecated</abbr>로 표시해야 한다면, `deprecated` 매개변수를 전달하면 됩니다:
+*경로 처리*를 제거하지 않고 <abbr title="구식이며 사용하지 않는 것이 권장됨">deprecated</abbr>로 표시해야 한다면, `deprecated` 매개변수를 전달하면 됩니다:
 
 {* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial006_py39.py hl[16] *}
 

docs/pt/docs/advanced/advanced-dependencies.md

@@ -148,7 +148,7 @@ Antes do FastAPI 0.106.0, lançar exceções após o `yield` não era possível,
 
 Isso foi projetado assim principalmente para permitir o uso dos mesmos objetos "yielded" por dependências dentro de tarefas em segundo plano, porque o código de saída seria executado depois que as tarefas em segundo plano fossem concluídas.
 
-Isso foi alterado no FastAPI 0.106.0 com a intenção de não manter recursos enquanto se espera a resposta percorrer a rede.
+Isso foi alterado no FastAPI 0.106.0 com a intenção de não manter recursos enquanto se espera a response percorrer a rede.
 
 /// tip | Dica
 

docs/pt/docs/advanced/wsgi.md

@@ -6,13 +6,29 @@ Para isso, você pode utilizar o `WSGIMiddleware` para encapsular a sua aplicaç
 
 ## Usando `WSGIMiddleware` { #using-wsgimiddleware }
 
-Você precisa importar o `WSGIMiddleware`.
+/// info | Informação
+
+Isso requer instalar `a2wsgi`, por exemplo com `pip install a2wsgi`.
+
+///
+
+Você precisa importar o `WSGIMiddleware` de `a2wsgi`.
 
 Em seguida, encapsule a aplicação WSGI (e.g. Flask) com o middleware.
 
 E então monte isso sob um path.
 
-{* ../../docs_src/wsgi/tutorial001_py39.py hl[2:3,3] *}
+{* ../../docs_src/wsgi/tutorial001_py39.py hl[1,3,23] *}
+
+/// note | Nota
+
+Anteriormente, recomendava-se usar `WSGIMiddleware` de `fastapi.middleware.wsgi`, mas agora está descontinuado.
+
+É aconselhável usar o pacote `a2wsgi` em seu lugar. O uso permanece o mesmo.
+
+Apenas certifique-se de que o pacote `a2wsgi` está instalado e importe `WSGIMiddleware` corretamente de `a2wsgi`.
+
+///
 
 ## Confira { #check-it }
 

docs/pt/docs/deployment/docker.md

@@ -145,8 +145,6 @@ Há outros formatos e ferramentas para definir e instalar dependências de pacot
 * Crie um arquivo `main.py` com:
 
 ```Python
-from typing import Union
-
 from fastapi import FastAPI
 
 app = FastAPI()
@@ -158,7 +156,7 @@ def read_root():
 
 
 @app.get("/items/{item_id}")
-def read_item(item_id: int, q: Union[str, None] = None):
+def read_item(item_id: int, q: str | None = None):
     return {"item_id": item_id, "q": q}
 ```
 
@@ -572,7 +570,7 @@ Se você tiver uma configuração simples, com um **único contêiner** que ent
 
 ### Imagem Docker base { #base-docker-image }
 
-Antes havia uma imagem oficial do FastAPI para Docker: <a href="https://github.com/tiangolo/uvicorn-gunicorn-fastapi-docker" class="external-link" target="_blank">tiangolo/uvicorn-gunicorn-fastapi</a>. Mas agora ela está descontinuada. ⛔️
+Antes havia uma imagem oficial do FastAPI para Docker: <a href="https://github.com/tiangolo/uvicorn-gunicorn-fastapi-docker" class="external-link" target="_blank">tiangolo/uvicorn-gunicorn-fastapi-docker</a>. Mas agora ela está descontinuada. ⛔️
 
 Você provavelmente **não** deve usar essa imagem base do Docker (ou qualquer outra semelhante).
 

docs/pt/docs/index.md

@@ -33,7 +33,7 @@
 
 ---
 
-FastAPI é um moderno e rápido (alta performance) _framework web_ para construção de APIs com Python, baseado nos _type hints_ padrões do Python.
+FastAPI é um moderno e rápido (alta performance) framework web para construção de APIs com Python, baseado nos type hints padrões do Python.
 
 Os recursos chave são:
 
@@ -161,8 +161,6 @@ $ pip install "fastapi[standard]"
 Crie um arquivo `main.py` com:
 
 ```Python
-from typing import Union
-
 from fastapi import FastAPI
 
 app = FastAPI()
@@ -174,7 +172,7 @@ def read_root():
 
 
 @app.get("/items/{item_id}")
-def read_item(item_id: int, q: Union[str, None] = None):
+def read_item(item_id: int, q: str | None = None):
     return {"item_id": item_id, "q": q}
 ```
 
@@ -183,9 +181,7 @@ def read_item(item_id: int, q: Union[str, None] = None):
 
 Se seu código utiliza `async` / `await`, use `async def`:
 
-```Python hl_lines="9  14"
-from typing import Union
-
+```Python hl_lines="7  12"
 from fastapi import FastAPI
 
 app = FastAPI()
@@ -197,7 +193,7 @@ async def read_root():
 
 
 @app.get("/items/{item_id}")
-async def read_item(item_id: int, q: Union[str, None] = None):
+async def read_item(item_id: int, q: str | None = None):
     return {"item_id": item_id, "q": q}
 ```
 
@@ -288,9 +284,7 @@ Agora modifique o arquivo `main.py` para receber um corpo de uma requisição `P
 
 Declare o corpo utilizando tipos padrão Python, graças ao Pydantic.
 
-```Python hl_lines="4  9-12  25-27"
-from typing import Union
-
+```Python hl_lines="2  7-10 23-25"
 from fastapi import FastAPI
 from pydantic import BaseModel
 
@@ -300,7 +294,7 @@ app = FastAPI()
 class Item(BaseModel):
     name: str
     price: float
-    is_offer: Union[bool, None] = None
+    is_offer: bool | None = None
 
 
 @app.get("/")
@@ -309,7 +303,7 @@ def read_root():
 
 
 @app.get("/items/{item_id}")
-def read_item(item_id: int, q: Union[str, None] = None):
+def read_item(item_id: int, q: str | None = None):
     return {"item_id": item_id, "q": q}
 
 
@@ -411,7 +405,7 @@ Voltando ao código do exemplo anterior, **FastAPI** irá:
 * Documentar tudo com OpenAPI, que poderá ser usado por:
     * Sistemas de documentação interativos.
     * Sistemas de clientes de geração de código automáticos, para muitas linguagens.
-* Fornecer diretamente 2 interfaces _web_ de documentação interativa.
+* Fornecer diretamente 2 interfaces web de documentação interativa.
 
 ---
 
@@ -510,7 +504,7 @@ Siga os tutoriais do seu provedor de nuvem para implantar aplicações FastAPI c
 
 ## Performance { #performance }
 
-Testes de performance da _Independent TechEmpower_ mostram aplicações **FastAPI** rodando sob Uvicorn como <a href="https://www.techempower.com/benchmarks/#section=test&runid=7464e520-0dc2-473d-bd34-dbdfd7e85911&hw=ph&test=query&l=zijzen-7" class="external-link" target="_blank">um dos _frameworks_ Python mais rápidos disponíveis</a>, somente atrás de Starlette e Uvicorn (utilizados internamente pelo FastAPI). (*)
+Testes de performance da Independent TechEmpower mostram aplicações **FastAPI** rodando sob Uvicorn como <a href="https://www.techempower.com/benchmarks/#section=test&runid=7464e520-0dc2-473d-bd34-dbdfd7e85911&hw=ph&test=query&l=zijzen-7" class="external-link" target="_blank">um dos frameworks Python mais rápidos disponíveis</a>, somente atrás de Starlette e Uvicorn (utilizados internamente pelo FastAPI). (*)
 
 Para entender mais sobre isso, veja a seção <a href="https://fastapi.tiangolo.com/pt/benchmarks/" class="internal-link" target="_blank">Comparações</a>.
 
@@ -530,7 +524,7 @@ Utilizado pelo Starlette:
 
 * <a href="https://www.python-httpx.org" target="_blank"><code>httpx</code></a> - Obrigatório caso você queira utilizar o `TestClient`.
 * <a href="https://jinja.palletsprojects.com" target="_blank"><code>jinja2</code></a> - Obrigatório se você quer utilizar a configuração padrão de templates.
-* <a href="https://github.com/Kludex/python-multipart" target="_blank"><code>python-multipart</code></a> - Obrigatório se você deseja suporte a <abbr title="converting the string that comes from an HTTP request into Python data - convertendo a string que vem de uma requisição HTTP em dados Python">"parsing"</abbr> de formulário, com `request.form()`.
+* <a href="https://github.com/Kludex/python-multipart" target="_blank"><code>python-multipart</code></a> - Obrigatório se você deseja suporte a <abbr title="convertendo a string que vem de uma requisição HTTP em dados Python">"parsing"</abbr> de formulário, com `request.form()`.
 
 Utilizado pelo FastAPI:
 

docs/pt/docs/tutorial/body-multiple-params.md

@@ -101,13 +101,13 @@ Obviamente, você também pode declarar parâmetros de consulta assim que você
 Dado que, por padrão, valores singulares são interpretados como parâmetros de consulta, você não precisa explicitamente adicionar uma `Query`, você pode somente:
 
 ```Python
-q: Union[str, None] = None
+q: str | None = None
 ```
 
-Ou como em Python 3.10 e versões superiores:
+Ou em Python 3.9:
 
 ```Python
-q: str | None = None
+q: Union[str, None] = None
 ```
 
 Por exemplo:

docs/pt/docs/tutorial/path-operation-configuration.md

@@ -52,7 +52,7 @@ Nestes casos, pode fazer sentido armazenar as tags em um `Enum`.
 
 Você pode adicionar um `summary` e uma `description`:
 
-{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial003_py310.py hl[18:19] *}
+{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial003_py310.py hl[17:18] *}
 
 ## Descrição do docstring { #description-from-docstring }
 
@@ -70,7 +70,7 @@ Ela será usada nas documentações interativas:
 
 Você pode especificar a descrição da resposta com o parâmetro `response_description`:
 
-{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial005_py310.py hl[19] *}
+{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial005_py310.py hl[18] *}
 
 /// info | Informação
 

docs/ru/docs/advanced/advanced-dependencies.md

@@ -48,7 +48,7 @@
 checker(q="somequery")
 ```
 
-…и передаст возвращённое значение как значение зависимости в параметр `fixed_content_included` нашей *функции-обработчика пути*:
+…и передаст возвращённое значение как значение зависимости в нашу *функцию-обработчике пути* в параметр `fixed_content_included`:
 
 {* ../../docs_src/dependencies/tutorial011_an_py39.py hl[22] *}
 

docs/ru/docs/advanced/wsgi.md

@@ -6,29 +6,13 @@
 
 ## Использование `WSGIMiddleware` { #using-wsgimiddleware }
 
-/// info | Информация
-
-Для этого требуется установить `a2wsgi`, например с помощью `pip install a2wsgi`.
-
-///
-
-Нужно импортировать `WSGIMiddleware` из `a2wsgi`.
+Нужно импортировать `WSGIMiddleware`.
 
 Затем оберните WSGI‑приложение (например, Flask) в middleware (Промежуточный слой).
 
 После этого смонтируйте его на путь.
 
-{* ../../docs_src/wsgi/tutorial001_py39.py hl[1,3,23] *}
-
-/// note | Примечание
-
-Ранее рекомендовалось использовать `WSGIMiddleware` из `fastapi.middleware.wsgi`, но теперь он помечен как устаревший.
-
-Вместо него рекомендуется использовать пакет `a2wsgi`. Использование остаётся таким же.
-
-Просто убедитесь, что пакет `a2wsgi` установлен, и импортируйте `WSGIMiddleware` из `a2wsgi`.
-
-///
+{* ../../docs_src/wsgi/tutorial001_py39.py hl[2:3,3] *}
 
 ## Проверьте { #check-it }
 

docs/ru/docs/deployment/docker.md

@@ -145,6 +145,8 @@ Successfully installed fastapi pydantic
 * Создайте файл `main.py` со следующим содержимым:
 
 ```Python
+from typing import Union
+
 from fastapi import FastAPI
 
 app = FastAPI()
@@ -156,7 +158,7 @@ def read_root():
 
 
 @app.get("/items/{item_id}")
-def read_item(item_id: int, q: str | None = None):
+def read_item(item_id: int, q: Union[str, None] = None):
     return {"item_id": item_id, "q": q}
 ```
 

docs/ru/docs/index.md

@@ -161,6 +161,8 @@ $ pip install "fastapi[standard]"
 Создайте файл `main.py` со следующим содержимым:
 
 ```Python
+from typing import Union
+
 from fastapi import FastAPI
 
 app = FastAPI()
@@ -172,7 +174,7 @@ def read_root():
 
 
 @app.get("/items/{item_id}")
-def read_item(item_id: int, q: str | None = None):
+def read_item(item_id: int, q: Union[str, None] = None):
     return {"item_id": item_id, "q": q}
 ```
 
@@ -181,7 +183,9 @@ def read_item(item_id: int, q: str | None = None):
 
 Если ваш код использует `async` / `await`, используйте `async def`:
 
-```Python hl_lines="7  12"
+```Python hl_lines="9  14"
+from typing import Union
+
 from fastapi import FastAPI
 
 app = FastAPI()
@@ -193,7 +197,7 @@ async def read_root():
 
 
 @app.get("/items/{item_id}")
-async def read_item(item_id: int, q: str | None = None):
+async def read_item(item_id: int, q: Union[str, None] = None):
     return {"item_id": item_id, "q": q}
 ```
 
@@ -284,7 +288,9 @@ INFO:     Application startup complete.
 
 Объявите тело запроса, используя стандартные типы Python, спасибо Pydantic.
 
-```Python hl_lines="2  7-10 23-25"
+```Python hl_lines="4  9-12  25-27"
+from typing import Union
+
 from fastapi import FastAPI
 from pydantic import BaseModel
 
@@ -294,7 +300,7 @@ app = FastAPI()
 class Item(BaseModel):
     name: str
     price: float
-    is_offer: bool | None = None
+    is_offer: Union[bool, None] = None
 
 
 @app.get("/")
@@ -303,7 +309,7 @@ def read_root():
 
 
 @app.get("/items/{item_id}")
-def read_item(item_id: int, q: str | None = None):
+def read_item(item_id: int, q: Union[str, None] = None):
     return {"item_id": item_id, "q": q}
 
 

docs/ru/docs/tutorial/body-multiple-params.md

@@ -101,13 +101,13 @@
 Поскольку по умолчанию, отдельные значения интерпретируются как query-параметры, вам не нужно явно добавлять `Query`, вы можете просто сделать так:
 
 ```Python
-q: str | None = None
+q: Union[str, None] = None
 ```
 
-Или в Python 3.9:
+Или в Python 3.10 и выше:
 
 ```Python
-q: Union[str, None] = None
+q: str | None = None
 ```
 
 Например:
@@ -116,7 +116,7 @@ q: Union[str, None] = None
 
 /// info | Информация
 
-`Body` также имеет все те же дополнительные параметры валидации и метаданных, как у `Query`, `Path` и других, которые вы увидите позже.
+`Body` также имеет все те же дополнительные параметры валидации и метаданных, как у `Query`,`Path` и других, которые вы увидите позже.
 
 ///
 

docs/ru/docs/tutorial/path-operation-configuration.md

@@ -52,7 +52,7 @@
 
 Вы можете добавить параметры `summary` и `description`:
 
-{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial003_py310.py hl[17:18] *}
+{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial003_py310.py hl[18:19] *}
 
 ## Описание из строк документации { #description-from-docstring }
 
@@ -70,7 +70,7 @@
 
 Вы можете указать описание ответа с помощью параметра `response_description`:
 
-{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial005_py310.py hl[18] *}
+{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial005_py310.py hl[19] *}
 
 /// info | Дополнительная информация
 
@@ -78,7 +78,7 @@
 
 ///
 
-/// check | Проверка
+/// check
 
 OpenAPI указывает, что каждой *операции пути* необходимо описание ответа.
 

docs/tr/docs/advanced/advanced-dependencies.md

@@ -78,13 +78,13 @@ Bu detaylar, özellikle 0.121.0'dan eski bir FastAPI uygulamanız varsa ve `yiel
 
 ### `yield` ve `scope` ile dependency'ler { #dependencies-with-yield-and-scope }
 
-0.121.0 sürümünde FastAPI, `yield` kullanan dependency'ler için `Depends(scope="function")` desteğini ekledi.
+0.121.0 sürümünde FastAPI, `Depends(scope="function")` desteğini ekledi.
 
 `Depends(scope="function")` kullanıldığında, `yield` sonrasındaki çıkış kodu, *path operation function* biter bitmez, response client'a geri gönderilmeden önce çalıştırılır.
 
 `Depends(scope="request")` (varsayılan) kullanıldığında ise `yield` sonrasındaki çıkış kodu, response gönderildikten sonra çalıştırılır.
 
-Daha fazlasını [Dependencies with `yield` - Early exit and `scope`](../tutorial/dependencies/dependencies-with-yield.md#early-exit-and-scope) dokümantasyonunda okuyabilirsiniz.
+Daha fazlasını [`yield` ile Dependency'ler - Erken çıkış ve `scope`](../tutorial/dependencies/dependencies-with-yield.md#early-exit-and-scope) dokümantasyonunda okuyabilirsiniz.
 
 ### `yield` ve `StreamingResponse` ile dependency'ler, Teknik Detaylar { #dependencies-with-yield-and-streamingresponse-technical-details }
 
@@ -132,7 +132,7 @@ SQLModel (veya SQLAlchemy) kullanarak bu spesifik senaryoya sahipseniz, session'
 
 Böylece session veritabanı bağlantısını serbest bırakır ve diğer request'ler bunu kullanabilir.
 
-`yield` kullanan bir dependency'den erken çıkış gerektiren farklı bir kullanım senaryonuz varsa, lütfen kullanım senaryonuzla birlikte ve `yield` kullanan dependency'ler için erken kapatmadan neden fayda göreceğinizi açıklayarak bir <a href="https://github.com/fastapi/fastapi/discussions/new?category=questions" class="external-link" target="_blank">GitHub Discussion Question</a> oluşturun.
+`yield` kullanan bir dependency'den erken çıkış gerektiren farklı bir kullanım senaryonuz varsa, lütfen kullanım senaryonuzla birlikte ve `yield` kullanan dependency'ler için erken kapatmadan neden fayda göreceğinizi açıklayarak bir <a href="https://github.com/fastapi/fastapi/discussions/new?category=questions" class="external-link" target="_blank">GitHub Discussion Sorusu</a> oluşturun.
 
 `yield` kullanan dependency'lerde erken kapatma için ikna edici kullanım senaryoları varsa, erken kapatmayı seçmeli (opt-in) hale getiren yeni bir yöntem eklemeyi düşünebilirim.
 
@@ -144,7 +144,7 @@ Bu davranış 0.110.0 sürümünde değiştirildi. Amaç, handler olmayan (inter
 
 ### Background Tasks ve `yield` ile dependency'ler, Teknik Detaylar { #background-tasks-and-dependencies-with-yield-technical-details }
 
-FastAPI 0.106.0 öncesinde, `yield` sonrasında exception raise etmek mümkün değildi; çünkü `yield` kullanan dependency'lerdeki çıkış kodu response gönderildikten *sonra* çalıştırılıyordu. Bu nedenle [Exception Handlers](../tutorial/handling-errors.md#install-custom-exception-handlers){.internal-link target=_blank} zaten çalışmış olurdu.
+FastAPI 0.106.0 öncesinde, `yield` sonrasında exception raise etmek mümkün değildi; çünkü `yield` kullanan dependency'lerdeki çıkış kodu response gönderildikten *sonra* çalıştırılıyordu. Bu nedenle [Exception Handler'ları](../tutorial/handling-errors.md#install-custom-exception-handlers){.internal-link target=_blank} zaten çalışmış olurdu.
 
 Bu tasarımın ana sebeplerinden biri, background task'lerin içinde dependency'lerin "yield ettiği" aynı objeleri kullanmaya izin vermekti; çünkü çıkış kodu, background task'ler bittikten sonra çalıştırılıyordu.
 

docs/tr/docs/advanced/wsgi.md

@@ -1,18 +1,34 @@
 # WSGI'yi Dahil Etme - Flask, Django ve Diğerleri { #including-wsgi-flask-django-others }
 
-WSGI uygulamalarını [Sub Applications - Mounts](sub-applications.md){.internal-link target=_blank}, [Behind a Proxy](behind-a-proxy.md){.internal-link target=_blank} bölümlerinde gördüğünüz gibi mount edebilirsiniz.
+WSGI uygulamalarını [Alt Uygulamalar - Mount Etme](sub-applications.md){.internal-link target=_blank}, [Bir Proxy Arkasında](behind-a-proxy.md){.internal-link target=_blank} 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 }
 
-`WSGIMiddleware`'ı import etmeniz gerekir.
+/// info | Bilgi
+
+Bunun için `a2wsgi` kurulmalıdır; örneğin `pip install a2wsgi` ile.
+
+///
+
+`WSGIMiddleware`'ı `a2wsgi` paketinden import etmeniz gerekir.
 
 Ardından WSGI (örn. Flask) uygulamasını middleware ile sarmalayın.
 
 Ve sonra bunu bir path'in altına mount edin.
 
-{* ../../docs_src/wsgi/tutorial001_py39.py hl[2:3,3] *}
+{* ../../docs_src/wsgi/tutorial001_py39.py hl[1,3,23] *}
+
+/// note | Not
+
+Önceden, `fastapi.middleware.wsgi` içindeki `WSGIMiddleware`'ın kullanılması öneriliyordu, ancak artık kullanımdan kaldırıldı.
+
+Bunun yerine `a2wsgi` paketini kullanmanız önerilir. Kullanım aynıdır.
+
+Sadece `a2wsgi` paketinin kurulu olduğundan emin olun ve `WSGIMiddleware`'ı `a2wsgi` içinden doğru şekilde import edin.
+
+///
 
 ## Kontrol Edelim { #check-it }
 

docs/tr/docs/alternatives.md

@@ -1,483 +1,483 @@
-# Alternatifler, İlham Kaynakları ve Karşılaştırmalar
+# Alternatifler, İlham Kaynakları ve Karşılaştırmalar { #alternatives-inspiration-and-comparisons }
 
-**FastAPI**'ya neler ilham verdi? Diğer alternatiflerle karşılaştırıldığında farkları neler? **FastAPI** diğer alternatiflerinden neler öğrendi?
+**FastAPI**'a nelerin ilham verdiği, alternatiflerle nasıl karşılaştırıldığı ve onlardan neler öğrendiği.
 
-## Giriş
+## Giriş { #intro }
 
 Başkalarının daha önceki çalışmaları olmasaydı, **FastAPI** var olmazdı.
 
-Geçmişte oluşturulan pek çok araç **FastAPI**'a ilham kaynağı olmuştur.
+Önceden oluşturulan birçok araç, ortaya çıkışına ilham verdi.
 
-Yıllardır yeni bir framework oluşturmaktan kaçınıyordum. Başlangıçta **FastAPI**'ın çözdüğü sorunları çözebilmek için pek çok farklı framework, <abbr title="Eklenti: Plug-In">eklenti</abbr> ve araç kullanmayı denedim.
+Yıllarca yeni bir framework oluşturmaktan kaçındım. Önce **FastAPI**’ın bugün kapsadığı özelliklerin tamamını, birçok farklı framework, eklenti ve araçla çözmeyi denedim.
 
-Ancak bir noktada, geçmişteki diğer araçlardan en iyi fikirleri alarak bütün bu çözümleri kapsayan, ayrıca bütün bunları Python'ın daha önce mevcut olmayan özelliklerini (Python 3.6+ ile gelen <abbr title="Tip belirteçleri: Type Hints">tip belirteçleri</abbr>) kullanarak yapan bir şey üretmekten başka seçenek kalmamıştı.
+Ancak bir noktada, geçmişteki araçlardan en iyi fikirleri alıp, mümkün olan en iyi şekilde birleştiren ve daha önce mevcut olmayan dil özelliklerini (Python 3.6+ tip belirteçleri) kullanarak tüm bu özellikleri sağlayan bir şey geliştirmekten başka seçenek kalmadı.
 
-## Daha Önce Geliştirilen Araçlar
+## Daha Önce Geliştirilen Araçlar { #previous-tools }
 
-### <a href="https://www.djangoproject.com/" class="external-link" target="_blank">Django</a>
+### <a href="https://www.djangoproject.com/" class="external-link" target="_blank">Django</a> { #django }
 
-Django geniş çapta güvenilen, Python ekosistemindeki en popüler web framework'üdür. Instagram gibi sistemleri geliştirmede kullanılmıştır.
+Python ekosistemindeki en popüler ve yaygın olarak güvenilen web framework’üdür. Instagram gibi sistemleri geliştirmede kullanılmıştır.
 
-MySQL ve PostgreSQL gibi ilişkisel veritabanlarıyla nispeten sıkı bir şekilde bağlantılıdır. Bu nedenle Couchbase, MongoDB ve Cassandra gibi NoSQL veritabanlarını ana veritabanı motoru olarak kullanmak pek de kolay değil.
+MySQL veya PostgreSQL gibi ilişkisel veritabanlarıyla nispeten sıkı bağlıdır, bu nedenle Couchbase, MongoDB, Cassandra vb. gibi bir NoSQL veritabanını ana depolama motoru olarak kullanmak pek kolay değildir.
 
-Modern ön uçlarda (React, Vue.js ve Angular gibi) veya diğer sistemler (örneğin <abbr title="Nesnelerin interneti: IoT (Internet of Things)">nesnelerin interneti</abbr> cihazları) tarafından kullanılan API'lar yerine arka uçta HTML üretmek için oluşturuldu.
+Modern bir ön uç (React, Vue.js, Angular gibi) veya onunla haberleşen diğer sistemler (ör. <abbr title="Internet of Things - Nesnelerin İnterneti">IoT</abbr> cihazları) tarafından tüketilen API’lar üretmekten ziyade, arka uçta HTML üretmek için oluşturulmuştur.
 
-### <a href="https://www.django-rest-framework.org/" class="external-link" target="_blank">Django REST Framework</a>
+### <a href="https://www.django-rest-framework.org/" class="external-link" target="_blank">Django REST Framework</a> { #django-rest-framework }
 
-Django REST framework'ü, Django'nun API kabiliyetlerini arttırmak için arka planda Django kullanan esnek bir araç grubu olarak oluşturuldu.
+Django REST Framework, Django üzerine kurulu esnek bir araç takımı olarak, Web API’lar geliştirmeyi ve Django’nun API kabiliyetlerini artırmayı hedefler.
 
-Üstelik Mozilla, Red Hat ve Eventbrite gibi pek çok şirket tarafından kullanılıyor.
+Mozilla, Red Hat ve Eventbrite gibi birçok şirket tarafından kullanılmaktadır.
 
-**Otomatik API dökümantasyonu**nun ilk örneklerinden biri olduğu için, **FastAPI** arayışına ilham veren ilk fikirlerden biri oldu.
+**Otomatik API dökümantasyonu**nun ilk örneklerinden biriydi ve bu, “**FastAPI** arayışına” ilham veren ilk fikirlerden biriydi.
 
 /// note | Not
 
-Django REST Framework'ü, aynı zamanda **FastAPI**'ın dayandığı Starlette ve Uvicorn'un da yaratıcısı olan Tom Christie tarafından geliştirildi.
+Django REST Framework, **FastAPI**'ın üzerine inşa edildiği Starlette ve Uvicorn'un da yaratıcısı olan Tom Christie tarafından geliştirildi.
 
 ///
 
-/// check | **FastAPI**'a nasıl ilham verdi?
+/// check | **FastAPI**'a ilham olan
 
-Kullanıcılar için otomatik API dökümantasyonu sunan bir web arayüzüne sahip olmalı.
+Otomatik API dökümantasyonu sağlayan bir web arayüzü sunmak.
 
 ///
 
-### <a href="https://flask.palletsprojects.com" class="external-link" target="_blank">Flask</a>
+### <a href="https://flask.palletsprojects.com" class="external-link" target="_blank">Flask</a> { #flask }
 
-Flask bir <abbr title="Mikro Framework: Micro Framework">mikro framework</abbr> olduğundan Django gibi framework'lerin aksine veritabanı entegrasyonu gibi Django ile gelen pek çok özelliği direkt barındırmaz.
+Flask bir “mikroframework”tür, Django’da varsayılan gelen pek çok özelliği (veritabanı entegrasyonları vb.) içermez.
 
-Sağladığı basitlik ve esneklik NoSQL veritabanlarını ana veritabanı sistemi olarak kullanmak gibi şeyler yapmaya olanak sağlar.
+Bu basitlik ve esneklik, NoSQL veritabanlarını ana veri depolama sistemi olarak kullanmak gibi şeyleri mümkün kılar.
 
-Yapısı oldukça basit olduğundan öğrenmesi de nispeten basittir, tabii dökümantasyonu bazı noktalarda biraz teknik hale geliyor.
+Çok basit olduğu için öğrenmesi nispeten sezgiseldir, ancak dökümantasyon bazı noktalarda biraz teknikleşebilir.
 
-Ayrıca Django ile birlikte gelen veritabanı, kullanıcı yönetimi ve diğer pek çok özelliğe ihtiyaç duymayan uygulamalarda da yaygın olarak kullanılıyor. Ancak bu tür özelliklerin pek çoğu <abbr title="Eklentiler: Plug-Ins">eklentiler</abbr> ile eklenebiliyor.
+Ayrıca veritabanı, kullanıcı yönetimi veya Django’da önceden gelen pek çok özelliğe ihtiyaç duymayan uygulamalar için de yaygın olarak kullanılır. Yine de bu özelliklerin çoğu eklentilerle eklenebilir.
 
-Uygulama parçalarının böyle ayrılıyor oluşu ve istenilen özelliklerle genişletilebilecek bir <abbr title="Mikro Framework: Micro Framework">mikro framework</abbr> olmak tam da benim istediğim bir özellikti.
+Bileşenlerin ayrık olması ve gerekeni tam olarak kapsayacak şekilde genişletilebilen bir “mikroframework” olması, özellikle korumak istediğim bir özelliktir.
 
-Flask'ın basitliği göz önünde bulundurulduğu zaman, API geliştirmek için iyi bir seçim gibi görünüyordu. Sıradaki şey ise Flask için bir "Django REST Framework"!
+Flask’ın sadeliği göz önüne alındığında, API geliştirmek için iyi bir aday gibi görünüyordu. Sırada, Flask için bir “Django REST Framework” bulmak vardı.
 
-/// check | **FastAPI**'a nasıl ilham verdi?
+/// check | **FastAPI**'a ilham olan
 
-Gereken araçları ve parçaları birleştirip eşleştirmeyi kolaylaştıracak bir mikro framework olmalı.
+Gereken araç ve parçaları kolayca eşleştirip birleştirmeyi sağlayan bir mikroframework olmak.
 
-Basit ve kullanması kolay bir <abbr title="Yönlendirme: Routing">yönlendirme sistemine</abbr> sahip olmalı.
+Basit ve kullanımı kolay bir yönlendirme (routing) sistemine sahip olmak.
 
 ///
 
-### <a href="https://requests.readthedocs.io" class="external-link" target="_blank">Requests</a>
+### <a href="https://requests.readthedocs.io" class="external-link" target="_blank">Requests</a> { #requests }
 
-**FastAPI** aslında **Requests**'in bir alternatifi değil. İkisininde kapsamı oldukça farklı.
+**FastAPI** aslında **Requests**’in bir alternatifi değildir. Kapsamları çok farklıdır.
 
-Aslında Requests'i bir FastAPI uygulamasının *içinde* kullanmak daha olağan olurdu.
+Hatta bir FastAPI uygulamasının içinde Requests kullanmak yaygındır.
 
-Ama yine de, FastAPI, Requests'ten oldukça ilham aldı.
+Yine de FastAPI, Requests’ten epey ilham almıştır.
 
-**Requests**, <abbr title="API (Application Programming Interface): Uygulama Programlama Arayüzü">API'lar</abbr> ile bir istemci olarak *etkileşime geçmeyi* sağlayan bir kütüphaneyken **FastAPI** bir sunucu olarak <abbr title="API (Application Programming Interface): Uygulama Programlama Arayüzü">API'lar</abbr> oluşturmaya yarar.
+**Requests** bir kütüphane olarak API’larla (istemci olarak) etkileşime geçmeye yararken, **FastAPI** API’lar (sunucu olarak) geliştirmeye yarar.
 
-Öyle ya da böyle zıt uçlarda olmalarına rağmen birbirlerini tamamlıyorlar.
+Yani daha çok zıt uçlardadırlar ama birbirlerini tamamlarlar.
 
-Requests oldukça basit ve sezgisel bir tasarıma sahip, kullanması da mantıklı varsayılan değerlerle oldukça kolay. Ama aynı zamanda çok güçlü ve gayet özelleştirilebilir.
+Requests çok basit ve sezgisel bir tasarıma sahiptir, mantıklı varsayılanlarla kullanımı çok kolaydır. Aynı zamanda çok güçlü ve özelleştirilebilirdir.
 
-Bu yüzden resmi web sitede de söylendiği gibi:
+Bu yüzden resmi web sitesinde de söylendiği gibi:
 
-> Requests, tüm zamanların en çok indirilen Python  <abbr title="Paket: Package">paketlerinden</abbr> biridir.
+> Requests, tüm zamanların en çok indirilen Python paketlerinden biridir
 
-Kullanım şekli oldukça basit. Örneğin bir `GET` isteği yapmak için aşağıdaki yeterli:
+Kullanımı çok basittir. Örneğin bir `GET` isteği yapmak için:
 
 ```Python
 response = requests.get("http://example.com/some/url")
 ```
 
-Bunun FastAPI'deki API <abbr title="Yol İşlemi: Path Operation">*yol işlemi*</abbr> şöyle görünür:
+Buna karşılık bir FastAPI API *path operation*’ı şöyle olabilir:
 
 ```Python hl_lines="1"
 @app.get("/some/url")
 def read_url():
-    return {"message": "Hello World!"}
+    return {"message": "Hello World"}
 ```
 
 `requests.get(...)` ile `@app.get(...)` arasındaki benzerliklere bakın.
 
-/// check | **FastAPI**'a nasıl ilham verdi?
+/// check | **FastAPI**'a ilham olan
 
-* Basit ve sezgisel bir API'ya sahip olmalı.
-* HTTP metot isimlerini (işlemlerini) anlaşılır olacak bir şekilde, direkt kullanmalı.
-* Mantıklı varsayılan değerlere ve buna rağmen güçlü bir özelleştirme desteğine sahip olmalı.
+* Basit ve sezgisel bir API’ya sahip olmak.
+* HTTP metot isimlerini (işlemlerini) doğrudan, anlaşılır ve sezgisel bir şekilde kullanmak.
+* Mantıklı varsayılanlara sahip olmak ama güçlü özelleştirmeler de sunmak.
 
 ///
 
-### <a href="https://swagger.io/" class="external-link" target="_blank">Swagger</a> / <a href="https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification/" class="external-link" target="_blank">OpenAPI</a>
+### <a href="https://swagger.io/" class="external-link" target="_blank">Swagger</a> / <a href="https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification/" class="external-link" target="_blank">OpenAPI</a> { #swagger-openapi }
 
-Benim Django REST Framework'ünden istediğim ana özellik otomatik API dökümantasyonuydu.
+Django REST Framework’ünden istediğim ana özellik otomatik API dökümantasyonuydu.
 
-Daha sonra API'ları dökümanlamak için Swagger adında JSON (veya JSON'un bir uzantısı olan YAML'ı) kullanan bir standart olduğunu buldum.
+Sonra API’ları JSON (veya JSON’un bir uzantısı olan YAML) kullanarak dökümante etmek için Swagger adlı bir standart olduğunu gördüm.
 
-Üstelik Swagger API'ları için zaten halihazırda oluşturulmuş bir web arayüzü vardı. Yani, bir API için Swagger dökümantasyonu oluşturmak bu arayüzü otomatik olarak kullanabilmek demekti.
+Ve Swagger API’ları için zaten oluşturulmuş bir web arayüzü vardı. Yani bir API için Swagger dökümantasyonu üretebilmek, bu web arayüzünü otomatik kullanabilmek demekti.
 
-Swagger bir noktada Linux Foundation'a verildi ve adı OpenAPI olarak değiştirildi.
+Bir noktada Swagger, Linux Foundation’a devredildi ve OpenAPI olarak yeniden adlandırıldı.
 
-İşte bu yüzden versiyon 2.0 hakkında konuşurken "Swagger", versiyon 3 ve üzeri için ise "OpenAPI" adını kullanmak daha yaygın.
+Bu yüzden, 2.0 sürümü söz konusu olduğunda “Swagger”, 3+ sürümler için ise “OpenAPI” denmesi yaygındır.
 
-/// check | **FastAPI**'a nasıl ilham verdi?
+/// check | **FastAPI**'a ilham olan
 
-API spesifikasyonları için özel bir şema yerine bir <abbr title="Open Standard: Açık Standart, Açık kaynak olarak yayınlanan standart">açık standart</abbr> benimseyip kullanmalı.
+API spesifikasyonları için özel bir şema yerine açık bir standart benimsemek ve kullanmak.
 
-Ayrıca standarda bağlı kullanıcı arayüzü araçlarını entegre etmeli:
+Ve standartlara dayalı kullanıcı arayüzü araçlarını entegre etmek:
 
 * <a href="https://github.com/swagger-api/swagger-ui" class="external-link" target="_blank">Swagger UI</a>
 * <a href="https://github.com/Rebilly/ReDoc" class="external-link" target="_blank">ReDoc</a>
 
-Yukarıdaki ikisi oldukça popüler ve istikrarlı olduğu için seçildi, ancak hızlı bir araştırma yaparak **FastAPI** ile kullanabileceğiniz pek çok OpenAPI alternatifi arayüz bulabilirsiniz.
+Bu ikisi oldukça popüler ve istikrarlı oldukları için seçildi; hızlı bir aramayla OpenAPI için onlarca alternatif kullanıcı arayüzü bulabilirsiniz (**FastAPI** ile de kullanabilirsiniz).
 
 ///
 
-### Flask REST framework'leri
+### Flask REST framework’leri { #flask-rest-frameworks }
 
-Pek çok Flask REST framework'ü var, fakat bunları biraz araştırdıktan sonra pek çoğunun artık geliştirilmediğini ve göze batan bazı sorunlarının olduğunu gördüm.
+Birçok Flask REST framework’ü var; ancak zaman ayırıp inceledikten sonra çoğunun artık sürdürülmediğini veya bazı kritik sorunlar nedeniyle uygun olmadıklarını gördüm.
 
-### <a href="https://marshmallow.readthedocs.io/en/stable/" class="external-link" target="_blank">Marshmallow</a>
+### <a href="https://marshmallow.readthedocs.io/en/stable/" class="external-link" target="_blank">Marshmallow</a> { #marshmallow }
 
-API sistemlerine gereken ana özelliklerden biri de koddan veriyi alıp ağ üzerinde gönderilebilecek bir şeye çevirmek, yani veri <abbr title="Dönüşüm: serialization, marshalling olarak da biliniyor">dönüşümü</abbr>. Bu işleme veritabanındaki veriyi içeren bir objeyi JSON objesine çevirmek, `datetime` objelerini metinlere çevirmek gibi örnekler verilebilir.
+API sistemlerinin ihtiyaç duyduğu temel özelliklerden biri, koddan (Python) veriyi alıp ağ üzerinden gönderilebilecek bir şeye dönüştürmek, yani veri “<abbr title="marshalling, conversion olarak da adlandırılır">dönüşüm</abbr>”üdür. Örneğin, bir veritabanından gelen verileri içeren bir objeyi JSON objesine dönüştürmek, `datetime` objelerini string’e çevirmek vb.
 
-API'lara gereken bir diğer büyük özellik ise veri doğrulamadır, yani verinin çeşitli parametrelere bağlı olarak doğru ve tutarlı olduğundan emin olmaktır. Örneğin bir alanın `int` olmasına karar verdiniz, daha sonra rastgele bir metin değeri almasını istemezsiniz. Bu özellikle sisteme dışarıdan gelen veri için kullanışlı bir özellik oluyor.
+API’ların ihtiyaç duyduğu bir diğer önemli özellik, veri doğrulamadır; belirli parametreler göz önüne alındığında verinin geçerli olduğundan emin olmak. Örneğin, bir alanın `int` olması ve rastgele bir metin olmaması. Bu özellikle dışarıdan gelen veriler için kullanışlıdır.
 
-Bir veri doğrulama sistemi olmazsa bütün bu kontrolleri koda dökerek kendiniz yapmak zorunda kalırdınız.
+Bir veri doğrulama sistemi olmadan, tüm bu kontrolleri kod içinde el ile yapmanız gerekir.
 
-Marshmallow bu özellikleri sağlamak için geliştirilmişti. Benim de geçmişte oldukça sık kullandığım harika bir kütüphanedir.
+Marshmallow, bu özellikleri sağlamak için inşa edildi. Harika bir kütüphanedir ve geçmişte çok kullandım.
 
-Ama... Python'un tip belirteçleri gelmeden önce oluşturulmuştu. Yani her <abbr title="Verilerin nasıl oluşturulması gerektiğinin tanımı">şemayı</abbr> tanımlamak için Marshmallow'un sunduğu spesifik araçları ve sınıfları kullanmanız gerekiyordu.
+Ancak Python tip belirteçlerinden önce yazılmıştır. Dolayısıyla her <abbr title="verinin nasıl oluşturulması gerektiğinin tanımı">şemayı</abbr> tanımlamak için Marshmallow’un sağladığı belirli yardımcılar ve sınıflar kullanılır.
 
-/// check | **FastAPI**'a nasıl ilham verdi?
+/// check | **FastAPI**'a ilham olan
 
-Kod kullanarak otomatik olarak veri tipini ve veri doğrulamayı belirten "şemalar" tanımlamalı.
+Kodla, veri tiplerini ve doğrulamayı otomatik sağlayan “şemalar” tanımlamak.
 
 ///
 
-### <a href="https://webargs.readthedocs.io/en/latest/" class="external-link" target="_blank">Webargs</a>
+### <a href="https://webargs.readthedocs.io/en/latest/" class="external-link" target="_blank">Webargs</a> { #webargs }
 
-API'ların ihtiyacı olan bir diğer önemli özellik ise gelen isteklerdeki verileri Python objelerine <abbr title="Parsing: dönüştürmek, ayrıştırmak, çözümlemek">ayrıştırabilmektir</abbr>.
+API’ların ihtiyaç duyduğu bir diğer büyük özellik, gelen isteklerden veriyi <abbr title="okuyup Python verisine dönüştürmek">ayrıştırma</abbr>dır.
 
-Webargs, Flask gibi bir kaç framework'ün üzerinde bunu sağlamak için geliştirilen bir araçtır.
+Webargs, Flask dahil birkaç framework’ün üzerinde bunu sağlamak için geliştirilmiş bir araçtır.
 
-Veri doğrulama için arka planda Marshmallow kullanıyor, hatta aynı geliştiriciler tarafından oluşturuldu.
+Veri doğrulama için arka planda Marshmallow’u kullanır. Aynı geliştiriciler tarafından yazılmıştır.
 
-Webargs da harika bir araç ve onu da geçmişte henüz **FastAPI** yokken çok kullandım.
+**FastAPI**’dan önce benim de çok kullandığım harika bir araçtır.
 
 /// info | Bilgi
 
-Webargs aynı Marshmallow geliştirileri tarafından oluşturuldu.
+Webargs, Marshmallow geliştiricileri tarafından oluşturuldu.
 
 ///
 
-/// check | **FastAPI**'a nasıl ilham verdi?
+/// check | **FastAPI**'a ilham olan
 
-Gelen istek verisi için otomatik veri doğrulamaya sahip olmalı.
+Gelen istek verisini otomatik doğrulamak.
 
 ///
 
-### <a href="https://apispec.readthedocs.io/en/stable/" class="external-link" target="_blank">APISpec</a>
+### <a href="https://apispec.readthedocs.io/en/stable/" class="external-link" target="_blank">APISpec</a> { #apispec }
 
-Marshmallow ve Webargs <abbr title="Eklenti: Plug-In">eklentiler</abbr> olarak; veri doğrulama, ayrıştırma ve dönüştürmeyi sağlıyor.
+Marshmallow ve Webargs; doğrulama, ayrıştırma ve dönüşümü eklenti olarak sağlar.
 
-Ancak dökümantasyondan hala ses seda yok. Daha sonrasında ise APISpec geldi.
+Ama dökümantasyon eksikti. Sonra APISpec geliştirildi.
 
-APISpec pek çok framework için bir <abbr title="Eklenti: Plug-In">eklenti</abbr> olarak kullanılıyor (Starlette için de bir <abbr title="Eklenti: Plug-In">eklentisi</abbr> var).
+Birçok framework için bir eklentidir (Starlette için de bir eklenti vardır).
 
-Şemanın tanımını <abbr title="Route: HTTP isteğinin gittiği yol">yol</abbr>'a istek geldiğinde çalışan her bir fonksiyonun <abbr title="Döküman dizesi: docstring">döküman dizesinin</abbr> içine YAML formatında olacak şekilde yazıyorsunuz o da OpenAPI şemaları üretiyor.
+Çalışma şekli: Her bir route’u işleyen fonksiyonun docstring’i içine YAML formatında şema tanımı yazarsınız.
 
-Flask, Starlette, Responder ve benzerlerinde bu şekilde çalışıyor.
+Ve OpenAPI şemaları üretir.
 
-Fakat sonrasında yine mikro sözdizimi problemiyle karşılaşıyoruz. Python metinlerinin içinde koskoca bir YAML oluyor.
+Flask, Starlette, Responder vb. için çalışma şekli böyledir.
 
-Editör bu konuda pek yardımcı olamaz. Üstelik eğer parametreleri ya da Marshmallow şemalarını değiştirip YAML kodunu güncellemeyi unutursak artık döküman geçerliliğini yitiriyor.
+Ancak yine, Python metni içinde (kocaman bir YAML) mikro bir söz dizimi sorunu ortaya çıkar.
+
+Editör bu konuda pek yardımcı olamaz. Parametreleri veya Marshmallow şemalarını değiştirip docstring’teki YAML’ı güncellemeyi unutursak, üretilen şema geçerliliğini yitirir.
 
 /// info | Bilgi
 
-APISpec de aynı Marshmallow geliştiricileri tarafından oluşturuldu.
+APISpec, Marshmallow geliştiricileri tarafından oluşturuldu.
 
 ///
 
-/// check | **FastAPI**'a nasıl ilham verdi?
+/// check | **FastAPI**'a ilham olan
 
-API'lar için açık standart desteği olmalı (OpenAPI gibi).
+API’lar için açık standart olan OpenAPI’ı desteklemek.
 
 ///
 
-### <a href="https://flask-apispec.readthedocs.io/en/latest/" class="external-link" target="_blank">Flask-apispec</a>
+### <a href="https://flask-apispec.readthedocs.io/en/latest/" class="external-link" target="_blank">Flask-apispec</a> { #flask-apispec }
 
-Flask-apispec ise Webargs, Marshmallow ve APISpec'i birbirine bağlayan bir Flask <abbr title="Eklenti: Plug-In">eklentisi</abbr>.
+Webargs, Marshmallow ve APISpec’i bir araya getiren bir Flask eklentisidir.
 
-Webargs ve Marshmallow'daki bilgiyi APISpec ile otomatik OpenAPI şemaları üretmek için kullanıyor.
+Webargs ve Marshmallow’dan aldığı bilgiyi kullanarak, APISpec ile otomatik OpenAPI şemaları üretir.
 
-Hak ettiği değeri görmeyen, harika bir araç. Piyasadaki çoğu Flask <abbr title="Eklenti: Plug-In">eklentisinden</abbr> çok daha popüler olmalı. Hak ettiği değeri görmüyor oluşunun sebebi ise dökümantasyonun çok kısa ve soyut olması olabilir.
+Harika ama yeterince değer görmeyen bir araçtır. Mevcut birçok Flask eklentisinden çok daha popüler olmalıydı. Muhtemelen dökümantasyonunun fazla kısa ve soyut olmasından kaynaklanıyor olabilir.
 
-Böylece Flask-apispec, Python döküman dizilerine YAML gibi farklı bir syntax yazma sorununu çözmüş oldu.
+Python docstring’leri içine YAML (farklı bir söz dizimi) yazma ihtiyacını ortadan kaldırdı.
 
-**FastAPI**'ı geliştirene dek benim favori arka uç kombinasyonum Flask'in yanında Marshmallow ve Webargs ile birlikte Flask-apispec idi.
+**FastAPI**’yı inşa edene kadar, Flask + Flask-apispec + Marshmallow + Webargs kombinasyonu benim favori arka uç stack’imdi.
 
-Bunu kullanmak, bir kaç <abbr title="full-stack: Hem ön uç hem de arka uç geliştirme">full-stack</abbr> Flask projesi oluşturucusunun yaratılmasına yol açtı. Bunlar benim (ve bir kaç harici ekibin de) şimdiye kadar kullandığı asıl <abbr title="stack: Projeyi geliştirirken kullanılan araçlar dizisi">stack</abbr>ler:
+Bunu kullanmak, birkaç Flask full‑stack üreticisinin ortaya çıkmasına yol açtı. Şu ana kadar benim (ve birkaç harici ekibin) kullandığı ana stack’ler:
 
 * <a href="https://github.com/tiangolo/full-stack" class="external-link" target="_blank">https://github.com/tiangolo/full-stack</a>
 * <a href="https://github.com/tiangolo/full-stack-flask-couchbase" class="external-link" target="_blank">https://github.com/tiangolo/full-stack-flask-couchbase</a>
 * <a href="https://github.com/tiangolo/full-stack-flask-couchdb" class="external-link" target="_blank">https://github.com/tiangolo/full-stack-flask-couchdb</a>
 
-Aynı full-stack üreticiler [**FastAPI** Proje Üreticileri](project-generation.md){.internal-link target=_blank}'nin de temelini oluşturdu.
+Aynı full‑stack üreticiler, [**FastAPI** Proje Üreticileri](project-generation.md){.internal-link target=_blank}’nin de temelini oluşturdu.
 
 /// info | Bilgi
 
-Flask-apispec de aynı Marshmallow geliştiricileri tarafından üretildi.
+Flask-apispec, Marshmallow geliştiricileri tarafından oluşturuldu.
 
 ///
 
-/// check | **FastAPI**'a nasıl ilham oldu?
+/// check | **FastAPI**'a ilham olan
 
-Veri dönüşümü ve veri doğrulamayı tanımlayan kodu kullanarak otomatik olarak OpenAPI şeması oluşturmalı.
+Veri dönüşümü ve doğrulamayı tanımlayan aynı koddan, OpenAPI şemasını otomatik üretmek.
 
 ///
 
-### <a href="https://nestjs.com/" class="external-link" target="_blank">NestJS</a> (and <a href="https://angular.io/" class="external-link" target="_blank">Angular</a>)
+### <a href="https://nestjs.com/" class="external-link" target="_blank">NestJS</a> (ve <a href="https://angular.io/" class="external-link" target="_blank">Angular</a>) { #nestjs-and-angular }
 
-Bu Python teknolojisi bile değil. NestJS, Angulardan ilham almış olan bir JavaScript (TypeScript) NodeJS framework'ü.
+Bu Python bile değil; NestJS, Angular’dan ilham alan bir JavaScript (TypeScript) NodeJS framework’üdür.
 
-Flask-apispec ile yapılabileceklere nispeten benzeyen bir şey elde ediyor.
+Flask-apispec ile yapılabilene kısmen benzer bir şey başarır.
 
-Angular 2'den ilham alan, içine gömülü bir <abbr title="Bağımlılık enjeksiyonu: Dependency Injection">bağımlılık enjeksiyonu</abbr> sistemi var. Bildiğim diğer tüm bağımlılık enjeksiyonu sistemlerinde olduğu gibi"<abbr title="Injectable: dependency injection sistemi tarafından enjekte edilecek dependency (bağımlılık)">bağımlılık</abbr>"ları önceden kaydetmenizi gerektiriyor. Böylece projeyi daha detaylı hale getiriyor ve kod tekrarını da arttırıyor.
+Angular 2’den esinlenen, entegre bir bağımlılık enjeksiyonu sistemi vardır. “Injectable”ları önceden kaydetmeyi gerektirir (bildiğim diğer bağımlılık enjeksiyonu sistemlerinde olduğu gibi), bu da ayrıntıyı ve kod tekrarını artırır.
 
-Parametreler TypeScript tipleri (Python tip belirteçlerine benzer) ile açıklandığından editör desteği oldukça iyi.
+Parametreler TypeScript tipleriyle (Python tip belirteçlerine benzer) açıklandığından, editör desteği oldukça iyidir.
 
-Ama TypeScript verileri kod JavaScript'e derlendikten sonra korunmadığından, bunlara dayanarak aynı anda veri doğrulaması, veri dönüşümü ve dökümantasyon tanımlanamıyor. Bundan ve bazı tasarım tercihlerinden dolayı veri doğrulaması, dönüşümü ve otomatik şema üretimi için pek çok yere dekorator eklemek gerekiyor. Bu da projeyi oldukça detaylandırıyor.
+Ancak TypeScript tip bilgisi JavaScript’e derlemeden sonra korunmadığından, aynı anda tiplere dayanarak doğrulama, dönüşüm ve dökümantasyon tanımlanamaz. Bu ve bazı tasarım kararları nedeniyle doğrulama, dönüşüm ve otomatik şema üretimi için birçok yere dekoratör eklemek gerekir; proje oldukça ayrıntılı hâle gelir.
 
-İç içe geçen derin modelleri pek iyi işleyemiyor. Yani eğer istekteki JSON gövdesi derin bir JSON objesiyse düzgün bir şekilde dökümante edilip doğrulanamıyor.
+İçiçe modelleri çok iyi işleyemez. Yani istek gövdesindeki JSON, içinde başka alanları ve onlar da içiçe JSON objelerini içeriyorsa, doğru şekilde dökümante edilip doğrulanamaz.
 
-/// check | **FastAPI**'a nasıl ilham oldu?
+/// check | **FastAPI**'a ilham olan
 
-Güzel bir editör desteği için Python tiplerini kullanmalı.
+Harika editör desteği için Python tiplerini kullanmak.
 
-Güçlü bir bağımlılık enjeksiyon sistemine sahip olmalı. Kod tekrarını minimuma indirecek bir yol bulmalı.
+Güçlü bir bağımlılık enjeksiyonu sistemine sahip olmak. Kod tekrarını en aza indirmenin bir yolunu bulmak.
 
 ///
 
-### <a href="https://sanic.readthedocs.io/en/latest/" class="external-link" target="_blank">Sanic</a>
+### <a href="https://sanic.readthedocs.io/en/latest/" class="external-link" target="_blank">Sanic</a> { #sanic }
 
-Sanic, `asyncio`'ya dayanan son derece hızlı Python kütüphanelerinden biriydi. Flask'a epey benzeyecek şekilde geliştirilmişti.
-
-/// note | Teknik detaylar
-
-İçerisinde standart Python `asyncio` döngüsü yerine <a href="https://github.com/MagicStack/uvloop" class="external-link" target="_blank">`uvloop`</a> kullanıldı. Hızının asıl kaynağı buydu.
-
-Uvicorn ve Starlette'e ilham kaynağı olduğu oldukça açık, şu anda ikisi de açık karşılaştırmalarda Sanicten daha hızlı gözüküyor.
-
-///
-
-/// check | **FastAPI**'a nasıl ilham oldu?
-
-Uçuk performans sağlayacak bir yol bulmalı.
-
-Tam da bu yüzden **FastAPI** Starlette'e dayanıyor, çünkü Starlette şu anda kullanılabilir en hızlı framework. (üçüncü parti karşılaştırmalı testlerine göre)
-
-///
-
-### <a href="https://falconframework.org/" class="external-link" target="_blank">Falcon</a>
-
-Falcon ise bir diğer yüksek performanslı Python framework'ü. Minimal olacak şekilde Hug gibi diğer framework'lerin temeli olabilmek için tasarlandı.
-
-İki parametre kabul eden fonksiyonlar şeklinde tasarlandı, biri "istek" ve diğeri ise "cevap". Sonra isteğin çeşitli kısımlarını **okuyor**, cevaba ise bir şeyler **yazıyorsunuz**. Bu tasarımdan dolayı istek parametrelerini ve gövdelerini standart Python tip belirteçlerini kullanarak fonksiyon parametreleriyle belirtmek mümkün değil.
-
-Yani veri doğrulama, veri dönüştürme ve dökümantasyonun hepsi kodda yer almalı, otomatik halledemiyoruz. Ya da Falcon üzerine bir framework olarak uygulanmaları gerekiyor, aynı Hug'da olduğu gibi. Bu ayrım Falcon'un tasarımından esinlenen, istek ve cevap objelerini parametre olarak işleyen diğer kütüphanelerde de yer alıyor.
-
-/// check | **FastAPI**'a nasıl ilham oldu?
-
-Harika bir performans'a sahip olmanın yollarını bulmalı.
-
-Hug ile birlikte (Hug zaten Falcon'a dayandığından) **FastAPI**'ın fonksiyonlarda `cevap` parametresi belirtmesinde ilham kaynağı oldu.
-
-FastAPI'da opsiyonel olmasına rağmen, daha çok header'lar, çerezler ve alternatif durum kodları belirlemede kullanılıyor.
-
-///
-
-### <a href="https://moltenframework.com/" class="external-link" target="_blank">Molten</a>
-
-**FastAPI**'ı geliştirmenin ilk aşamalarında Molten'ı keşfettim. Pek çok ortak fikrimiz vardı:
-
-* Python'daki tip belirteçlerini baz alıyordu.
-* Bunlara bağlı olarak veri doğrulaması ve dökümantasyon sağlıyordu.
-* Bir <abbr title="Bağımlılık enjeksiyonu: Dependency Injection">bağımlılık enjeksiyonu</abbr> sistemi vardı.
-
-Veri doğrulama, veri dönüştürme ve dökümantasyon için Pydantic gibi bir üçüncü parti kütüphane kullanmıyor, kendi içerisinde bunlara sahip. Yani bu veri tipi tanımlarını tekrar kullanmak pek de kolay değil.
-
-Biraz daha detaylı ayarlamalara gerek duyuyor. Ayrıca <abbr title="ASGI (Asynchronous Server Gateway Interface): Asenkron Sunucu Ağ Geçidi Arabirimi, asenkron Python web uygulamaları geliştirmek için yeni standart.">ASGI</abbr> yerine <abbr title="WSGI (Web Server Gateway Interface): Web Sunucusu Ağ Geçidi Arabirimi, Pythonda senkron web uygulamaları geliştirmek için eski standart.">WSGI</abbr>'a dayanıyor. Yani Uvicorn, Starlette ve Sanic gibi araçların yüksek performansından faydalanacak şekilde tasarlanmamış.
-
-<abbr title="Bağımlılık enjeksiyonu: Dependency Injection">Bağımlılık enjeksiyonu</abbr> sistemi bağımlılıkların önceden kaydedilmesini ve sonrasında belirlenen veri tiplerine göre çözülmesini gerektiriyor. Yani spesifik bir tip, birden fazla bileşen ile belirlenemiyor.
-
-<abbr title="Route: HTTP isteğinin gittiği yol">Yol</abbr>'lar fonksiyonun üstünde endpoint'i işleyen dekoratörler yerine farklı yerlerde tanımlanan fonksiyonlarla belirlenir. Bu Flask (ve Starlette) yerine daha çok Django'nun yaklaşımına daha yakın bir metot. Bu, kodda nispeten birbiriyle sıkı ilişkili olan şeyleri ayırmaya sebep oluyor.
-
-/// check | **FastAPI**'a nasıl ilham oldu?
-
-Model özelliklerinin "standart" değerlerini kullanarak veri tipleri için ekstra veri doğrulama koşulları tanımlamalı. Bu editör desteğini geliştiriyor ve daha önceden Pydantic'te yoktu.
-
-Bu aslında Pydantic'in de aynı doğrulama stiline geçmesinde ilham kaynağı oldu. Şu anda bütün bu özellikler Pydantic'in yapısında yer alıyor.
-
-///
-
-### <a href="https://github.com/hugapi/hug" class="external-link" target="_blank">Hug</a>
-
-Hug, Python tip belirteçlerini kullanarak API parametrelerinin tipini belirlemeyi uygulayan ilk framework'lerdendi. Bu, diğer araçlara da ilham kaynağı olan harika bir fikirdi.
-
-Tip belirlerken standart Python veri tipleri yerine kendi özel tiplerini kullandı, yine de bu ileriye dönük devasa bir adımdı.
-
-Hug ayrıca tüm API'ı JSON ile ifade eden özel bir şema oluşturan ilk framework'lerdendir.
-
-OpenAPI veya JSON Şeması gibi bir standarda bağlı değildi. Yani Swagger UI gibi diğer araçlarla entegre etmek kolay olmazdı. Ama yine de, bu oldukça yenilikçi bir fikirdi.
-
-Ayrıca ilginç ve çok rastlanmayan bir özelliği vardı: aynı framework'ü kullanarak hem API'lar hem de <abbr title="Command Line Tool (CLI): Komut satırı aracı">CLI</abbr>'lar oluşturmak mümkündü.
-
-Senkron çalışan Python web framework'lerinin standardına (WSGI) dayandığından dolayı Websocket'leri ve diğer şeyleri işleyemiyor, ancak yine de yüksek performansa sahip.
-
-/// info | Bilgi
-
-Hug, Python dosyalarında bulunan dahil etme satırlarını otomatik olarak sıralayan harika bir araç olan <a href="https://github.com/timothycrosley/isort" class="external-link" target="_blank">`isort`</a>'un geliştiricisi Timothy Crosley tarafından geliştirildi.
-
-///
-
-/// check | **FastAPI**'a nasıl ilham oldu?
-
-Hug, APIStar'ın çeşitli kısımlarında esin kaynağı oldu ve APIStar'la birlikte en umut verici bulduğum araçlardan biriydi.
-
-**FastAPI**, Python tip belirteçlerini kullanarak parametre belirlemede ve API'ı otomatık tanımlayan bir şema üretmede de Hug'a esinlendi.
-
-**FastAPI**'ın header ve çerez tanımlamak için fonksiyonlarda `response` parametresini belirtmesinde de Hug'dan ilham alındı.
-
-///
-
-### <a href="https://github.com/encode/apistar" class="external-link" target="_blank">APIStar</a> (<= 0.5)
-
-**FastAPI**'ı geliştirmeye başlamadan hemen önce **APIStar** sunucusunu buldum. Benim aradığım şeylerin neredeyse hepsine sahipti ve harika bir tasarımı vardı.
-
-Benim şimdiye kadar gördüğüm Python tip belirteçlerini kullanarak parametre ve istekler belirlemeyi uygulayan ilk framework'lerdendi (Molten ve NestJS'den önce). APIStar'ı da aşağı yukarı Hug ile aynı zamanlarda buldum. Fakat APIStar OpenAPI standardını kullanıyordu.
-
-Farklı yerlerdeki tip belirteçlerine bağlı olarak otomatik veri doğrulama, veri dönüştürme ve OpenAPI şeması oluşturma desteği sunuyordu.
-
-Gövde şema tanımları Pydantic ile aynı Python tip belirteçlerini kullanmıyordu, biraz daha Marsmallow'a benziyordu. Dolayısıyla editör desteği de o kadar iyi olmazdı ama APIStar eldeki en iyi seçenekti.
-
-O dönemlerde karşılaştırmalarda en iyi performansa sahipti (yalnızca Starlette'e kaybediyordu).
-
-Başlangıçta otomatik API dökümantasyonu sunan bir web arayüzü yoktu, ama ben ona Swagger UI ekleyebileceğimi biliyordum.
-
-Bağımlılık enjeksiyon sistemi vardı. Yukarıda bahsettiğim diğer araçlar gibi bundaki sistem de bileşenlerin önceden kaydedilmesini gerektiriyordu. Yine de harika bir özellikti.
-
-Güvenlik entegrasyonu olmadığından dolayı APIStar'ı hiç bir zaman tam bir projede kullanamadım. Bu yüzden Flask-apispec'e bağlı full-stack proje üreticilerde sahip olduğum özellikleri tamamen değiştiremedim. Bu güvenlik entegrasyonunu ekleyen bir <abbr title="Pull request (PR): Git sistemlerinde projenin bir branch'ine yapılan değişikliğin sistemde diğer kullanıcılara ifade edilmesi">PR</abbr> oluşturmak da projelerim arasında yer alıyordu.
-
-Sonrasında ise projenin odağı değişti.
-
-Geliştiricinin Starlette'e odaklanması gerekince proje de artık bir API web framework'ü olmayı bıraktı.
-
-Artık APIStar, OpenAPI özelliklerini doğrulamak için bir dizi araç sunan bir proje haline geldi.
-
-/// info | Bilgi
-
-APIStar, aşağıdaki projeleri de üreten Tom Christie tarafından geliştirildi:
-
-* Django REST Framework
-* **FastAPI**'ın da dayandığı Starlette
-* Starlette ve **FastAPI** tarafından da kullanılan Uvicorn
-
-///
-
-/// check | **FastAPI**'a nasıl ilham oldu?
-
-Var oldu.
-
-Aynı Python veri tipleriyle birden fazla şeyi belirleme (veri doğrulama, veri dönüştürme ve dökümantasyon), bir yandan da harika bir editör desteği sunma, benim muhteşem bulduğum bir fikirdi.
-
-Uzunca bir süre boyunca benzer bir framework arayıp pek çok farklı alternatifi denedikten sonra, APIStar en iyi seçenekti.
-
-Sonra APIStar bir sunucu olmayı bıraktı ve Starlette oluşturuldu. Starlette, böyle bir sunucu sistemi için daha iyi bir temel sunuyordu. Bu da **FastAPI**'ın son esin kaynağıydı.
-
-Ben bu önceki araçlardan öğrendiklerime dayanarak **FastAPI**'ın özelliklerini arttırıp geliştiriyor, <abbr title="Tip desteği (typing support): kod yapısında parametrelere, argümanlara ve objelerin özelliklerine veri tipi atamak">tip desteği</abbr> sistemi ve diğer kısımları iyileştiriyorum ancak yine de **FastAPI**'ı APIStar'ın "ruhani varisi" olarak görüyorum.
-
-///
-
-## **FastAPI** Tarafından Kullanılanlar
-
-### <a href="https://docs.pydantic.dev/" class="external-link" target="_blank">Pydantic</a>
-
-Pydantic Python tip belirteçlerine dayanan; veri doğrulama, veri dönüştürme ve dökümantasyon tanımlamak (JSON Şema kullanarak) için bir kütüphanedir.
-
-Tip belirteçleri kullanıyor olması onu aşırı sezgisel yapıyor.
-
-Marshmallow ile karşılaştırılabilir. Ancak karşılaştırmalarda Marshmallowdan daha hızlı görünüyor. Aynı Python tip belirteçlerine dayanıyor ve editör desteği de harika.
-
-/// check | **FastAPI** nerede kullanıyor?
-
-Bütün veri doğrulama, veri dönüştürme ve JSON Şemasına bağlı otomatik model dökümantasyonunu halletmek için!
-
-**FastAPI** yaptığı her şeyin yanı sıra bu JSON Şema verisini alıp daha sonra OpenAPI'ya yerleştiriyor.
-
-///
-
-### <a href="https://www.starlette.dev/" class="external-link" target="_blank">Starlette</a>
-
-Starlette hafif bir <abbr title="ASGI (Asynchronous Server Gateway Interface): Asenkron Sunucu Ağ Geçidi Arabirimi, asenkron Python web uygulamaları geliştirmek için yeni standart.">ASGI</abbr> framework'ü ve yüksek performanslı asyncio servisleri oluşturmak için ideal.
-
-Kullanımı çok kolay ve sezgisel, kolaylıkla genişletilebilecek ve modüler bileşenlere sahip olacak şekilde tasarlandı.
-
-Sahip olduğu bir kaç özellik:
-
-* Cidden etkileyici bir performans.
-* WebSocket desteği.
-* İşlem-içi arka plan görevleri.
-* Başlatma ve kapatma olayları.
-* HTTPX ile geliştirilmiş bir test istemcisi.
-* CORS, GZip, Static Files ve Streaming cevapları desteği.
-* Session ve çerez desteği.
-* Kodun %100'ü test kapsamında.
-* Kodun %100'ü tip belirteçleriyle desteklenmiştir.
-* Yalnızca bir kaç zorunlu bağımlılığa sahip.
-
-Starlette şu anda test edilen en hızlı Python framework'ü. Yalnızca bir sunucu olan Uvicorn'a yeniliyor, o da zaten bir framework değil.
-
-Starlette bütün temel web mikro framework işlevselliğini sağlıyor.
-
-Ancak otomatik veri doğrulama, veri dönüştürme ve dökümantasyon sağlamyor.
-
-Bu, **FastAPI**'ın onun üzerine tamamen Python tip belirteçlerine bağlı olarak eklediği (Pydantic ile) ana şeylerden biri. **FastAPI** bunun yanında artı olarak bağımlılık enjeksiyonu sistemi, güvenlik araçları, OpenAPI şema üretimi ve benzeri özellikler de ekliyor.
+`asyncio` tabanlı, son derece hızlı ilk Python framework’lerinden biriydi. Flask’a oldukça benzer olacak şekilde geliştirilmişti.
 
 /// note | Teknik Detaylar
 
-ASGI, Django'nun ana ekibi tarafından geliştirilen yeni bir "standart". Bir "Python standardı" (PEP) olma sürecinde fakat henüz bir standart değil.
+Varsayılan Python `asyncio` döngüsü yerine <a href="https://github.com/MagicStack/uvloop" class="external-link" target="_blank">`uvloop`</a> kullanır; hızını esasen bu sağlar.
 
-Bununla birlikte, halihazırda birçok araç tarafından bir "standart" olarak kullanılmakta. Bu, Uvicorn'u farklı ASGI sunucularıyla (Daphne veya Hypercorn gibi) değiştirebileceğiniz veya `python-socketio` gibi ASGI ile uyumlu araçları ekleyebileciğiniz için birlikte çalışılabilirliği büyük ölçüde arttırıyor.
+Açık kıyaslamalarda, bugün Uvicorn ve Starlette’in Sanic’ten daha hızlı olduğu görülür; Sanic bu ikisine ilham vermiştir.
 
 ///
 
-/// check | **FastAPI** nerede kullanıyor?
+/// check | **FastAPI**'a ilham olan
 
-Tüm temel web kısımlarında üzerine özellikler eklenerek kullanılmakta.
+Çok yüksek performans elde etmenin bir yolunu bulmak.
 
-`FastAPI` sınıfının kendisi direkt olarak `Starlette` sınıfını miras alıyor!
-
-Yani, Starlette ile yapabileceğiniz her şeyi, Starlette'in bir nevi güçlendirilmiş hali olan **FastAPI** ile doğrudan yapabilirsiniz.
+Bu yüzden **FastAPI**, en hızlı framework olduğu için (üçüncü parti kıyaslamalara göre) Starlette üzerine kuruludur.
 
 ///
 
-### <a href="https://www.uvicorn.dev/" class="external-link" target="_blank">Uvicorn</a>
+### <a href="https://falconframework.org/" class="external-link" target="_blank">Falcon</a> { #falcon }
 
-Uvicorn, uvlook ile httptools üzerine kurulu ışık hzında bir ASGI sunucusudur.
+Falcon, başka bir yüksek performanslı Python framework’üdür; minimal olacak şekilde tasarlanmış ve Hug gibi diğer framework’lere temel olmuştur.
 
-Bir web framework'ünden ziyade bir sunucudur, yani yollara bağlı yönlendirme yapmanızı sağlayan araçları yoktur. Bu daha çok Starlette (ya da **FastAPI**) gibi bir framework'ün sunucuya ek olarak sağladığı bir şeydir.
+İki parametre alan fonksiyonlar etrafında tasarlanmıştır: “request” ve “response”. İstekten parçalar “okur”, cevaba parçalar “yazarsınız”. Bu tasarım nedeniyle, fonksiyon parametreleriyle standart Python tip belirteçlerini kullanarak istek parametrelerini ve gövdelerini ilan etmek mümkün değildir.
 
-Starlette ve **FastAPI** için tavsiye edilen sunucu Uvicorndur.
+Dolayısıyla veri doğrulama, dönüşüm ve dökümantasyon kodda yapılmalı; otomatik olmaz. Ya da Hug’da olduğu gibi Falcon’un üzerine bir framework olarak uygulanmalıdır. Falcon’un tasarımından etkilenen ve tek bir request objesi ile response objesini parametre olarak alan diğer framework’lerde de aynı ayrım vardır.
 
-/// check | **FastAPI** neden tavsiye ediyor?
+/// check | **FastAPI**'a ilham olan
 
-**FastAPI** uygulamalarını çalıştırmak için ana web sunucusu Uvicorn!
+Harika performans elde etmenin yollarını bulmak.
 
-Gunicorn ile birleştirdiğinizde asenkron ve çoklu işlem destekleyen bir sunucu elde ediyorsunuz!
-
-Daha fazla detay için [Deployment](deployment/index.md){.internal-link target=_blank} bölümünü inceleyebilirsiniz.
+Hug ile birlikte (Hug, Falcon’a dayanır) **FastAPI**’da fonksiyonlarda opsiyonel bir `response` parametresi ilan edilmesi fikrine ilham vermek. FastAPI’da bu parametre çoğunlukla header, cookie ve alternatif durum kodlarını ayarlamak için kullanılır.
 
 ///
 
-## Karşılaştırma ve Hız
+### <a href="https://moltenframework.com/" class="external-link" target="_blank">Molten</a> { #molten }
 
-Uvicorn, Starlette ve FastAPI arasındakı farkı daha iyi anlamak ve karşılaştırma yapmak için [Kıyaslamalar](benchmarks.md){.internal-link target=_blank} bölümüne bakın!
+**FastAPI**’ı geliştirmenin ilk aşamalarında Molten’ı keşfettim. Oldukça benzer fikirleri vardı:
+
+* Python tip belirteçlerine dayanır.
+* Bu tiplere bağlı doğrulama ve dökümantasyon sağlar.
+* Bağımlılık enjeksiyonu sistemi vardır.
+
+Pydantic gibi doğrulama, dönüşüm ve dökümantasyon için üçüncü parti bir kütüphane kullanmaz; kendi içinde sağlar. Bu yüzden bu veri tipi tanımlarını tekrar kullanmak o kadar kolay olmaz.
+
+Biraz daha ayrıntılı yapılandırma ister. Ve ASGI yerine WSGI tabanlı olduğundan, Uvicorn, Starlette ve Sanic gibi araçların yüksek performansından faydalanmaya yönelik tasarlanmamıştır.
+
+Bağımlılık enjeksiyonu sistemi, bağımlılıkların önceden kaydedilmesini ve tiplerine göre çözülmesini gerektirir. Yani belirli bir tipi sağlayan birden fazla “bileşen” tanımlanamaz.
+
+Route’lar, endpoint’i işleyen fonksiyonun üstüne konan dekoratörlerle değil, tek bir yerde, farklı yerlerde tanımlanmış fonksiyonlar kullanılarak ilan edilir. Bu yaklaşım, Flask (ve Starlette) yerine Django’ya daha yakındır; kodda aslında birbirine sıkı bağlı olan şeyleri ayırır.
+
+/// check | **FastAPI**'a ilham olan
+
+Model özelliklerinin “varsayılan” değerlerini kullanarak veri tiplerine ekstra doğrulamalar tanımlamak. Bu, editör desteğini iyileştirir ve Pydantic’te daha önce yoktu.
+
+Bu yaklaşım, Pydantic’te de aynı doğrulama beyan stilinin desteklenmesine ilham verdi (bu işlevselliklerin tamamı artık Pydantic’te mevcut).
+
+///
+
+### <a href="https://github.com/hugapi/hug" class="external-link" target="_blank">Hug</a> { #hug }
+
+Hug, Python tip belirteçlerini kullanarak API parametre tiplerini ilan etmeyi uygulayan ilk framework’lerden biriydi. Diğer araçlara da ilham veren harika bir fikirdi.
+
+Standart Python tipleri yerine kendi özel tiplerini kullansa da büyük bir adımdı.
+
+JSON ile tüm API’ı beyan eden özel bir şema üreten ilk framework’lerden biriydi.
+
+OpenAPI veya JSON Schema gibi bir standarda dayanmadığı için Swagger UI gibi diğer araçlarla doğrudan entegre edilemezdi. Yine de oldukça yenilikçiydi.
+
+Nadir bir özelliği daha vardı: aynı framework ile hem API’lar hem de CLI’lar oluşturmak mümkündü.
+
+Senkron Python web framework’leri için önceki standart olan WSGI’ye dayandığından, WebSocket vb. şeyleri işleyemez, ancak yine de yüksek performansa sahiptir.
+
+/// info | Bilgi
+
+Hug, Python dosyalarındaki import’ları otomatik sıralayan harika bir araç olan <a href="https://github.com/timothycrosley/isort" class="external-link" target="_blank">`isort`</a>’un geliştiricisi Timothy Crosley tarafından geliştirildi.
+
+///
+
+/// check | **FastAPI**'a ilham olan fikirler
+
+Hug, APIStar’ın bazı kısımlarına ilham verdi ve APIStar ile birlikte en umut verici bulduğum araçlardandı.
+
+**FastAPI**, parametreleri ilan etmek ve API’ı otomatik tanımlayan bir şema üretmek için Python tip belirteçlerini kullanma fikrini Hug’dan ilhamla benimsedi.
+
+Ayrıca header ve cookie ayarlamak için fonksiyonlarda `response` parametresi ilan etme fikrine de Hug ilham verdi.
+
+///
+
+### <a href="https://github.com/encode/apistar" class="external-link" target="_blank">APIStar</a> (<= 0.5) { #apistar-0-5 }
+
+**FastAPI**’yi inşa etmeye karar vermeden hemen önce **APIStar** sunucusunu buldum. Aradığım şeylerin neredeyse hepsine sahipti ve harika bir tasarımı vardı.
+
+Python tip belirteçleriyle parametreleri ve istekleri ilan eden bir framework’ün gördüğüm ilk örneklerindendi (NestJS ve Molten’dan önce). Aşağı yukarı Hug ile aynı zamanlarda buldum; ancak APIStar, OpenAPI standardını kullanıyordu.
+
+Farklı yerlerdeki aynı tip belirteçlerine dayanarak otomatik veri doğrulama, veri dönüşümü ve OpenAPI şeması üretimi vardı.
+
+Gövde şema tanımları Pydantic’tekiyle aynı Python tip belirteçlerini kullanmıyordu; biraz daha Marshmallow’a benziyordu. Bu yüzden editör desteği o kadar iyi olmazdı; yine de APIStar mevcut en iyi seçenekti.
+
+O dönem kıyaslamalarda en iyi performansa sahipti (sadece Starlette tarafından geçiliyordu).
+
+Başta otomatik API dökümantasyonu sunan bir web arayüzü yoktu ama Swagger UI ekleyebileceğimi biliyordum.
+
+Bağımlılık enjeksiyonu sistemi vardı. Diğer araçlarda olduğu gibi bileşenlerin önceden kaydedilmesini gerektiriyordu. Yine de harika bir özellikti.
+
+Güvenlik entegrasyonu olmadığından tam bir projede kullanamadım; bu yüzden Flask-apispec tabanlı full‑stack üreticilerle sahip olduğum özelliklerin tamamını ikame edemedim. Bu işlevi ekleyen bir pull request’i yapılacaklar listeme almıştım.
+
+Sonra projenin odağı değişti.
+
+Artık bir API web framework’ü değildi; geliştirici Starlette’e odaklanmak zorundaydı.
+
+Şimdi APIStar, bir web framework’ü değil, OpenAPI spesifikasyonlarını doğrulamak için araçlar takımından ibaret.
+
+/// info | Bilgi
+
+APIStar, aşağıdakilerin de yaratıcısı olan Tom Christie tarafından geliştirildi:
+
+* Django REST Framework
+* **FastAPI**’ın üzerine kurulu Starlette
+* Starlette ve **FastAPI** tarafından kullanılan Uvicorn
+
+///
+
+/// check | **FastAPI**'a ilham olan
+
+Var olmak.
+
+Aynı Python tipleriyle (hem veri doğrulama, dönüşüm ve dökümantasyon) birden çok şeyi ilan etmek ve aynı anda harika editör desteği sağlamak, bence dahiyane bir fikirdi.
+
+Uzun süre benzer bir framework arayıp birçok alternatifi denedikten sonra, APIStar mevcut en iyi seçenekti.
+
+Sonra APIStar bir sunucu olarak var olmaktan çıktı ve Starlette oluşturuldu; böyle bir sistem için daha iyi bir temel oldu. Bu, **FastAPI**’yi inşa etmek için son ilhamdı.
+
+Önceki bu araçlardan edinilen deneyimler üzerine özellikleri, tip sistemi ve diğer kısımları geliştirip artırırken, **FastAPI**’yi APIStar’ın “ruhani varisi” olarak görüyorum.
+
+///
+
+## **FastAPI** Tarafından Kullanılanlar { #used-by-fastapi }
+
+### <a href="https://docs.pydantic.dev/" class="external-link" target="_blank">Pydantic</a> { #pydantic }
+
+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
+
+Tüm veri doğrulama, veri dönüşümü ve JSON Schema tabanlı otomatik model dökümantasyonunu halletmekte.
+
+**FastAPI** daha sonra bu JSON Schema verisini alır ve (yaptığı diğer şeylerin yanı sıra) OpenAPI içine yerleştirir.
+
+///
+
+### <a href="https://www.starlette.dev/" class="external-link" target="_blank">Starlette</a> { #starlette }
+
+Starlette, yüksek performanslı asyncio servisleri oluşturmak için ideal, hafif bir <abbr title="Asenkron Python web uygulamaları geliştirmek için yeni standart">ASGI</abbr> framework’ü/araç takımıdır.
+
+Çok basit ve sezgiseldir. Kolayca genişletilebilir ve modüler bileşenlere sahip olacak şekilde tasarlanmıştır.
+
+Şunlara sahiptir:
+
+* Cidden etkileyici performans.
+* WebSocket desteği.
+* Süreç içi arka plan görevleri.
+* Başlatma ve kapatma olayları.
+* HTTPX üzerinde geliştirilmiş test istemcisi.
+* CORS, GZip, Statik Dosyalar, Streaming cevaplar.
+* Oturum (Session) ve Cookie desteği.
+* %100 test kapsamı.
+* %100 tip anotasyonlu kod tabanı.
+* Az sayıda zorunlu bağımlılık.
+
+Starlette, şu anda test edilen en hızlı Python framework’üdür. Yalnızca bir framework değil, bir sunucu olan Uvicorn tarafından geçilir.
+
+Starlette, temel web mikroframework işlevselliğinin tamamını sağlar.
+
+Ancak otomatik veri doğrulama, dönüşüm veya dökümantasyon sağlamaz.
+
+**FastAPI**’nin bunun üzerine eklediği ana şeylerden biri, Pydantic kullanarak, bütünüyle Python tip belirteçlerine dayalı bu özelliklerdir. Buna ek olarak bağımlılık enjeksiyonu sistemi, güvenlik yardımcıları, OpenAPI şema üretimi vb. gelir.
+
+/// note | Teknik Detaylar
+
+ASGI, Django çekirdek ekip üyeleri tarafından geliştirilen yeni bir “standart”tır. Hâlâ resmi bir “Python standardı” (PEP) değildir, ancak bu süreç üzerindedirler.
+
+Buna rağmen, şimdiden birçok araç tarafından bir “standart” olarak kullanılmaktadır. Bu, birlikte çalışabilirliği büyük ölçüde artırır; örneğin Uvicorn’u başka bir ASGI sunucusuyla (Daphne veya Hypercorn gibi) değiştirebilir ya da `python-socketio` gibi ASGI uyumlu araçlar ekleyebilirsiniz.
+
+///
+
+/// check | **FastAPI** bunu şurada kullanır
+
+Tüm temel web kısımlarını ele almak; üzerine özellikler eklemek.
+
+`FastAPI` sınıfı, doğrudan `Starlette` sınıfından miras alır.
+
+Dolayısıyla Starlette ile yapabildiğiniz her şeyi, adeta “turbo şarjlı Starlette” olan **FastAPI** ile de doğrudan yapabilirsiniz.
+
+///
+
+### <a href="https://www.uvicorn.dev/" class="external-link" target="_blank">Uvicorn</a> { #uvicorn }
+
+Uvicorn, uvloop ve httptools üzerinde inşa edilmiş, ışık hızında bir ASGI sunucusudur.
+
+Bir web framework’ü değil, bir sunucudur. Örneğin path’lere göre yönlendirme araçları sağlamaz; bunu Starlette (veya **FastAPI**) gibi bir framework üstte sağlar.
+
+Starlette ve **FastAPI** için önerilen sunucudur.
+
+/// check | **FastAPI** bunu şöyle önerir
+
+**FastAPI** uygulamalarını çalıştırmak için ana web sunucusu.
+
+Komut satırında `--workers` seçeneğini kullanarak asenkron çok süreçli (multi‑process) bir sunucu da elde edebilirsiniz.
+
+Daha fazla detay için [Dağıtım](deployment/index.md){.internal-link target=_blank} bölümüne bakın.
+
+///
+
+## Kıyaslamalar ve Hız { #benchmarks-and-speed }
+
+Uvicorn, Starlette ve FastAPI arasındaki farkı anlamak ve karşılaştırmak için [Kıyaslamalar](benchmarks.md){.internal-link target=_blank} bölümüne göz atın.

docs/tr/docs/deployment/docker.md

@@ -145,8 +145,6 @@ Paket bağımlılıklarını tanımlamak ve yüklemek için başka formatlar ve
 * Aşağıdakilerle bir `main.py` dosyası oluşturun:
 
 ```Python
-from typing import Union
-
 from fastapi import FastAPI
 
 app = FastAPI()
@@ -158,7 +156,7 @@ def read_root():
 
 
 @app.get("/items/{item_id}")
-def read_item(item_id: int, q: Union[str, None] = None):
+def read_item(item_id: int, q: str | None = None):
     return {"item_id": item_id, "q": q}
 ```
 
@@ -260,7 +258,7 @@ FastAPI'nin düzgün şekilde kapanabilmesi ve [lifespan event](../advanced/even
 
 Detaylar için <a href="https://docs.docker.com/reference/dockerfile/#shell-and-exec-form" class="external-link" target="_blank">shell ve exec form için Docker dokümanlarına</a> bakabilirsiniz.
 
-Bu durum `docker compose` kullanırken oldukça belirgin olabilir. Daha teknik detaylar için şu Docker Compose FAQ bölümüne bakın: <a href="https://docs.docker.com/compose/faq/#why-do-my-services-take-10-seconds-to-recreate-or-stop" class="external-link" target="_blank">Why do my services take 10 seconds to recreate or stop?</a>.
+Bu durum `docker compose` kullanırken oldukça belirgin olabilir. Daha teknik detaylar için şu Docker Compose FAQ bölümüne bakın: <a href="https://docs.docker.com/compose/faq/#why-do-my-services-take-10-seconds-to-recreate-or-stop" class="external-link" target="_blank">Hizmetlerimin yeniden oluşturulması veya durması neden 10 saniye sürüyor?</a>.
 
 #### Dizin Yapısı { #directory-structure }
 
@@ -456,7 +454,7 @@ Container kullanmadan, uygulamaları startup'ta çalıştırmak ve restart mekan
 
 ## Replication - Process Sayısı { #replication-number-of-processes }
 
-Kubernetes, Docker Swarm Mode, Nomad veya benzeri, birden fazla makinede dağıtık container'ları yöneten karmaşık bir sistemle kurulmuş bir <abbr title="A group of machines that are configured to be connected and work together in some way.">cluster</abbr>'ınız varsa, replication'ı her container içinde bir **process manager** (ör. worker'lı Uvicorn) kullanarak yönetmek yerine, muhtemelen **cluster seviyesinde** ele almak istersiniz.
+Kubernetes, Docker Swarm Mode, Nomad veya benzeri, birden fazla makinede dağıtık container'ları yöneten karmaşık bir sistemle kurulmuş bir <abbr title="Bir şekilde birbirine bağlanacak ve birlikte çalışacak şekilde yapılandırılmış makineler grubu.">cluster</abbr>'ınız varsa, replication'ı her container içinde bir **process manager** (ör. worker'lı Uvicorn) kullanarak yönetmek yerine, muhtemelen **cluster seviyesinde** ele almak istersiniz.
 
 Kubernetes gibi dağıtık container yönetim sistemleri, gelen request'ler için **load balancing** desteği sunarken aynı zamanda **container replication**'ını yönetmek için entegre mekanizmalara sahiptir. Hepsi **cluster seviyesinde**.
 

docs/tr/docs/history-design-future.md

@@ -1,4 +1,4 @@
-# Geçmişi, Tasarımı ve Geleceği
+# Geçmişi, Tasarımı ve Geleceği { #history-design-and-future }
 
 Bir süre önce, <a href="https://github.com/fastapi/fastapi/issues/3#issuecomment-454956920" class="external-link" target="_blank">bir **FastAPI** kullanıcısı sordu</a>:
 
@@ -6,7 +6,7 @@ Bir süre önce, <a href="https://github.com/fastapi/fastapi/issues/3#issuecomme
 
 İşte o geçmişin bir kısmı.
 
-## Alternatifler
+## Alternatifler { #alternatives }
 
 Bir süredir karmaşık gereksinimlere sahip API'lar oluşturuyor (Makine Öğrenimi, dağıtık sistemler, asenkron işler, NoSQL veritabanları vb.) ve farklı geliştirici ekiplerini yönetiyorum.
 
@@ -28,7 +28,7 @@ Ancak bir noktada, geçmişteki diğer araçlardan en iyi fikirleri alarak büt
 
 </blockquote>
 
-## Araştırma
+## Araştırma { #investigation }
 
 Önceki alternatifleri kullanarak hepsinden bir şeyler öğrenip, fikirler alıp, bunları kendim ve çalıştığım geliştirici ekipler için en iyi şekilde birleştirebilme şansım oldu.
 
@@ -38,7 +38,7 @@ Ayrıca, en iyi yaklaşım zaten mevcut olan standartları kullanmaktı.
 
 Sonuç olarak, **FastAPI**'ı kodlamaya başlamadan önce, birkaç ay boyunca OpenAPI, JSON Schema, OAuth2 ve benzerlerinin tanımlamalarını inceledim. İlişkilerini, örtüştükleri noktaları ve farklılıklarını anlamaya çalıştım.
 
-## Tasarım
+## Tasarım { #design }
 
 Sonrasında, (**FastAPI** kullanan bir geliştirici olarak) sahip olmak istediğim "API"ı tasarlamak için biraz zaman harcadım.
 
@@ -52,7 +52,7 @@ Bu şekilde, kod tekrarını mümkün olduğunca azaltmak, her yerde <abbr title
 
 Hepsi, tüm geliştiriciler için en iyi geliştirme deneyimini sağlayacak şekilde.
 
-## Gereksinimler
+## Gereksinimler { #requirements }
 
 Çeşitli alternatifleri test ettikten sonra, avantajlarından dolayı <a href="https://docs.pydantic.dev/" class="external-link" target="_blank">**Pydantic**</a>'i kullanmaya karar verdim.
 
@@ -60,11 +60,11 @@ Sonra, JSON Schema ile tamamen uyumlu olmasını sağlamak, kısıtlama bildirim
 
 Geliştirme sırasında, diğer ana gereksinim olan <a href="https://www.starlette.dev/" class="external-link" target="_blank">**Starlette**</a>'e de katkıda bulundum.
 
-## Geliştirme
+## Geliştirme { #development }
 
 **FastAPI**'ı oluşturmaya başladığımda, parçaların çoğu zaten yerindeydi, tasarım tanımlanmıştı, gereksinimler ve araçlar hazırdı, standartlar ve tanımlamalar hakkındaki bilgi net ve tazeydi.
 
-## Gelecek
+## Gelecek { #future }
 
 Şimdiye kadar, **FastAPI**'ın fikirleriyle birçok kişiye faydalı olduğu apaçık ortada.
 

docs/tr/docs/index.md

@@ -161,8 +161,6 @@ $ pip install "fastapi[standard]"
 Şu içerikle `main.py` adında bir dosya oluşturalım:
 
 ```Python
-from typing import Union
-
 from fastapi import FastAPI
 
 app = FastAPI()
@@ -174,7 +172,7 @@ def read_root():
 
 
 @app.get("/items/{item_id}")
-def read_item(item_id: int, q: Union[str, None] = None):
+def read_item(item_id: int, q: str | None = None):
     return {"item_id": item_id, "q": q}
 ```
 
@@ -183,9 +181,7 @@ def read_item(item_id: int, q: Union[str, None] = None):
 
 Eğer kodunuz `async` / `await` kullanıyorsa, `async def` kullanın:
 
-```Python hl_lines="9  14"
-from typing import Union
-
+```Python hl_lines="7  12"
 from fastapi import FastAPI
 
 app = FastAPI()
@@ -197,7 +193,7 @@ async def read_root():
 
 
 @app.get("/items/{item_id}")
-async def read_item(item_id: int, q: Union[str, None] = None):
+async def read_item(item_id: int, q: str | None = None):
     return {"item_id": item_id, "q": q}
 ```
 
@@ -288,9 +284,7 @@ Alternatif otomatik dokümantasyonu göreceksiniz (<a href="https://github.com/R
 
 Body'yi Pydantic sayesinde standart Python tiplerini kullanarak tanımlayalım.
 
-```Python hl_lines="4  9-12  25-27"
-from typing import Union
-
+```Python hl_lines="2  7-10 23-25"
 from fastapi import FastAPI
 from pydantic import BaseModel
 
@@ -300,7 +294,7 @@ app = FastAPI()
 class Item(BaseModel):
     name: str
     price: float
-    is_offer: Union[bool, None] = None
+    is_offer: bool | None = None
 
 
 @app.get("/")
@@ -309,7 +303,7 @@ def read_root():
 
 
 @app.get("/items/{item_id}")
-def read_item(item_id: int, q: Union[str, None] = None):
+def read_item(item_id: int, q: str | None = None):
     return {"item_id": item_id, "q": q}
 
 

docs/tr/docs/translation-banner.md

@@ -0,0 +1,11 @@
+/// details | 🌐 Yapay Zekâ ve İnsanlar Tarafından Çeviri
+
+Bu çeviri, insanlar tarafından yönlendirilen bir yapay zekâ ile oluşturuldu. 🤝
+
+Orijinal anlamın yanlış anlaşılması ya da kulağa doğal gelmeme gibi hatalar içerebilir. 🤖
+
+[Yapay zekâyı daha iyi yönlendirmemize yardımcı olarak](https://fastapi.tiangolo.com/tr/contributing/#translations) bu çeviriyi iyileştirebilirsiniz.
+
+[İngilizce sürüm](ENGLISH_VERSION_URL)
+
+///

docs/tr/docs/tutorial/body-multiple-params.md

@@ -103,13 +103,13 @@ Elbette ihtiyaç duyduğunuzda, body parametrelerine ek olarak query parametrele
 Varsayılan olarak tekil değerler query parametresi olarak yorumlandığı için, ayrıca `Query` eklemeniz gerekmez; şöyle yazmanız yeterlidir:
 
 ```Python
-q: Union[str, None] = None
+q: str | None = None
 ```
 
-Ya da Python 3.10 ve üzeri için:
+Ya da Python 3.9'da:
 
 ```Python
-q: str | None = None
+q: Union[str, None] = None
 ```
 
 Örneğin:

docs/tr/docs/tutorial/path-operation-configuration.md

@@ -52,11 +52,11 @@ Bu durumlarda tag’leri bir `Enum` içinde tutmak mantıklı olabilir.
 
 Bir `summary` ve `description` ekleyebilirsiniz:
 
-{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial003_py310.py hl[18:19] *}
+{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial003_py310.py hl[17:18] *}
 
 ## Docstring’den Description { #description-from-docstring }
 
-Açıklamalar genelde uzun olur ve birden fazla satıra yayılır; bu yüzden *path operation* açıklamasını, fonksiyonun içinde <abbr title="a multi-line string as the first expression inside a function (not assigned to any variable) used for documentation - dokümantasyon için, fonksiyon içinde ilk ifade olarak yazılan (herhangi bir değişkene atanmayan) çok satırlı string">docstring</abbr> olarak tanımlayabilirsiniz; **FastAPI** de onu buradan okur.
+Açıklamalar genelde uzun olur ve birden fazla satıra yayılır; bu yüzden *path operation* açıklamasını, fonksiyonun içinde <abbr title="dokümantasyon için, fonksiyon içinde ilk ifade olarak yazılan (herhangi bir değişkene atanmayan) çok satırlı string">docstring</abbr> olarak tanımlayabilirsiniz; **FastAPI** de onu buradan okur.
 
 Docstring içinde <a href="https://en.wikipedia.org/wiki/Markdown" class="external-link" target="_blank">Markdown</a> yazabilirsiniz; doğru şekilde yorumlanır ve gösterilir (docstring girintisi dikkate alınarak).
 
@@ -70,7 +70,7 @@ Interactive docs’ta şöyle kullanılacaktır:
 
 `response_description` parametresi ile response açıklamasını belirtebilirsiniz:
 
-{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial005_py310.py hl[19] *}
+{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial005_py310.py hl[18] *}
 
 /// info | Bilgi
 
@@ -90,7 +90,7 @@ Bu yüzden siz sağlamazsanız, **FastAPI** otomatik olarak "Successful response
 
 ## Bir *path operation*’ı Deprecate Etmek { #deprecate-a-path-operation }
 
-Bir *path operation*’ı kaldırmadan, <abbr title="obsolete, recommended not to use it - kullanım dışı, kullanılması önerilmez">deprecated</abbr> olarak işaretlemeniz gerekiyorsa `deprecated` parametresini verin:
+Bir *path operation*’ı kaldırmadan, <abbr title="kullanım dışı, kullanılması önerilmez">deprecated</abbr> olarak işaretlemeniz gerekiyorsa `deprecated` parametresini verin:
 
 {* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial006_py39.py hl[16] *}