+
+
+## Verfügbare Responses
+
+Hier sind einige der verfügbaren Responses.
+
+Bedenken Sie, dass Sie `Response` verwenden können, um alles andere zurückzugeben, oder sogar eine benutzerdefinierte Unterklasse zu erstellen.
+
+!!! note "Technische Details"
+ Sie können auch `from starlette.responses import HTMLResponse` verwenden.
+
+ **FastAPI** bietet dieselben `starlette.responses` auch via `fastapi.responses` an, als Annehmlichkeit für Sie, den Entwickler. Die meisten verfügbaren Responses kommen aber direkt von Starlette.
+
+### `Response`
+
+Die Hauptklasse `Response`, alle anderen Responses erben von ihr.
+
+Sie können sie direkt zurückgeben.
+
+Sie akzeptiert die folgenden Parameter:
+
+* `content` – Ein `str` oder `bytes`.
+* `status_code` – Ein `int`-HTTP-Statuscode.
+* `headers` – Ein `dict` von Strings.
+* `media_type` – Ein `str`, der den Medientyp angibt. Z. B. `"text/html"`.
+
+FastAPI (eigentlich Starlette) fügt automatisch einen Content-Length-Header ein. Außerdem wird es einen Content-Type-Header einfügen, der auf dem media_type basiert, und für Texttypen einen Zeichensatz (charset) anfügen.
+
+```Python hl_lines="1 18"
+{!../../../docs_src/response_directly/tutorial002.py!}
+```
+
+### `HTMLResponse`
+
+Nimmt Text oder Bytes entgegen und gibt eine HTML-Response zurück, wie Sie oben gelesen haben.
+
+### `PlainTextResponse`
+
+Nimmt Text oder Bytes entgegen und gibt eine Plain-Text-Response zurück.
+
+```Python hl_lines="2 7 9"
+{!../../../docs_src/custom_response/tutorial005.py!}
+```
+
+### `JSONResponse`
+
+Nimmt einige Daten entgegen und gibt eine `application/json`-codierte Response zurück.
+
+Dies ist die Standard-Response, die in **FastAPI** verwendet wird, wie Sie oben gelesen haben.
+
+### `ORJSONResponse`
+
+Eine schnelle alternative JSON-Response mit `orjson`, wie Sie oben gelesen haben.
+
+### `UJSONResponse`
+
+Eine alternative JSON-Response mit `ujson`.
+
+!!! warning "Achtung"
+ `ujson` ist bei der Behandlung einiger Sonderfälle weniger sorgfältig als Pythons eingebaute Implementierung.
+
+```Python hl_lines="2 7"
+{!../../../docs_src/custom_response/tutorial001.py!}
+```
+
+!!! tip "Tipp"
+ Möglicherweise ist `ORJSONResponse` eine schnellere Alternative.
+
+### `RedirectResponse`
+
+Gibt eine HTTP-Weiterleitung (HTTP-Redirect) zurück. Verwendet standardmäßig den Statuscode 307 – Temporäre Weiterleitung (Temporary Redirect).
+
+Sie können eine `RedirectResponse` direkt zurückgeben:
+
+```Python hl_lines="2 9"
+{!../../../docs_src/custom_response/tutorial006.py!}
+```
+
+---
+
+Oder Sie können sie im Parameter `response_class` verwenden:
+
+
+```Python hl_lines="2 7 9"
+{!../../../docs_src/custom_response/tutorial006b.py!}
+```
+
+Wenn Sie das tun, können Sie die URL direkt von Ihrer *Pfadoperation*-Funktion zurückgeben.
+
+In diesem Fall ist der verwendete `status_code` der Standardcode für die `RedirectResponse`, also `307`.
+
+---
+
+Sie können den Parameter `status_code` auch in Kombination mit dem Parameter `response_class` verwenden:
+
+```Python hl_lines="2 7 9"
+{!../../../docs_src/custom_response/tutorial006c.py!}
+```
+
+### `StreamingResponse`
+
+Nimmt einen asynchronen Generator oder einen normalen Generator/Iterator und streamt den Responsebody.
+
+```Python hl_lines="2 14"
+{!../../../docs_src/custom_response/tutorial007.py!}
+```
+
+#### Verwendung von `StreamingResponse` mit dateiähnlichen Objekten
+
+Wenn Sie ein dateiähnliches (file-like) Objekt haben (z. B. das von `open()` zurückgegebene Objekt), können Sie eine Generatorfunktion erstellen, um über dieses dateiähnliche Objekt zu iterieren.
+
+Auf diese Weise müssen Sie nicht alles zuerst in den Arbeitsspeicher lesen und können diese Generatorfunktion an `StreamingResponse` übergeben und zurückgeben.
+
+Das umfasst viele Bibliotheken zur Interaktion mit Cloud-Speicher, Videoverarbeitung und anderen.
+
+```{ .python .annotate hl_lines="2 10-12 14" }
+{!../../../docs_src/custom_response/tutorial008.py!}
+```
+
+1. Das ist die Generatorfunktion. Es handelt sich um eine „Generatorfunktion“, da sie `yield`-Anweisungen enthält.
+2. Durch die Verwendung eines `with`-Blocks stellen wir sicher, dass das dateiähnliche Objekt geschlossen wird, nachdem die Generatorfunktion fertig ist. Also, nachdem sie mit dem Senden der Response fertig ist.
+3. Dieses `yield from` weist die Funktion an, über das Ding namens `file_like` zu iterieren. Und dann für jeden iterierten Teil, diesen Teil so zurückzugeben, als wenn er aus dieser Generatorfunktion (`iterfile`) stammen würde.
+
+ Es handelt sich also hier um eine Generatorfunktion, die die „generierende“ Arbeit intern auf etwas anderes überträgt.
+
+ Auf diese Weise können wir das Ganze in einen `with`-Block einfügen und so sicherstellen, dass das dateiartige Objekt nach Abschluss geschlossen wird.
+
+!!! tip "Tipp"
+ Beachten Sie, dass wir, da wir Standard-`open()` verwenden, welches `async` und `await` nicht unterstützt, hier die Pfadoperation mit normalen `def` deklarieren.
+
+### `FileResponse`
+
+Streamt eine Datei asynchron als Response.
+
+Nimmt zur Instanziierung einen anderen Satz von Argumenten entgegen als die anderen Response-Typen:
+
+* `path` – Der Dateipfad zur Datei, die gestreamt werden soll.
+* `headers` – Alle benutzerdefinierten Header, die inkludiert werden sollen, als Dictionary.
+* `media_type` – Ein String, der den Medientyp angibt. Wenn nicht gesetzt, wird der Dateiname oder Pfad verwendet, um auf einen Medientyp zu schließen.
+* `filename` – Wenn gesetzt, wird das in der `Content-Disposition` der Response eingefügt.
+
+Datei-Responses enthalten die entsprechenden `Content-Length`-, `Last-Modified`- und `ETag`-Header.
+
+```Python hl_lines="2 10"
+{!../../../docs_src/custom_response/tutorial009.py!}
+```
+
+Sie können auch den Parameter `response_class` verwenden:
+
+```Python hl_lines="2 8 10"
+{!../../../docs_src/custom_response/tutorial009b.py!}
+```
+
+In diesem Fall können Sie den Dateipfad direkt von Ihrer *Pfadoperation*-Funktion zurückgeben.
+
+## Benutzerdefinierte Response-Klasse
+
+Sie können Ihre eigene benutzerdefinierte Response-Klasse erstellen, die von `Response` erbt und diese verwendet.
+
+Nehmen wir zum Beispiel an, dass Sie `orjson` verwenden möchten, aber mit einigen benutzerdefinierten Einstellungen, die in der enthaltenen `ORJSONResponse`-Klasse nicht verwendet werden.
+
+Sie möchten etwa, dass Ihre Response eingerücktes und formatiertes JSON zurückgibt. Dafür möchten Sie die orjson-Option `orjson.OPT_INDENT_2` verwenden.
+
+Sie könnten eine `CustomORJSONResponse` erstellen. Das Wichtigste, was Sie tun müssen, ist, eine `Response.render(content)`-Methode zu erstellen, die den Inhalt als `bytes` zurückgibt:
+
+```Python hl_lines="9-14 17"
+{!../../../docs_src/custom_response/tutorial009c.py!}
+```
+
+Statt:
+
+```json
+{"message": "Hello World"}
+```
+
+... wird die Response jetzt Folgendes zurückgeben:
+
+```json
+{
+ "message": "Hello World"
+}
+```
+
+Natürlich werden Sie wahrscheinlich viel bessere Möglichkeiten finden, Vorteil daraus zu ziehen, als JSON zu formatieren. 😉
+
+## Standard-Response-Klasse
+
+Beim Erstellen einer **FastAPI**-Klasseninstanz oder eines `APIRouter`s können Sie angeben, welche Response-Klasse standardmäßig verwendet werden soll.
+
+Der Parameter, der das definiert, ist `default_response_class`.
+
+Im folgenden Beispiel verwendet **FastAPI** standardmäßig `ORJSONResponse` in allen *Pfadoperationen*, anstelle von `JSONResponse`.
+
+```Python hl_lines="2 4"
+{!../../../docs_src/custom_response/tutorial010.py!}
+```
+
+!!! tip "Tipp"
+ Sie können dennoch weiterhin `response_class` in *Pfadoperationen* überschreiben, wie bisher.
+
+## Zusätzliche Dokumentation
+
+Sie können auch den Medientyp und viele andere Details in OpenAPI mit `responses` deklarieren: [Zusätzliche Responses in OpenAPI](additional-responses.md){.internal-link target=_blank}.
diff --git a/docs/de/docs/advanced/generate-clients.md b/docs/de/docs/advanced/generate-clients.md
new file mode 100644
index 0000000000..2fcba59569
--- /dev/null
+++ b/docs/de/docs/advanced/generate-clients.md
@@ -0,0 +1,286 @@
+# Clients generieren
+
+Da **FastAPI** auf der OpenAPI-Spezifikation basiert, erhalten Sie automatische Kompatibilität mit vielen Tools, einschließlich der automatischen API-Dokumentation (bereitgestellt von Swagger UI).
+
+Ein besonderer Vorteil, der nicht unbedingt offensichtlich ist, besteht darin, dass Sie für Ihre API **Clients generieren** können (manchmal auch **SDKs** genannt), für viele verschiedene **Programmiersprachen**.
+
+## OpenAPI-Client-Generatoren
+
+Es gibt viele Tools zum Generieren von Clients aus **OpenAPI**.
+
+Ein gängiges Tool ist OpenAPI Generator.
+
+Wenn Sie ein **Frontend** erstellen, ist openapi-typescript-codegen eine sehr interessante Alternative.
+
+## Client- und SDK-Generatoren – Sponsor
+
+Es gibt auch einige **vom Unternehmen entwickelte** Client- und SDK-Generatoren, die auf OpenAPI (FastAPI) basieren. In einigen Fällen können diese Ihnen **weitere Funktionalität** zusätzlich zu qualitativ hochwertigen generierten SDKs/Clients bieten.
+
+Einige von diesen ✨ [**sponsern FastAPI**](../help-fastapi.md#den-autor-sponsern){.internal-link target=_blank} ✨, das gewährleistet die kontinuierliche und gesunde **Entwicklung** von FastAPI und seinem **Ökosystem**.
+
+Und es zeigt deren wahres Engagement für FastAPI und seine **Community** (Sie), da diese Ihnen nicht nur einen **guten Service** bieten möchten, sondern auch sicherstellen möchten, dass Sie über ein **gutes und gesundes Framework** verfügen, FastAPI. 🙇
+
+Beispielsweise könnten Sie Speakeasy ausprobieren.
+
+Es gibt auch mehrere andere Unternehmen, welche ähnliche Dienste anbieten und die Sie online suchen und finden können. 🤓
+
+## Einen TypeScript-Frontend-Client generieren
+
+Beginnen wir mit einer einfachen FastAPI-Anwendung:
+
+=== "Python 3.9+"
+
+ ```Python hl_lines="7-9 12-13 16-17 21"
+ {!> ../../../docs_src/generate_clients/tutorial001_py39.py!}
+ ```
+
+=== "Python 3.8+"
+
+ ```Python hl_lines="9-11 14-15 18 19 23"
+ {!> ../../../docs_src/generate_clients/tutorial001.py!}
+ ```
+
+Beachten Sie, dass die *Pfadoperationen* die Modelle definieren, welche diese für die Request- und Response-Payload verwenden, indem sie die Modelle `Item` und `ResponseMessage` verwenden.
+
+### API-Dokumentation
+
+Wenn Sie zur API-Dokumentation gehen, werden Sie sehen, dass diese die **Schemas** für die Daten enthält, welche in Requests gesendet und in Responses empfangen werden:
+
+
+
+Sie können diese Schemas sehen, da sie mit den Modellen in der Anwendung deklariert wurden.
+
+Diese Informationen sind im **OpenAPI-Schema** der Anwendung verfügbar und werden dann in der API-Dokumentation angezeigt (von Swagger UI).
+
+Und dieselben Informationen aus den Modellen, die in OpenAPI enthalten sind, können zum **Generieren des Client-Codes** verwendet werden.
+
+### Einen TypeScript-Client generieren
+
+Nachdem wir nun die Anwendung mit den Modellen haben, können wir den Client-Code für das Frontend generieren.
+
+#### `openapi-typescript-codegen` installieren
+
+Sie können `openapi-typescript-codegen` in Ihrem Frontend-Code installieren mit:
+
+
+
+Sie erhalten außerdem automatische Vervollständigung für die zu sendende Payload:
+
+
+
+!!! tip "Tipp"
+ Beachten Sie die automatische Vervollständigung für `name` und `price`, welche in der FastAPI-Anwendung im `Item`-Modell definiert wurden.
+
+Sie erhalten Inline-Fehlerberichte für die von Ihnen gesendeten Daten:
+
+
+
+Das Response-Objekt hat auch automatische Vervollständigung:
+
+
+
+## FastAPI-Anwendung mit Tags
+
+In vielen Fällen wird Ihre FastAPI-Anwendung größer sein und Sie werden wahrscheinlich Tags verwenden, um verschiedene Gruppen von *Pfadoperationen* zu separieren.
+
+Beispielsweise könnten Sie einen Abschnitt für **Items (Artikel)** und einen weiteren Abschnitt für **Users (Benutzer)** haben, und diese könnten durch Tags getrennt sein:
+
+=== "Python 3.9+"
+
+ ```Python hl_lines="21 26 34"
+ {!> ../../../docs_src/generate_clients/tutorial002_py39.py!}
+ ```
+
+=== "Python 3.8+"
+
+ ```Python hl_lines="23 28 36"
+ {!> ../../../docs_src/generate_clients/tutorial002.py!}
+ ```
+
+### Einen TypeScript-Client mit Tags generieren
+
+Wenn Sie unter Verwendung von Tags einen Client für eine FastAPI-Anwendung generieren, wird normalerweise auch der Client-Code anhand der Tags getrennt.
+
+Auf diese Weise können Sie die Dinge für den Client-Code richtig ordnen und gruppieren:
+
+
+
+In diesem Fall haben Sie:
+
+* `ItemsService`
+* `UsersService`
+
+### Client-Methodennamen
+
+Im Moment sehen die generierten Methodennamen wie `createItemItemsPost` nicht sehr sauber aus:
+
+```TypeScript
+ItemsService.createItemItemsPost({name: "Plumbus", price: 5})
+```
+
+... das liegt daran, dass der Client-Generator für jede *Pfadoperation* die OpenAPI-interne **Operation-ID** verwendet.
+
+OpenAPI erfordert, dass jede Operation-ID innerhalb aller *Pfadoperationen* eindeutig ist. Daher verwendet FastAPI den **Funktionsnamen**, den **Pfad** und die **HTTP-Methode/-Operation**, um diese Operation-ID zu generieren. Denn so kann sichergestellt werden, dass die Operation-IDs eindeutig sind.
+
+Aber ich zeige Ihnen als nächstes, wie Sie das verbessern können. 🤓
+
+## Benutzerdefinierte Operation-IDs und bessere Methodennamen
+
+Sie können die Art und Weise, wie diese Operation-IDs **generiert** werden, **ändern**, um sie einfacher zu machen und **einfachere Methodennamen** in den Clients zu haben.
+
+In diesem Fall müssen Sie auf andere Weise sicherstellen, dass jede Operation-ID **eindeutig** ist.
+
+Sie könnten beispielsweise sicherstellen, dass jede *Pfadoperation* einen Tag hat, und dann die Operation-ID basierend auf dem **Tag** und dem **Namen** der *Pfadoperation* (dem Funktionsnamen) generieren.
+
+### Funktion zum Generieren einer eindeutigen ID erstellen
+
+FastAPI verwendet eine **eindeutige ID** für jede *Pfadoperation*, diese wird für die **Operation-ID** und auch für die Namen aller benötigten benutzerdefinierten Modelle für Requests oder Responses verwendet.
+
+Sie können diese Funktion anpassen. Sie nimmt eine `APIRoute` und gibt einen String zurück.
+
+Hier verwendet sie beispielsweise den ersten Tag (Sie werden wahrscheinlich nur einen Tag haben) und den Namen der *Pfadoperation* (den Funktionsnamen).
+
+Anschließend können Sie diese benutzerdefinierte Funktion als Parameter `generate_unique_id_function` an **FastAPI** übergeben:
+
+=== "Python 3.9+"
+
+ ```Python hl_lines="6-7 10"
+ {!> ../../../docs_src/generate_clients/tutorial003_py39.py!}
+ ```
+
+=== "Python 3.8+"
+
+ ```Python hl_lines="8-9 12"
+ {!> ../../../docs_src/generate_clients/tutorial003.py!}
+ ```
+
+### Einen TypeScript-Client mit benutzerdefinierten Operation-IDs generieren
+
+Wenn Sie nun den Client erneut generieren, werden Sie feststellen, dass er über die verbesserten Methodennamen verfügt:
+
+
+
+Wie Sie sehen, haben die Methodennamen jetzt den Tag und dann den Funktionsnamen, aber keine Informationen aus dem URL-Pfad und der HTTP-Operation.
+
+### Vorab-Modifikation der OpenAPI-Spezifikation für den Client-Generator
+
+Der generierte Code enthält immer noch etwas **verdoppelte Information**.
+
+Wir wissen bereits, dass diese Methode mit den **Items** zusammenhängt, da sich dieses Wort in `ItemsService` befindet (vom Tag übernommen), aber wir haben auch immer noch den Tagnamen im Methodennamen vorangestellt. 😕
+
+Wir werden das wahrscheinlich weiterhin für OpenAPI im Allgemeinen beibehalten wollen, da dadurch sichergestellt wird, dass die Operation-IDs **eindeutig** sind.
+
+Aber für den generierten Client könnten wir die OpenAPI-Operation-IDs direkt vor der Generierung der Clients **modifizieren**, um diese Methodennamen schöner und **sauberer** zu machen.
+
+Wir könnten das OpenAPI-JSON in eine Datei `openapi.json` herunterladen und dann mit einem Skript wie dem folgenden **den vorangestellten Tag entfernen**:
+
+=== "Python"
+
+ ```Python
+ {!> ../../../docs_src/generate_clients/tutorial004.py!}
+ ```
+
+=== "Node.js"
+
+ ```Javascript
+ {!> ../../../docs_src/generate_clients/tutorial004.js!}
+ ```
+
+Damit würden die Operation-IDs von Dingen wie `items-get_items` in `get_items` umbenannt, sodass der Client-Generator einfachere Methodennamen generieren kann.
+
+### Einen TypeScript-Client mit der modifizierten OpenAPI generieren
+
+Da das Endergebnis nun in einer Datei `openapi.json` vorliegt, würden Sie die `package.json` ändern, um diese lokale Datei zu verwenden, zum Beispiel:
+
+```JSON hl_lines="7"
+{
+ "name": "frontend-app",
+ "version": "1.0.0",
+ "description": "",
+ "main": "index.js",
+ "scripts": {
+ "generate-client": "openapi --input ./openapi.json --output ./src/client --client axios --useOptions --useUnionTypes"
+ },
+ "author": "",
+ "license": "",
+ "devDependencies": {
+ "openapi-typescript-codegen": "^0.20.1",
+ "typescript": "^4.6.2"
+ }
+}
+```
+
+Nach der Generierung des neuen Clients hätten Sie nun **saubere Methodennamen** mit allen **Autovervollständigungen**, **Inline-Fehlerberichten**, usw.:
+
+
+
+## Vorteile
+
+Wenn Sie die automatisch generierten Clients verwenden, erhalten Sie **automatische Codevervollständigung** für:
+
+* Methoden.
+* Request-Payloads im Body, Query-Parameter, usw.
+* Response-Payloads.
+
+Außerdem erhalten Sie für alles **Inline-Fehlerberichte**.
+
+Und wann immer Sie den Backend-Code aktualisieren und das Frontend **neu generieren**, stehen alle neuen *Pfadoperationen* als Methoden zur Verfügung, die alten werden entfernt und alle anderen Änderungen werden im generierten Code reflektiert. 🤓
+
+Das bedeutet auch, dass, wenn sich etwas ändert, dies automatisch im Client-Code **reflektiert** wird. Und wenn Sie den Client **erstellen**, kommt es zu einer Fehlermeldung, wenn die verwendeten Daten **nicht übereinstimmen**.
+
+Sie würden also sehr früh im Entwicklungszyklus **viele Fehler erkennen**, anstatt darauf warten zu müssen, dass die Fehler Ihren Endbenutzern in der Produktion angezeigt werden, und dann zu versuchen, zu debuggen, wo das Problem liegt. ✨
diff --git a/docs/de/docs/advanced/openapi-webhooks.md b/docs/de/docs/advanced/openapi-webhooks.md
new file mode 100644
index 0000000000..339218080d
--- /dev/null
+++ b/docs/de/docs/advanced/openapi-webhooks.md
@@ -0,0 +1,51 @@
+# OpenAPI-Webhooks
+
+Es gibt Fälle, in denen Sie Ihren API-Benutzern mitteilen möchten, dass Ihre Anwendung mit einigen Daten *deren* Anwendung aufrufen (ein Request senden) könnte, normalerweise um über ein bestimmtes **Event** zu **benachrichtigen**.
+
+Das bedeutet, dass anstelle des normalen Prozesses, bei dem Benutzer Requests an Ihre API senden, **Ihre API** (oder Ihre Anwendung) **Requests an deren System** (an deren API, deren Anwendung) senden könnte.
+
+Das wird normalerweise als **Webhook** bezeichnet.
+
+## Webhooks-Schritte
+
+Der Prozess besteht normalerweise darin, dass **Sie in Ihrem Code definieren**, welche Nachricht Sie senden möchten, den **Body des Requests**.
+
+Sie definieren auch auf irgendeine Weise, zu welchen **Momenten** Ihre Anwendung diese Requests oder Events sendet.
+
+Und **Ihre Benutzer** definieren auf irgendeine Weise (zum Beispiel irgendwo in einem Web-Dashboard) die **URL**, an die Ihre Anwendung diese Requests senden soll.
+
+Die gesamte **Logik** zur Registrierung der URLs für Webhooks und der Code zum tatsächlichen Senden dieser Requests liegt bei Ihnen. Sie schreiben es so, wie Sie möchten, in **Ihrem eigenen Code**.
+
+## Webhooks mit **FastAPI** und OpenAPI dokumentieren
+
+Mit **FastAPI** können Sie mithilfe von OpenAPI die Namen dieser Webhooks, die Arten von HTTP-Operationen, die Ihre Anwendung senden kann (z. B. `POST`, `PUT`, usw.) und die Request**bodys** definieren, die Ihre Anwendung senden würde.
+
+Dies kann es Ihren Benutzern viel einfacher machen, **deren APIs zu implementieren**, um Ihre **Webhook**-Requests zu empfangen. Möglicherweise können diese sogar einen Teil des eigenem API-Codes automatisch generieren.
+
+!!! info
+ Webhooks sind in OpenAPI 3.1.0 und höher verfügbar und werden von FastAPI `0.99.0` und höher unterstützt.
+
+## Eine Anwendung mit Webhooks
+
+Wenn Sie eine **FastAPI**-Anwendung erstellen, gibt es ein `webhooks`-Attribut, mit dem Sie *Webhooks* definieren können, genauso wie Sie *Pfadoperationen* definieren würden, zum Beispiel mit `@app.webhooks.post()`.
+
+```Python hl_lines="9-13 36-53"
+{!../../../docs_src/openapi_webhooks/tutorial001.py!}
+```
+
+Die von Ihnen definierten Webhooks landen im **OpenAPI**-Schema und der automatischen **Dokumentations-Oberfläche**.
+
+!!! info
+ Das `app.webhooks`-Objekt ist eigentlich nur ein `APIRouter`, derselbe Typ, den Sie verwenden würden, wenn Sie Ihre Anwendung mit mehreren Dateien strukturieren.
+
+Beachten Sie, dass Sie bei Webhooks tatsächlich keinen *Pfad* (wie `/items/`) deklarieren, sondern dass der Text, den Sie dort übergeben, lediglich eine **Kennzeichnung** des Webhooks (der Name des Events) ist. Zum Beispiel ist in `@app.webhooks.post("new-subscription")` der Webhook-Name `new-subscription`.
+
+Das liegt daran, dass erwartet wird, dass **Ihre Benutzer** den tatsächlichen **URL-Pfad**, an dem diese den Webhook-Request empfangen möchten, auf andere Weise definieren (z. B. über ein Web-Dashboard).
+
+### Es in der Dokumentation ansehen
+
+Jetzt können Sie Ihre Anwendung mit Uvicorn starten und auf http://127.0.0.1:8000/docs gehen.
+
+Sie werden sehen, dass Ihre Dokumentation die normalen *Pfadoperationen* und jetzt auch einige **Webhooks** enthält:
+
+
diff --git a/docs/de/docs/help/index.md b/docs/de/docs/help/index.md
new file mode 100644
index 0000000000..8fdc4a0497
--- /dev/null
+++ b/docs/de/docs/help/index.md
@@ -0,0 +1,3 @@
+# Hilfe
+
+Helfen und Hilfe erhalten, beitragen, mitmachen. 🤝
diff --git a/docs/de/docs/learn/index.md b/docs/de/docs/learn/index.md
new file mode 100644
index 0000000000..b5582f55b6
--- /dev/null
+++ b/docs/de/docs/learn/index.md
@@ -0,0 +1,5 @@
+# Lernen
+
+Hier finden Sie die einführenden Kapitel und Tutorials zum Erlernen von **FastAPI**.
+
+Sie könnten dies als **Buch**, als **Kurs**, als **offizielle** und empfohlene Methode zum Erlernen von FastAPI betrachten. 😎
diff --git a/docs/de/docs/reference/index.md b/docs/de/docs/reference/index.md
new file mode 100644
index 0000000000..e9362b962a
--- /dev/null
+++ b/docs/de/docs/reference/index.md
@@ -0,0 +1,8 @@
+# Referenz – Code-API
+
+Hier ist die Referenz oder Code-API, die Klassen, Funktionen, Parameter, Attribute und alle FastAPI-Teile, die Sie in Ihren Anwendungen verwenden können.
+
+Wenn Sie **FastAPI** lernen möchten, ist es viel besser, das [FastAPI-Tutorial](https://fastapi.tiangolo.com/tutorial/) zu lesen.
+
+!!! note "Hinweis Deutsche Übersetzung"
+ Die nachfolgende API wird aus der Quelltext-Dokumentation erstellt, daher sind nur die Einleitungen auf Deutsch.
diff --git a/docs/de/docs/resources/index.md b/docs/de/docs/resources/index.md
new file mode 100644
index 0000000000..abf270d9fd
--- /dev/null
+++ b/docs/de/docs/resources/index.md
@@ -0,0 +1,3 @@
+# Ressourcen
+
+Zusätzliche Ressourcen, externe Links, Artikel und mehr. ✈️
diff --git a/docs/de/docs/tutorial/middleware.md b/docs/de/docs/tutorial/middleware.md
new file mode 100644
index 0000000000..7d6e6b71a3
--- /dev/null
+++ b/docs/de/docs/tutorial/middleware.md
@@ -0,0 +1,61 @@
+# Middleware
+
+Sie können Middleware zu **FastAPI**-Anwendungen hinzufügen.
+
+Eine „Middleware“ ist eine Funktion, die mit jedem **Request** arbeitet, bevor er von einer bestimmten *Pfadoperation* verarbeitet wird. Und auch mit jeder **Response**, bevor sie zurückgegeben wird.
+
+* Sie nimmt jeden **Request** entgegen, der an Ihre Anwendung gesendet wird.
+* Sie kann dann etwas mit diesem **Request** tun oder beliebigen Code ausführen.
+* Dann gibt sie den **Request** zur Verarbeitung durch den Rest der Anwendung weiter (durch eine bestimmte *Pfadoperation*).
+* Sie nimmt dann die **Response** entgegen, die von der Anwendung generiert wurde (durch eine bestimmte *Pfadoperation*).
+* Sie kann etwas mit dieser **Response** tun oder beliebigen Code ausführen.
+* Dann gibt sie die **Response** zurück.
+
+!!! note "Technische Details"
+ Wenn Sie Abhängigkeiten mit `yield` haben, wird der Exit-Code *nach* der Middleware ausgeführt.
+
+ Wenn es Hintergrundaufgaben gab (später dokumentiert), werden sie *nach* allen Middlewares ausgeführt.
+
+## Erstellung einer Middleware
+
+Um eine Middleware zu erstellen, verwenden Sie den Dekorator `@app.middleware("http")` über einer Funktion.
+
+Die Middleware-Funktion erhält:
+
+* Den `request`.
+* Eine Funktion `call_next`, die den `request` als Parameter erhält.
+ * Diese Funktion gibt den `request` an die entsprechende *Pfadoperation* weiter.
+ * Dann gibt es die von der entsprechenden *Pfadoperation* generierte `response` zurück.
+* Sie können die `response` dann weiter modifizieren, bevor Sie sie zurückgeben.
+
+```Python hl_lines="8-9 11 14"
+{!../../../docs_src/middleware/tutorial001.py!}
+```
+
+!!! tip "Tipp"
+ Beachten Sie, dass benutzerdefinierte proprietäre Header hinzugefügt werden können. Verwenden Sie dafür das Präfix 'X-'.
+
+ Wenn Sie jedoch benutzerdefinierte Header haben, die ein Client in einem Browser sehen soll, müssen Sie sie zu Ihrer CORS-Konfigurationen ([CORS (Cross-Origin Resource Sharing)](cors.md){.internal-link target=_blank}) hinzufügen, indem Sie den Parameter `expose_headers` verwenden, der in der Starlette-CORS-Dokumentation dokumentiert ist.
+
+!!! note "Technische Details"
+ Sie könnten auch `from starlette.requests import Request` verwenden.
+
+ **FastAPI** bietet es als Komfort für Sie, den Entwickler, an. Aber es stammt direkt von Starlette.
+
+### Vor und nach der `response`
+
+Sie können Code hinzufügen, der mit dem `request` ausgeführt wird, bevor dieser von einer beliebigen *Pfadoperation* empfangen wird.
+
+Und auch nachdem die `response` generiert wurde, bevor sie zurückgegeben wird.
+
+Sie könnten beispielsweise einen benutzerdefinierten Header `X-Process-Time` hinzufügen, der die Zeit in Sekunden enthält, die benötigt wurde, um den Request zu verarbeiten und eine Response zu generieren:
+
+```Python hl_lines="10 12-13"
+{!../../../docs_src/middleware/tutorial001.py!}
+```
+
+## Andere Middlewares
+
+Sie können später mehr über andere Middlewares in [Handbuch für fortgeschrittene Benutzer: Fortgeschrittene Middleware](../advanced/middleware.md){.internal-link target=_blank} lesen.
+
+In der nächsten Sektion erfahren Sie, wie Sie CORS mit einer Middleware behandeln können.
diff --git a/docs/en/docs/release-notes.md b/docs/en/docs/release-notes.md
index a969545270..d7a8e0c60d 100644
--- a/docs/en/docs/release-notes.md
+++ b/docs/en/docs/release-notes.md
@@ -45,6 +45,28 @@ hide:
### Translations
+* 🌐 Add German translation for `docs/de/docs/advanced/openapi-webhooks.md`. PR [#10712](https://github.com/tiangolo/fastapi/pull/10712) by [@nilslindemann](https://github.com/nilslindemann).
+* 🌐 Add German translation for `docs/de/docs/advanced/custom-response.md`. PR [#10624](https://github.com/tiangolo/fastapi/pull/10624) by [@nilslindemann](https://github.com/nilslindemann).
+* 🌐 Add German translation for `docs/de/docs/advanced/additional-status-codes.md`. PR [#10617](https://github.com/tiangolo/fastapi/pull/10617) by [@nilslindemann](https://github.com/nilslindemann).
+* 🌐 Add German translation for `docs/de/docs/tutorial/middleware.md`. PR [#10391](https://github.com/tiangolo/fastapi/pull/10391) by [@JohannesJungbluth](https://github.com/JohannesJungbluth).
+* 🌐 Add German translation for introduction documents. PR [#10497](https://github.com/tiangolo/fastapi/pull/10497) by [@nilslindemann](https://github.com/nilslindemann).
+* 🌐 Add Japanese translation for `docs/ja/docs/tutorial/encoder.md`. PR [#1955](https://github.com/tiangolo/fastapi/pull/1955) by [@SwftAlpc](https://github.com/SwftAlpc).
+* 🌐 Add Japanese translation for `docs/ja/docs/tutorial/extra-data-types.md`. PR [#1932](https://github.com/tiangolo/fastapi/pull/1932) by [@SwftAlpc](https://github.com/SwftAlpc).
+* 🌐 Add Turkish translation for `docs/tr/docs/async.md`. PR [#5191](https://github.com/tiangolo/fastapi/pull/5191) by [@BilalAlpaslan](https://github.com/BilalAlpaslan).
+* 🌐 Add Turkish translation for `docs/tr/docs/project-generation.md`. PR [#5192](https://github.com/tiangolo/fastapi/pull/5192) by [@BilalAlpaslan](https://github.com/BilalAlpaslan).
+* 🌐 Add Korean translation for `docs/ko/docs/deployment/docker.md`. PR [#5657](https://github.com/tiangolo/fastapi/pull/5657) by [@nearnear](https://github.com/nearnear).
+* 🌐 Add Korean translation for `docs/ko/docs/deployment/server-workers.md`. PR [#4935](https://github.com/tiangolo/fastapi/pull/4935) by [@jujumilk3](https://github.com/jujumilk3).
+* 🌐 Add Korean translation for `docs/ko/docs/deployment/index.md`. PR [#4561](https://github.com/tiangolo/fastapi/pull/4561) by [@jujumilk3](https://github.com/jujumilk3).
+* 🌐 Add Korean translation for `docs/ko/docs/tutorial/path-operation-configuration.md`. PR [#3639](https://github.com/tiangolo/fastapi/pull/3639) by [@jungsu-kwon](https://github.com/jungsu-kwon).
+* 🌐 Modify the description of `zh` - Traditional Chinese. PR [#10889](https://github.com/tiangolo/fastapi/pull/10889) by [@cherinyy](https://github.com/cherinyy).
+* 🌐 Add Korean translation for `docs/ko/docs/tutorial/static-files.md`. PR [#2957](https://github.com/tiangolo/fastapi/pull/2957) by [@jeesang7](https://github.com/jeesang7).
+* 🌐 Add Korean translation for `docs/ko/docs/tutorial/response-model.md`. PR [#2766](https://github.com/tiangolo/fastapi/pull/2766) by [@hard-coders](https://github.com/hard-coders).
+* 🌐 Add Korean translation for `docs/ko/docs/tutorial/body-multiple-params.md`. PR [#2461](https://github.com/tiangolo/fastapi/pull/2461) by [@PandaHun](https://github.com/PandaHun).
+* 🌐 Add Korean translation for `docs/ko/docs/tutorial/query-params-str-validations.md`. PR [#2415](https://github.com/tiangolo/fastapi/pull/2415) by [@hard-coders](https://github.com/hard-coders).
+* 🌐 Add Korean translation for `docs/ko/docs/python-types.md`. PR [#2267](https://github.com/tiangolo/fastapi/pull/2267) by [@jrim](https://github.com/jrim).
+* 🌐 Add Korean translation for `docs/ko/docs/tutorial/body-nested-models.md`. PR [#2506](https://github.com/tiangolo/fastapi/pull/2506) by [@hard-coders](https://github.com/hard-coders).
+* 🌐 Add Korean translation for `docs/ko/docs/learn/index.md`. PR [#10977](https://github.com/tiangolo/fastapi/pull/10977) by [@KaniKim](https://github.com/KaniKim).
+* 🌐 Initialize translations for Traditional Chinese. PR [#10505](https://github.com/tiangolo/fastapi/pull/10505) by [@hsuanchi](https://github.com/hsuanchi).
* ✏️ Tweak the german translation of `docs/de/docs/tutorial/index.md`. PR [#10962](https://github.com/tiangolo/fastapi/pull/10962) by [@nilslindemann](https://github.com/nilslindemann).
* ✏️ Fix typo error in `docs/ko/docs/tutorial/path-params.md`. PR [#10758](https://github.com/tiangolo/fastapi/pull/10758) by [@2chanhaeng](https://github.com/2chanhaeng).
* 🌐 Add Japanese translation for `docs/ja/docs/tutorial/dependencies/dependencies-with-yield.md`. PR [#1961](https://github.com/tiangolo/fastapi/pull/1961) by [@SwftAlpc](https://github.com/SwftAlpc).
@@ -70,6 +92,8 @@ hide:
### Internal
+* 🔨 Verify `mkdocs.yml` languages in CI, update `docs.py`. PR [#11009](https://github.com/tiangolo/fastapi/pull/11009) by [@tiangolo](https://github.com/tiangolo).
+* 🔧 Update config in `label-approved.yml` to accept translations with 1 reviewer. PR [#11007](https://github.com/tiangolo/fastapi/pull/11007) by [@alejsdev](https://github.com/alejsdev).
* 👷 Add changes-requested handling in GitHub Action issue manager. PR [#10971](https://github.com/tiangolo/fastapi/pull/10971) by [@tiangolo](https://github.com/tiangolo).
* 🔧 Group dependencies on dependabot updates. PR [#10952](https://github.com/tiangolo/fastapi/pull/10952) by [@Kludex](https://github.com/Kludex).
* ⬆ Bump actions/setup-python from 4 to 5. PR [#10764](https://github.com/tiangolo/fastapi/pull/10764) by [@dependabot[bot]](https://github.com/apps/dependabot).
diff --git a/docs/en/mkdocs.yml b/docs/en/mkdocs.yml
index b8d27a35b0..d34e919bde 100644
--- a/docs/en/mkdocs.yml
+++ b/docs/en/mkdocs.yml
@@ -242,7 +242,7 @@ markdown_extensions:
format: !!python/name:pymdownx.superfences.fence_code_format ''
pymdownx.tabbed:
alternate_style: true
- pymdownx.tilde:
+ pymdownx.tilde: null
attr_list: null
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@@ -267,6 +267,8 @@ extra:
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- link: /
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+ - link: /bn/
+ name: bn - বাংলা
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name: yo - Yorùbá
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- name: zh - 汉语
+ name: zh - 简体中文
+ - link: /zh-hant/
+ name: zh-hant - 繁體中文
- link: /em/
name: 😉
extra_css:
diff --git a/docs/ja/docs/tutorial/encoder.md b/docs/ja/docs/tutorial/encoder.md
new file mode 100644
index 0000000000..305867ab7b
--- /dev/null
+++ b/docs/ja/docs/tutorial/encoder.md
@@ -0,0 +1,34 @@
+# JSON互換エンコーダ
+
+データ型（Pydanticモデルのような）をJSONと互換性のあるもの（`dict`や`list`など）に変更する必要がある場合があります。
+
+例えば、データベースに保存する必要がある場合です。
+
+そのために、**FastAPI** は`jsonable_encoder()`関数を提供しています。
+
+## `jsonable_encoder`の使用
+
+JSON互換のデータのみを受信するデータベース`fase_db`があるとしましょう。
+
+例えば、`datetime`オブジェクトはJSONと互換性がないので、このデーターベースには受け取られません。
+
+そのため、`datetime`オブジェクトはISO形式のデータを含む`str`に変換されなければなりません。
+
+同様に、このデータベースはPydanticモデル（属性を持つオブジェクト）を受け取らず、`dict`だけを受け取ります。
+
+そのために`jsonable_encoder`を使用することができます。
+
+Pydanticモデルのようなオブジェクトを受け取り、JSON互換版を返します:
+
+```Python hl_lines="5 22"
+{!../../../docs_src/encoder/tutorial001.py!}
+```
+
+この例では、Pydanticモデルを`dict`に、`datetime`を`str`に変換します。
+
+呼び出した結果は、Pythonの標準の`json.dumps()`でエンコードできるものです。
+
+これはJSON形式のデータを含む大きな`str`を（文字列として）返しません。JSONと互換性のある値とサブの値を持つPython標準のデータ構造（例：`dict`）を返します。
+
+!!! note "備考"
+ `jsonable_encoder`は実際には **FastAPI** が内部的にデータを変換するために使用します。しかしこれは他の多くのシナリオで有用です。
diff --git a/docs/ja/docs/tutorial/extra-data-types.md b/docs/ja/docs/tutorial/extra-data-types.md
new file mode 100644
index 0000000000..a152e03226
--- /dev/null
+++ b/docs/ja/docs/tutorial/extra-data-types.md
@@ -0,0 +1,66 @@
+# 追加データ型
+
+今までは、以下のような一般的なデータ型を使用してきました:
+
+* `int`
+* `float`
+* `str`
+* `bool`
+
+しかし、より複雑なデータ型を使用することもできます。
+
+そして、今まで見てきたのと同じ機能を持つことになります:
+
+* 素晴らしいエディタのサポート
+* 受信したリクエストからのデータ変換
+* レスポンスデータのデータ変換
+* データの検証
+* 自動注釈と文書化
+
+## 他のデータ型
+
+ここでは、使用できる追加のデータ型のいくつかを紹介します:
+
+* `UUID`:
+ * 多くのデータベースやシステムで共通のIDとして使用される、標準的な「ユニバーサルにユニークな識別子」です。
+ * リクエストとレスポンスでは`str`として表現されます。
+* `datetime.datetime`:
+ * Pythonの`datetime.datetime`です。
+ * リクエストとレスポンスはISO 8601形式の`str`で表現されます: `2008-09-15T15:53:00+05:00`
+* `datetime.date`:
+ * Pythonの`datetime.date`です。
+ * リクエストとレスポンスはISO 8601形式の`str`で表現されます: `2008-09-15`
+* `datetime.time`:
+ * Pythonの`datetime.time`.
+ * リクエストとレスポンスはISO 8601形式の`str`で表現されます: `14:23:55.003`
+* `datetime.timedelta`:
+ * Pythonの`datetime.timedelta`です。
+ * リクエストとレスポンスでは合計秒数の`float`で表現されます。
+ * Pydanticでは「ISO 8601 time diff encoding」として表現することも可能です。詳細はドキュメントを参照してください。
+* `frozenset`:
+ * リクエストとレスポンスでは`set`と同じように扱われます:
+ * リクエストでは、リストが読み込まれ、重複を排除して`set`に変換されます。
+ * レスポンスでは`set`が`list`に変換されます。
+ * 生成されたスキーマは`set`の値が一意であることを指定します（JSON Schemaの`uniqueItems`を使用します）。
+* `bytes`:
+ * Pythonの標準的な`bytes`です。
+ * リクエストとレスポンスでは`str`として扱われます。
+ * 生成されたスキーマは`str`で`binary`の「フォーマット」持つことを指定します。
+* `Decimal`:
+ * Pythonの標準的な`Decimal`です。
+ * リクエストやレスポンスでは`float`と同じように扱います。
+
+* Pydanticの全ての有効な型はこちらで確認できます: Pydantic data types。
+## 例
+
+ここでは、上記の型のいくつかを使用したパラメータを持つ*path operation*の例を示します。
+
+```Python hl_lines="1 2 12-16"
+{!../../../docs_src/extra_data_types/tutorial001.py!}
+```
+
+関数内のパラメータは自然なデータ型を持っていることに注意してください。そして、以下のように通常の日付操作を行うことができます:
+
+```Python hl_lines="18 19"
+{!../../../docs_src/extra_data_types/tutorial001.py!}
+```
diff --git a/docs/ko/docs/deployment/docker.md b/docs/ko/docs/deployment/docker.md
new file mode 100644
index 0000000000..587b445fc2
--- /dev/null
+++ b/docs/ko/docs/deployment/docker.md
@@ -0,0 +1,698 @@
+# 컨테이너의 FastAPI - 도커
+
+FastAPI 어플리케이션을 배포할 때 일반적인 접근 방법은 **리눅스 컨테이너 이미지**를 생성하는 것입니다. 이 방법은 주로 **도커**를 사용해 이루어집니다. 그런 다음 해당 컨테이너 이미지를 몇가지 방법으로 배포할 수 있습니다.
+
+리눅스 컨테이너를 사용하는 데에는 **보안**, **반복 가능성**, **단순함** 등의 장점이 있습니다.
+
+!!! 팁
+ 시간에 쫓기고 있고 이미 이런것들을 알고 있다면 [`Dockerfile`👇](#build-a-docker-image-for-fastapi)로 점프할 수 있습니다.
+
+
+
+### 타입 추가하기
+
+이전 버전에서 한 줄만 수정해봅시다.
+
+저희는 이 함수의 매개변수 부분:
+
+```Python
+ first_name, last_name
+```
+
+을 아래와 같이 바꿀 겁니다:
+
+```Python
+ first_name: str, last_name: str
+```
+
+이게 다입니다.
+
+이게 "타입 힌트"입니다:
+
+```Python hl_lines="1"
+{!../../../docs_src/python_types/tutorial002.py!}
+```
+
+타입힌트는 다음과 같이 기본 값을 선언하는 것과는 다릅니다:
+
+```Python
+ first_name="john", last_name="doe"
+```
+
+이는 다른 것입니다.
+
+등호(`=`) 대신 콜론(`:`)을 쓰고 있습니다.
+
+일반적으로 타입힌트를 추가한다고 해서 특별하게 어떤 일이 일어나지도 않습니다.
+
+그렇지만 이제, 다시 함수를 만드는 도중이라고 생각해봅시다. 다만 이번엔 타입 힌트가 있습니다.
+
+같은 상황에서 `Ctrl+Space`로 자동완성을 작동시키면,
+
+
+
+아래와 같이 "그렇지!"하는 옵션이 나올때까지 스크롤을 내려서 볼 수 있습니다:
+
+
+
+## 더 큰 동기부여
+
+아래 함수를 보면, 이미 타입 힌트가 적용되어 있는 걸 볼 수 있습니다:
+
+```Python hl_lines="1"
+{!../../../docs_src/python_types/tutorial003.py!}
+```
+
+편집기가 변수의 타입을 알고 있기 때문에, 자동완성 뿐 아니라 에러도 확인할 수 있습니다:
+
+
+
+이제 고쳐야하는 걸 알기 때문에, `age`를 `str(age)`과 같이 문자열로 바꾸게 됩니다:
+
+```Python hl_lines="2"
+{!../../../docs_src/python_types/tutorial004.py!}
+```
+
+## 타입 선언
+
+방금 함수의 매개변수로써 타입 힌트를 선언하는 주요 장소를 보았습니다.
+
+이 위치는 여러분이 **FastAPI**와 함께 이를 사용하는 주요 장소입니다.
+
+### Simple 타입
+
+`str`뿐 아니라 모든 파이썬 표준 타입을 선언할 수 있습니다.
+
+예를 들면:
+
+* `int`
+* `float`
+* `bool`
+* `bytes`
+
+```Python hl_lines="1"
+{!../../../docs_src/python_types/tutorial005.py!}
+```
+
+### 타입 매개변수를 활용한 Generic(제네릭) 타입
+
+`dict`, `list`, `set`, `tuple`과 같은 값을 저장할 수 있는 데이터 구조가 있고, 내부의 값은 각자의 타입을 가질 수도 있습니다.
+
+타입과 내부 타입을 선언하기 위해서는 파이썬 표준 모듈인 `typing`을 이용해야 합니다.
+
+구체적으로는 아래 타입 힌트를 지원합니다.
+
+#### `List`
+
+예를 들면, `str`의 `list`인 변수를 정의해봅시다.
+
+`typing`에서 `List`(대문자 `L`)를 import 합니다.
+
+```Python hl_lines="1"
+{!../../../docs_src/python_types/tutorial006.py!}
+```
+
+콜론(`:`) 문법을 이용하여 변수를 선언합니다.
+
+타입으로는 `List`를 넣어줍니다.
+
+이때 배열은 내부 타입을 포함하는 타입이기 때문에 대괄호 안에 넣어줍니다.
+
+```Python hl_lines="4"
+{!../../../docs_src/python_types/tutorial006.py!}
+```
+
+!!! tip "팁"
+ 대괄호 안의 내부 타입은 "타입 매개변수(type paramters)"라고 합니다.
+
+ 이번 예제에서는 `str`이 `List`에 들어간 타입 매개변수 입니다.
+
+이는 "`items`은 `list`인데, 배열에 들어있는 아이템 각각은 `str`이다"라는 뜻입니다.
+
+이렇게 함으로써, 에디터는 배열에 들어있는 아이템을 처리할때도 도움을 줄 수 있게 됩니다:
+
+
+
+타입이 없으면 이건 거의 불가능이나 다름 없습니다.
+
+변수 `item`은 `items`의 개별 요소라는 사실을 알아두세요.
+
+그리고 에디터는 계속 `str`라는 사실을 알고 도와줍니다.
+
+#### `Tuple`과 `Set`
+
+`tuple`과 `set`도 동일하게 선언할 수 있습니다.
+
+```Python hl_lines="1 4"
+{!../../../docs_src/python_types/tutorial007.py!}
+```
+
+이 뜻은 아래와 같습니다:
+
+* 변수 `items_t`는, 차례대로 `int`, `int`, `str`인 `tuple`이다.
+* 변수 `items_s`는, 각 아이템이 `bytes`인 `set`이다.
+
+#### `Dict`
+
+`dict`를 선언하려면 컴마로 구분된 2개의 파라미터가 필요합니다.
+
+첫 번째 매개변수는 `dict`의 키(key)이고,
+
+두 번째 매개변수는 `dict`의 값(value)입니다.
+
+```Python hl_lines="1 4"
+{!../../../docs_src/python_types/tutorial008.py!}
+```
+
+이 뜻은 아래와 같습니다:
+
+* 변수 `prices`는 `dict`이다:
+ * `dict`의 키(key)는 `str`타입이다. (각 아이템의 이름(name))
+ * `dict`의 값(value)는 `float`타입이다. (각 아이템의 가격(price))
+
+#### `Optional`
+
+`str`과 같이 타입을 선언할 때 `Optional`을 쓸 수도 있는데, "선택적(Optional)"이기때문에 `None`도 될 수 있습니다:
+
+```Python hl_lines="1 4"
+{!../../../docs_src/python_types/tutorial009.py!}
+```
+
+`Optional[str]`을 `str` 대신 쓰게 되면, 특정 값이 실제로는 `None`이 될 수도 있는데 항상 `str`이라고 가정하는 상황에서 에디터가 에러를 찾게 도와줄 수 있습니다.
+
+#### Generic(제네릭) 타입
+
+이 타입은 대괄호 안에 매개변수를 가지며, 종류는:
+
+* `List`
+* `Tuple`
+* `Set`
+* `Dict`
+* `Optional`
+* ...등등
+
+위와 같은 타입은 **Generic(제네릭) 타입** 혹은 **Generics(제네릭스)**라고 불립니다.
+
+### 타입으로서의 클래스
+
+변수의 타입으로 클래스를 선언할 수도 있습니다.
+
+이름(name)을 가진 `Person` 클래스가 있다고 해봅시다.
+
+```Python hl_lines="1-3"
+{!../../../docs_src/python_types/tutorial010.py!}
+```
+
+그렇게 하면 변수를 `Person`이라고 선언할 수 있게 됩니다.
+
+```Python hl_lines="6"
+{!../../../docs_src/python_types/tutorial010.py!}
+```
+
+그리고 역시나 모든 에디터 도움을 받게 되겠죠.
+
+
+
+## Pydantic 모델
+
+Pydantic은 데이터 검증(Validation)을 위한 파이썬 라이브러리입니다.
+
+당신은 속성들을 포함한 클래스 형태로 "모양(shape)"을 선언할 수 있습니다.
+
+그리고 각 속성은 타입을 가지고 있습니다.
+
+이 클래스를 활용하여서 값을 가지고 있는 인스턴스를 만들게 되면, 필요한 경우에는 적당한 타입으로 변환까지 시키기도 하여 데이터가 포함된 객체를 반환합니다.
+
+그리고 결과 객체에 대해서는 에디터의 도움을 받을 수 있게 됩니다.
+
+Pydantic 공식 문서 예시:
+
+```Python
+{!../../../docs_src/python_types/tutorial011.py!}
+```
+
+!!! info "정보"
+ Pydantic<에 대해 더 배우고 싶다면 공식 문서를 참고하세요.
+
+
+**FastAPI**는 모두 Pydantic을 기반으로 되어 있습니다.
+
+이 모든 것이 실제로 어떻게 사용되는지에 대해서는 [자습서 - 사용자 안내서](tutorial/index.md){.internal-link target=_blank} 에서 더 많이 확인하실 수 있습니다.
+
+## **FastAPI**에서의 타입 힌트
+
+**FastAPI**는 여러 부분에서 타입 힌트의 장점을 취하고 있습니다.
+
+**FastAPI**에서 타입 힌트와 함께 매개변수를 선언하면 장점은:
+
+* **에디터 도움**.
+* **타입 확인**.
+
+...그리고 **FastAPI**는 같은 정의를 아래에도 적용합니다:
+
+* **요구사항 정의**: 요청 경로 매개변수, 쿼리 매개변수, 헤더, 바디, 의존성 등.
+* **데이터 변환**: 요청에서 요구한 타입으로.
+* **데이터 검증**: 각 요청마다:
+ * 데이터가 유효하지 않은 경우에는 **자동으로 에러**를 발생합니다.
+* OpenAPI를 활용한 **API 문서화**:
+ * 자동으로 상호작용하는 유저 인터페이스에 쓰이게 됩니다.
+
+위 내용이 다소 추상적일 수도 있지만, 걱정마세요. [자습서 - 사용자 안내서](tutorial/index.md){.internal-link target=_blank}에서 전부 확인 가능합니다.
+
+가장 중요한 건, 표준 파이썬 타입을 한 곳에서(클래스를 더하거나, 데코레이터 사용하는 대신) 사용함으로써 **FastAPI**가 당신을 위해 많은 일을 해준다는 사실이죠.
+
+!!! info "정보"
+ 만약 모든 자습서를 다 보았음에도 타입에 대해서 더 보고자 방문한 경우에는 `mypy`에서 제공하는 "cheat sheet"이 좋은 자료가 될 겁니다.
diff --git a/docs/ko/docs/tutorial/body-multiple-params.md b/docs/ko/docs/tutorial/body-multiple-params.md
new file mode 100644
index 0000000000..034c2e84c7
--- /dev/null
+++ b/docs/ko/docs/tutorial/body-multiple-params.md
@@ -0,0 +1,170 @@
+# 본문 - 다중 매개변수
+
+지금부터 `Path`와 `Query`를 어떻게 사용하는지 확인하겠습니다.
+
+요청 본문 선언에 대한 심화 사용법을 알아보겠습니다.
+
+## `Path`, `Query` 및 본문 매개변수 혼합
+
+당연하게 `Path`, `Query` 및 요청 본문 매개변수 선언을 자유롭게 혼합해서 사용할 수 있고, **FastAPI**는 어떤 동작을 할지 압니다.
+
+또한, 기본 값을 `None`으로 설정해 본문 매개변수를 선택사항으로 선언할 수 있습니다.
+
+```Python hl_lines="19-21"
+{!../../../docs_src/body_multiple_params/tutorial001.py!}
+```
+
+!!! note "참고"
+ 이 경우에는 본문으로 부터 가져온 ` item`은 기본값이 `None`이기 때문에, 선택사항이라는 점을 유의해야 합니다.
+
+## 다중 본문 매개변수
+
+이전 예제에서 보듯이, *경로 동작*은 아래와 같이 `Item` 속성을 가진 JSON 본문을 예상합니다:
+
+```JSON
+{
+ "name": "Foo",
+ "description": "The pretender",
+ "price": 42.0,
+ "tax": 3.2
+}
+```
+
+하지만, 다중 본문 매개변수 역시 선언할 수 있습니다. 예. `item`과 `user`:
+
+```Python hl_lines="22"
+{!../../../docs_src/body_multiple_params/tutorial002.py!}
+```
+
+이 경우에, **FastAPI**는 이 함수 안에 한 개 이상의 본문 매개변수(Pydantic 모델인 두 매개변수)가 있다고 알 것입니다.
+
+그래서, 본문의 매개변수 이름을 키(필드 명)로 사용할 수 있고, 다음과 같은 본문을 예측합니다:
+
+```JSON
+{
+ "item": {
+ "name": "Foo",
+ "description": "The pretender",
+ "price": 42.0,
+ "tax": 3.2
+ },
+ "user": {
+ "username": "dave",
+ "full_name": "Dave Grohl"
+ }
+}
+```
+
+!!! note "참고"
+ 이전과 같이 `item`이 선언 되었더라도, 본문 내의 `item` 키가 있을 것이라고 예측합니다.
+
+FastAPI는 요청을 자동으로 변환해, 매개변수의 `item`과 `user`를 특별한 내용으로 받도록 할 것입니다.
+
+복합 데이터의 검증을 수행하고 OpenAPI 스키마 및 자동 문서를 문서화합니다.
+
+## 본문 내의 단일 값
+
+쿼리 및 경로 매개변수에 대한 추가 데이터를 정의하는 `Query`와 `Path`와 같이, **FastAPI**는 동등한 `Body`를 제공합니다.
+
+예를 들어 이전의 모델을 확장하면, `item`과 `user`와 동일한 본문에 또 다른 `importance`라는 키를 갖도록 할 수있습니다.
+
+단일 값을 그대로 선언한다면, **FastAPI**는 쿼리 매개변수로 가정할 것입니다.
+
+하지만, **FastAPI**의 `Body`를 사용해 다른 본문 키로 처리하도록 제어할 수 있습니다:
+
+
+```Python hl_lines="23"
+{!../../../docs_src/body_multiple_params/tutorial003.py!}
+```
+
+이 경우에는 **FastAPI**는 본문을 이와 같이 예측할 것입니다:
+
+
+```JSON
+{
+ "item": {
+ "name": "Foo",
+ "description": "The pretender",
+ "price": 42.0,
+ "tax": 3.2
+ },
+ "user": {
+ "username": "dave",
+ "full_name": "Dave Grohl"
+ },
+ "importance": 5
+}
+```
+
+다시 말해, 데이터 타입, 검증, 문서 등을 변환합니다.
+
+## 다중 본문 매개변수와 쿼리
+
+당연히, 필요할 때마다 추가적인 쿼리 매개변수를 선언할 수 있고, 이는 본문 매개변수에 추가됩니다.
+
+기본적으로 단일 값은 쿼리 매개변수로 해석되므로, 명시적으로 `Query`를 추가할 필요가 없고, 아래처럼 할 수 있습니다:
+
+```Python hl_lines="27"
+{!../../../docs_src/body_multiple_params/tutorial004.py!}
+```
+
+이렇게:
+
+```Python
+q: Optional[str] = None
+```
+
+!!! info "정보"
+ `Body` 또한 `Query`, `Path` 그리고 이후에 볼 다른 것들처럼 동일한 추가 검증과 메타데이터 매개변수를 갖고 있습니다.
+
+## 단일 본문 매개변수 삽입하기
+
+Pydantic 모델 `Item`의 `item`을 본문 매개변수로 오직 한개만 갖고있다고 하겠습니다.
+
+기본적으로 **FastAPI**는 직접 본문으로 예측할 것입니다.
+
+하지만, 만약 모델 내용에 `item `키를 가진 JSON으로 예측하길 원한다면, 추가적인 본문 매개변수를 선언한 것처럼 `Body`의 특별한 매개변수인 `embed`를 사용할 수 있습니다:
+
+```Python hl_lines="17"
+{!../../../docs_src/body_multiple_params/tutorial005.py!}
+```
+
+아래 처럼:
+
+```Python
+item: Item = Body(..., embed=True)
+```
+
+이 경우에 **FastAPI**는 본문을 아래 대신에:
+
+```JSON hl_lines="2"
+{
+ "name": "Foo",
+ "description": "The pretender",
+ "price": 42.0,
+ "tax": 3.2
+}
+```
+
+아래 처럼 예측할 것 입니다:
+
+```JSON
+{
+ "item": {
+ "name": "Foo",
+ "description": "The pretender",
+ "price": 42.0,
+ "tax": 3.2
+ }
+}
+```
+
+## 정리
+
+요청이 단 한개의 본문을 가지고 있더라도, *경로 동작 함수*로 다중 본문 매개변수를 추가할 수 있습니다.
+
+하지만, **FastAPI**는 이를 처리하고, 함수에 올바른 데이터를 제공하며, *경로 동작*으로 올바른 스키마를 검증하고 문서화 합니다 .
+
+또한, 단일 값을 본문의 일부로 받도록 선언할 수 있습니다.
+
+그리고 **FastAPI**는 단 한개의 매개변수가 선언 되더라도, 본문 내의 키로 삽입 시킬 수 있습니다.
diff --git a/docs/ko/docs/tutorial/body-nested-models.md b/docs/ko/docs/tutorial/body-nested-models.md
new file mode 100644
index 0000000000..7b41aa35b9
--- /dev/null
+++ b/docs/ko/docs/tutorial/body-nested-models.md
@@ -0,0 +1,243 @@
+# 본문 - 중첩 모델
+
+**FastAPI**를 이용하면 (Pydantic 덕분에) 단독으로 깊이 중첩된 모델을 정의, 검증, 문서화하며 사용할 수 있습니다.
+## 리스트 필드
+
+어트리뷰트를 서브타입으로 정의할 수 있습니다. 예를 들어 파이썬 `list`는:
+
+```Python hl_lines="14"
+{!../../../docs_src/body_nested_models/tutorial001.py!}
+```
+
+이는 `tags`를 항목 리스트로 만듭니다. 각 항목의 타입을 선언하지 않더라도요.
+
+## 타입 매개변수가 있는 리스트 필드
+
+하지만 파이썬은 내부의 타입이나 "타입 매개변수"를 선언할 수 있는 특정 방법이 있습니다:
+
+### typing의 `List` 임포트
+
+먼저, 파이썬 표준 `typing` 모듈에서 `List`를 임포트합니다:
+
+```Python hl_lines="1"
+{!../../../docs_src/body_nested_models/tutorial002.py!}
+```
+
+### 타입 매개변수로 `List` 선언
+
+`list`, `dict`, `tuple`과 같은 타입 매개변수(내부 타입)를 갖는 타입을 선언하려면:
+
+* `typing` 모듈에서 임포트
+* 대괄호를 사용하여 "타입 매개변수"로 내부 타입 전달: `[` 및 `]`
+
+```Python
+from typing import List
+
+my_list: List[str]
+```
+
+이 모든 것은 타입 선언을 위한 표준 파이썬 문법입니다.
+
+내부 타입을 갖는 모델 어트리뷰트에 대해 동일한 표준 문법을 사용하세요.
+
+마찬가지로 예제에서 `tags`를 구체적으로 "문자열의 리스트"로 만들 수 있습니다:
+
+```Python hl_lines="14"
+{!../../../docs_src/body_nested_models/tutorial002.py!}
+```
+
+## 집합 타입
+
+그런데 생각해보니 태그는 반복되면 안 돼고, 고유한(Unique) 문자열이어야 할 것 같습니다.
+
+그리고 파이썬은 집합을 위한 특별한 데이터 타입 `set`이 있습니다.
+
+그렇다면 `Set`을 임포트 하고 `tags`를 `str`의 `set`으로 선언할 수 있습니다:
+
+```Python hl_lines="1 14"
+{!../../../docs_src/body_nested_models/tutorial003.py!}
+```
+
+덕분에 중복 데이터가 있는 요청을 수신하더라도 고유한 항목들의 집합으로 변환됩니다.
+
+그리고 해당 데이터를 출력 할 때마다 소스에 중복이 있더라도 고유한 항목들의 집합으로 출력됩니다.
+
+또한 그에 따라 주석이 생기고 문서화됩니다.
+
+## 중첩 모델
+
+Pydantic 모델의 각 어트리뷰트는 타입을 갖습니다.
+
+그런데 해당 타입 자체로 또다른 Pydantic 모델의 타입이 될 수 있습니다.
+
+그러므로 특정한 어트리뷰트의 이름, 타입, 검증을 사용하여 깊게 중첩된 JSON "객체"를 선언할 수 있습니다.
+
+모든 것이 단독으로 중첩됩니다.
+
+### 서브모델 정의
+
+예를 들어, `Image` 모델을 선언할 수 있습니다:
+
+```Python hl_lines="9-11"
+{!../../../docs_src/body_nested_models/tutorial004.py!}
+```
+
+### 서브모듈을 타입으로 사용
+
+그리고 어트리뷰트의 타입으로 사용할 수 있습니다:
+
+```Python hl_lines="20"
+{!../../../docs_src/body_nested_models/tutorial004.py!}
+```
+
+이는 **FastAPI**가 다음과 유사한 본문을 기대한다는 것을 의미합니다:
+
+```JSON
+{
+ "name": "Foo",
+ "description": "The pretender",
+ "price": 42.0,
+ "tax": 3.2,
+ "tags": ["rock", "metal", "bar"],
+ "image": {
+ "url": "http://example.com/baz.jpg",
+ "name": "The Foo live"
+ }
+}
+```
+
+다시 한번, **FastAPI**를 사용하여 해당 선언을 함으로써 얻는 것은:
+
+* 중첩 모델도 편집기 지원(자동완성 등)
+* 데이터 변환
+* 데이터 검증
+* 자동 문서화
+
+## 특별한 타입과 검증
+
+`str`, `int`, `float` 등과 같은 단일 타입과는 별개로, `str`을 상속하는 더 복잡한 단일 타입을 사용할 수 있습니다.
+
+모든 옵션을 보려면, Pydantic's exotic types 문서를 확인하세요. 다음 장에서 몇가지 예제를 볼 수 있습니다.
+
+예를 들어 `Image` 모델 안에 `url` 필드를 `str` 대신 Pydantic의 `HttpUrl`로 선언할 수 있습니다:
+
+```Python hl_lines="4 10"
+{!../../../docs_src/body_nested_models/tutorial005.py!}
+```
+
+이 문자열이 유효한 URL인지 검사하고 JSON 스키마/OpenAPI로 문서화 됩니다.
+
+## 서브모델 리스트를 갖는 어트리뷰트
+
+`list`, `set` 등의 서브타입으로 Pydantic 모델을 사용할 수도 있습니다:
+
+```Python hl_lines="20"
+{!../../../docs_src/body_nested_models/tutorial006.py!}
+```
+
+아래와 같은 JSON 본문으로 예상(변환, 검증, 문서화 등을)합니다:
+
+```JSON hl_lines="11"
+{
+ "name": "Foo",
+ "description": "The pretender",
+ "price": 42.0,
+ "tax": 3.2,
+ "tags": [
+ "rock",
+ "metal",
+ "bar"
+ ],
+ "images": [
+ {
+ "url": "http://example.com/baz.jpg",
+ "name": "The Foo live"
+ },
+ {
+ "url": "http://example.com/dave.jpg",
+ "name": "The Baz"
+ }
+ ]
+}
+```
+
+!!! info "정보"
+ `images` 키가 어떻게 이미지 객체 리스트를 갖는지 주목하세요.
+
+## 깊게 중첩된 모델
+
+단독으로 깊게 중첩된 모델을 정의할 수 있습니다:
+
+```Python hl_lines="9 14 20 23 27"
+{!../../../docs_src/body_nested_models/tutorial007.py!}
+```
+
+!!! info "정보"
+ `Offer`가 선택사항 `Image` 리스트를 차례로 갖는 `Item` 리스트를 어떻게 가지고 있는지 주목하세요
+
+## 순수 리스트의 본문
+
+예상되는 JSON 본문의 최상위 값이 JSON `array`(파이썬 `list`)면, Pydantic 모델에서와 마찬가지로 함수의 매개변수에서 타입을 선언할 수 있습니다:
+
+```Python
+images: List[Image]
+```
+
+이를 아래처럼:
+
+```Python hl_lines="15"
+{!../../../docs_src/body_nested_models/tutorial008.py!}
+```
+
+## 어디서나 편집기 지원
+
+그리고 어디서나 편집기 지원을 받을수 있습니다.
+
+리스트 내부 항목의 경우에도:
+
+
+
+Pydantic 모델 대신에 `dict`를 직접 사용하여 작업할 경우, 이러한 편집기 지원을 받을수 없습니다.
+
+하지만 수신한 딕셔너리가 자동으로 변환되고 출력도 자동으로 JSON으로 변환되므로 걱정할 필요는 없습니다.
+
+## 단독 `dict`의 본문
+
+일부 타입의 키와 다른 타입의 값을 사용하여 `dict`로 본문을 선언할 수 있습니다.
+
+(Pydantic을 사용한 경우처럼) 유효한 필드/어트리뷰트 이름이 무엇인지 알 필요가 없습니다.
+
+아직 모르는 키를 받으려는 경우 유용합니다.
+
+---
+
+다른 유용한 경우는 다른 타입의 키를 가질 때입니다. 예. `int`.
+
+여기서 그 경우를 볼 것입니다.
+
+이 경우, `float` 값을 가진 `int` 키가 있는 모든 `dict`를 받아들입니다:
+
+```Python hl_lines="15"
+{!../../../docs_src/body_nested_models/tutorial009.py!}
+```
+
+!!! tip "팁"
+ JSON은 오직 `str`형 키만 지원한다는 것을 염두에 두세요.
+
+ 하지만 Pydantic은 자동 데이터 변환이 있습니다.
+
+ 즉, API 클라이언트가 문자열을 키로 보내더라도 해당 문자열이 순수한 정수를 포함하는한 Pydantic은 이를 변환하고 검증합니다.
+
+ 그러므로 `weights`로 받은 `dict`는 실제로 `int` 키와 `float` 값을 가집니다.
+
+## 요약
+
+**FastAPI**를 사용하면 Pydantic 모델이 제공하는 최대 유연성을 확보하면서 코드를 간단하고 짧게, 그리고 우아하게 유지할 수 있습니다.
+
+물론 아래의 이점도 있습니다:
+
+* 편집기 지원 (자동완성이 어디서나!)
+* 데이터 변환 (일명 파싱/직렬화)
+* 데이터 검증
+* 스키마 문서화
+* 자동 문서
diff --git a/docs/ko/docs/tutorial/path-operation-configuration.md b/docs/ko/docs/tutorial/path-operation-configuration.md
new file mode 100644
index 0000000000..22aad04213
--- /dev/null
+++ b/docs/ko/docs/tutorial/path-operation-configuration.md
@@ -0,0 +1,97 @@
+# 경로 동작 설정
+
+*경로 작동 데코레이터*를 설정하기 위해서 전달할수 있는 몇 가지 매개변수가 있습니다.
+
+!!! warning "경고"
+ 아래 매개변수들은 *경로 작동 함수*가 아닌 *경로 작동 데코레이터*에 직접 전달된다는 사실을 기억하십시오.
+
+## 응답 상태 코드
+
+*경로 작동*의 응답에 사용될 (HTTP) `status_code`를 정의할수 있습니다.
+
+`404`와 같은 `int`형 코드를 직접 전달할수 있습니다.
+
+하지만 각 코드의 의미를 모른다면, `status`에 있는 단축 상수들을 사용할수 있습니다:
+
+```Python hl_lines="3 17"
+{!../../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial001.py!}
+```
+
+각 상태 코드들은 응답에 사용되며, OpenAPI 스키마에 추가됩니다.
+
+!!! note "기술적 세부사항"
+ 다음과 같이 임포트하셔도 좋습니다. `from starlette import status`.
+
+ **FastAPI**는 개발자 여러분의 편의를 위해서 `starlette.status`와 동일한 `fastapi.status`를 제공합니다. 하지만 Starlette에서 직접 온 것입니다.
+
+## 태그
+
+(보통 단일 `str`인) `str`로 구성된 `list`와 함께 매개변수 `tags`를 전달하여, `경로 작동`에 태그를 추가할 수 있습니다:
+
+```Python hl_lines="17 22 27"
+{!../../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial002.py!}
+```
+
+전달된 태그들은 OpenAPI의 스키마에 추가되며, 자동 문서 인터페이스에서 사용됩니다:
+
+
+
+## 요약과 기술
+
+`summary`와 `description`을 추가할 수 있습니다:
+
+```Python hl_lines="20-21"
+{!../../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial003.py!}
+```
+
+## 독스트링으로 만든 기술
+
+설명은 보통 길어지고 여러 줄에 걸쳐있기 때문에, *경로 작동* 기술을 함수 독스트링 에 선언할 수 있습니다, 이를 **FastAPI**가 독스트링으로부터 읽습니다.
+
+마크다운 문법으로 독스트링을 작성할 수 있습니다, 작성된 마크다운 형식의 독스트링은 (마크다운의 들여쓰기를 고려하여) 올바르게 화면에 출력됩니다.
+
+```Python hl_lines="19-27"
+{!../../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial004.py!}
+```
+
+이는 대화형 문서에서 사용됩니다:
+
+
+
+## 응답 기술
+
+`response_description` 매개변수로 응답에 관한 설명을 명시할 수 있습니다:
+
+```Python hl_lines="21"
+{!../../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial005.py!}
+```
+
+!!! info "정보"
+ `response_description`은 구체적으로 응답을 지칭하며, `description`은 일반적인 *경로 작동*을 지칭합니다.
+
+!!! check "확인"
+ OpenAPI는 각 *경로 작동*이 응답에 관한 설명을 요구할 것을 명시합니다.
+
+ 따라서, 응답에 관한 설명이 없을경우, **FastAPI**가 자동으로 "성공 응답" 중 하나를 생성합니다.
+
+
+
+## 단일 *경로 작동* 지원중단
+
+단일 *경로 작동*을 없애지 않고 지원중단을 해야한다면, `deprecated` 매개변수를 전달하면 됩니다.
+
+```Python hl_lines="16"
+{!../../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial006.py!}
+```
+
+대화형 문서에 지원중단이라고 표시됩니다.
+
+
+
+지원중단된 경우와 지원중단 되지 않은 경우에 대한 *경로 작동*이 어떻게 보이는 지 확인하십시오.
+
+
+
+## 정리
+
+*경로 작동 데코레이터*에 매개변수(들)를 전달함으로 *경로 작동*을 설정하고 메타데이터를 추가할수 있습니다.
diff --git a/docs/ko/docs/tutorial/query-params-str-validations.md b/docs/ko/docs/tutorial/query-params-str-validations.md
new file mode 100644
index 0000000000..7ae100dcc4
--- /dev/null
+++ b/docs/ko/docs/tutorial/query-params-str-validations.md
@@ -0,0 +1,303 @@
+# 쿼리 매개변수와 문자열 검증
+
+**FastAPI**를 사용하면 매개변수에 대한 추가 정보 및 검증을 선언할 수 있습니다.
+
+이 응용 프로그램을 예로 들어보겠습니다:
+
+```Python hl_lines="9"
+{!../../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial001.py!}
+```
+
+쿼리 매개변수 `q`는 `Optional[str]` 자료형입니다. 즉, `str` 자료형이지만 `None` 역시 될 수 있음을 뜻하고, 실제로 기본값은 `None`이기 때문에 FastAPI는 이 매개변수가 필수가 아니라는 것을 압니다.
+
+!!! note "참고"
+ FastAPI는 `q`의 기본값이 `= None`이기 때문에 필수가 아님을 압니다.
+
+ `Optional[str]`에 있는 `Optional`은 FastAPI가 사용하는게 아니지만, 편집기에게 더 나은 지원과 오류 탐지를 제공하게 해줍니다.
+
+## 추가 검증
+
+`q`가 선택적이지만 값이 주어질 때마다 **값이 50 글자를 초과하지 않게** 강제하려 합니다.
+
+### `Query` 임포트
+
+이를 위해 먼저 `fastapi`에서 `Query`를 임포트합니다:
+
+```Python hl_lines="3"
+{!../../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial002.py!}
+```
+
+## 기본값으로 `Query` 사용
+
+이제 `Query`를 매개변수의 기본값으로 사용하여 `max_length` 매개변수를 50으로 설정합니다:
+
+```Python hl_lines="9"
+{!../../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial002.py!}
+```
+
+기본값 `None`을 `Query(None)`으로 바꿔야 하므로, `Query`의 첫 번째 매개변수는 기본값을 정의하는 것과 같은 목적으로 사용됩니다.
+
+그러므로:
+
+```Python
+q: Optional[str] = Query(None)
+```
+
+...위 코드는 아래와 동일하게 매개변수를 선택적으로 만듭니다:
+
+```Python
+q: Optional[str] = None
+```
+
+하지만 명시적으로 쿼리 매개변수를 선언합니다.
+
+!!! info "정보"
+ FastAPI는 다음 부분에 관심이 있습니다:
+
+ ```Python
+ = None
+ ```
+
+ 또는:
+
+ ```Python
+ = Query(None)
+ ```
+
+ 그리고 `None`을 사용하여 쿼라 매개변수가 필수적이지 않다는 것을 파악합니다.
+
+ `Optional` 부분은 편집기에게 더 나은 지원을 제공하기 위해서만 사용됩니다.
+
+또한 `Query`로 더 많은 매개변수를 전달할 수 있습니다. 지금의 경우 문자열에 적용되는 `max_length` 매개변수입니다:
+
+```Python
+q: str = Query(None, max_length=50)
+```
+
+이는 데이터를 검증할 것이고, 데이터가 유효하지 않다면 명백한 오류를 보여주며, OpenAPI 스키마 *경로 동작*에 매개변수를 문서화 합니다.
+
+## 검증 추가
+
+매개변수 `min_length` 또한 추가할 수 있습니다:
+
+```Python hl_lines="9"
+{!../../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial003.py!}
+```
+
+## 정규식 추가
+
+매개변수와 일치해야 하는 정규표현식을 정의할 수 있습니다:
+
+```Python hl_lines="10"
+{!../../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial004.py!}
+```
+
+이 특정 정규표현식은 전달 받은 매개변수 값을 검사합니다:
+
+* `^`: 이전에 문자가 없고 뒤따르는 문자로 시작합니다.
+* `fixedquery`: 정확히 `fixedquery` 값을 갖습니다.
+* `$`: 여기서 끝나고 `fixedquery` 이후로 아무 문자도 갖지 않습니다.
+
+**"정규표현식"** 개념에 대해 상실감을 느꼈다면 걱정하지 않아도 됩니다. 많은 사람에게 어려운 주제입니다. 아직은 정규표현식 없이도 많은 작업들을 할 수 있습니다.
+
+하지만 언제든지 가서 배울수 있고, **FastAPI**에서 직접 사용할 수 있다는 사실을 알고 있어야 합니다.
+
+## 기본값
+
+기본값으로 사용하는 첫 번째 인자로 `None`을 전달하듯이, 다른 값을 전달할 수 있습니다.
+
+`min_length`가 `3`이고, 기본값이 `"fixedquery"`인 쿼리 매개변수 `q`를 선언해봅시다:
+
+```Python hl_lines="7"
+{!../../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial005.py!}
+```
+
+!!! note "참고"
+ 기본값을 갖는 것만으로 매개변수는 선택적이 됩니다.
+
+## 필수로 만들기
+
+더 많은 검증이나 메타데이터를 선언할 필요가 없는 경우, 다음과 같이 기본값을 선언하지 않고 쿼리 매개변수 `q`를 필수로 만들 수 있습니다:
+
+```Python
+q: str
+```
+
+아래 대신:
+
+```Python
+q: Optional[str] = None
+```
+
+그러나 이제 다음과 같이 `Query`로 선언합니다:
+
+```Python
+q: Optional[str] = Query(None, min_length=3)
+```
+
+그래서 `Query`를 필수값으로 만들어야 할 때면, 첫 번째 인자로 `...`를 사용할 수 있습니다:
+
+```Python hl_lines="7"
+{!../../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial006.py!}
+```
+
+!!! info "정보"
+ 이전에 `...`를 본적이 없다면: 특별한 단일값으로, 파이썬의 일부이며 "Ellipsis"라 부릅니다.
+
+이렇게 하면 **FastAPI**가 이 매개변수는 필수임을 알 수 있습니다.
+
+## 쿼리 매개변수 리스트 / 다중값
+
+쿼리 매개변수를 `Query`와 함께 명시적으로 선언할 때, 값들의 리스트나 다른 방법으로 여러 값을 받도록 선언 할 수도 있습니다.
+
+예를 들어, URL에서 여러번 나오는 `q` 쿼리 매개변수를 선언하려면 다음과 같이 작성할 수 있습니다:
+
+```Python hl_lines="9"
+{!../../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial011.py!}
+```
+
+아래와 같은 URL을 사용합니다:
+
+```
+http://localhost:8000/items/?q=foo&q=bar
+```
+
+여러 `q` *쿼리 매개변수* 값들을 (`foo` 및 `bar`) 파이썬 `list`로 *경로 작동 함수* 내 *함수 매개변수* `q`로 전달 받습니다.
+
+따라서 해당 URL에 대한 응답은 다음과 같습니다:
+
+```JSON
+{
+ "q": [
+ "foo",
+ "bar"
+ ]
+}
+```
+
+!!! tip "팁"
+ 위의 예와 같이 `list` 자료형으로 쿼리 매개변수를 선언하려면 `Query`를 명시적으로 사용해야 합니다. 그렇지 않으면 요청 본문으로 해석됩니다.
+
+대화형 API 문서는 여러 값을 허용하도록 수정 됩니다:
+
+
+
+### 쿼리 매개변수 리스트 / 기본값을 사용하는 다중값
+
+그리고 제공된 값이 없으면 기본 `list` 값을 정의할 수도 있습니다:
+
+```Python hl_lines="9"
+{!../../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial012.py!}
+```
+
+아래로 이동한다면:
+
+```
+http://localhost:8000/items/
+```
+
+`q`의 기본값은: `["foo", "bar"]`이며 응답은 다음이 됩니다:
+
+```JSON
+{
+ "q": [
+ "foo",
+ "bar"
+ ]
+}
+```
+
+#### `list` 사용하기
+
+`List[str]` 대신 `list`를 직접 사용할 수도 있습니다:
+
+```Python hl_lines="7"
+{!../../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial013.py!}
+```
+
+!!! note "참고"
+ 이 경우 FastAPI는 리스트의 내용을 검사하지 않음을 명심하기 바랍니다.
+
+ 예를 들어, `List[int]`는 리스트 내용이 정수인지 검사(및 문서화)합니다. 하지만 `list` 단독일 경우는 아닙니다.
+
+## 더 많은 메타데이터 선언
+
+매개변수에 대한 정보를 추가할 수 있습니다.
+
+해당 정보는 생성된 OpenAPI에 포함되고 문서 사용자 인터페이스 및 외부 도구에서 사용됩니다.
+
+!!! note "참고"
+ 도구에 따라 OpenAPI 지원 수준이 다를 수 있음을 명심하기 바랍니다.
+
+ 일부는 아직 선언된 추가 정보를 모두 표시하지 않을 수 있지만, 대부분의 경우 누락된 기능은 이미 개발 계획이 있습니다.
+
+`title`을 추가할 수 있습니다:
+
+```Python hl_lines="10"
+{!../../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial007.py!}
+```
+
+그리고 `description`도 추가할 수 있습니다:
+
+```Python hl_lines="13"
+{!../../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial008.py!}
+```
+
+## 별칭 매개변수
+
+매개변수가 `item-query`이길 원한다고 가정해 봅시다.
+
+마치 다음과 같습니다:
+
+```
+http://127.0.0.1:8000/items/?item-query=foobaritems
+```
+
+그러나 `item-query`은 유효한 파이썬 변수 이름이 아닙니다.
+
+가장 가까운 것은 `item_query`일 겁니다.
+
+하지만 정확히`item-query`이길 원합니다...
+
+이럴 경우 `alias`를 선언할 수 있으며, 해당 별칭은 매개변수 값을 찾는 데 사용됩니다:
+
+```Python hl_lines="9"
+{!../../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial009.py!}
+```
+
+## 매개변수 사용하지 않게 하기
+
+이제는 더이상 이 매개변수를 마음에 들어하지 않는다고 가정해 봅시다.
+
+이 매개변수를 사용하는 클라이언트가 있기 때문에 한동안은 남겨둬야 하지만, 사용되지 않는다(deprecated)고 확실하게 문서에서 보여주고 싶습니다.
+
+그렇다면 `deprecated=True` 매개변수를 `Query`로 전달합니다:
+
+```Python hl_lines="18"
+{!../../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial010.py!}
+```
+
+문서가 아래와 같이 보일겁니다:
+
+
+
+## 요약
+
+매개변수에 검증과 메타데이터를 추가 선언할 수 있습니다.
+
+제네릭 검증과 메타데이터:
+
+* `alias`
+* `title`
+* `description`
+* `deprecated`
+
+특정 문자열 검증:
+
+* `min_length`
+* `max_length`
+* `regex`
+
+예제에서 `str` 값의 검증을 어떻게 추가하는지 살펴보았습니다.
+
+숫자와 같은 다른 자료형에 대한 검증을 어떻게 선언하는지 확인하려면 다음 장을 확인하기 바랍니다.
diff --git a/docs/ko/docs/tutorial/response-model.md b/docs/ko/docs/tutorial/response-model.md
new file mode 100644
index 0000000000..fa90c10ae1
--- /dev/null
+++ b/docs/ko/docs/tutorial/response-model.md
@@ -0,0 +1,210 @@
+# 응답 모델
+
+어떤 *경로 동작*이든 매개변수 `response_model`를 사용하여 응답을 위한 모델을 선언할 수 있습니다:
+
+* `@app.get()`
+* `@app.post()`
+* `@app.put()`
+* `@app.delete()`
+* 기타.
+
+```Python hl_lines="17"
+{!../../../docs_src/response_model/tutorial001.py!}
+```
+
+!!! note "참고"
+ `response_model`은 "데코레이터" 메소드(`get`, `post`, 등)의 매개변수입니다. 모든 매개변수들과 본문(body)처럼 *경로 동작 함수*가 아닙니다.
+
+Pydantic 모델 어트리뷰트를 선언한 것과 동일한 타입을 수신하므로 Pydantic 모델이 될 수 있지만, `List[Item]`과 같이 Pydantic 모델들의 `list`일 수도 있습니다.
+
+FastAPI는 이 `response_model`를 사용하여:
+
+* 출력 데이터를 타입 선언으로 변환.
+* 데이터 검증.
+* OpenAPI *경로 동작*의 응답에 JSON 스키마 추가.
+* 자동 생성 문서 시스템에 사용.
+
+하지만 가장 중요한 것은:
+
+* 해당 모델의 출력 데이터 제한. 이것이 얼마나 중요한지 아래에서 볼 것입니다.
+
+!!! note "기술 세부사항"
+ 응답 모델은 함수의 타입 어노테이션 대신 이 매개변수로 선언하는데, 경로 함수가 실제 응답 모델을 반환하지 않고 `dict`, 데이터베이스 객체나 기타 다른 모델을 `response_model`을 사용하여 필드 제한과 직렬화를 수행하고 반환할 수 있기 때문입니다
+
+## 동일한 입력 데이터 반환
+
+여기서 우리는 평문 비밀번호를 포함하는 `UserIn` 모델을 선언합니다:
+
+```Python hl_lines="9 11"
+{!../../../docs_src/response_model/tutorial002.py!}
+```
+
+그리고 이 모델을 사용하여 입력을 선언하고 같은 모델로 출력을 선언합니다:
+
+```Python hl_lines="17-18"
+{!../../../docs_src/response_model/tutorial002.py!}
+```
+
+이제 브라우저가 비밀번호로 사용자를 만들 때마다 API는 응답으로 동일한 비밀번호를 반환합니다.
+
+이 경우, 사용자가 스스로 비밀번호를 발신했기 때문에 문제가 되지 않을 수 있습니다.
+
+그러나 동일한 모델을 다른 *경로 동작*에서 사용할 경우, 모든 클라이언트에게 사용자의 비밀번호를 발신할 수 있습니다.
+
+!!! danger "위험"
+ 절대로 사용자의 평문 비밀번호를 저장하거나 응답으로 발신하지 마십시오.
+
+## 출력 모델 추가
+
+대신 평문 비밀번호로 입력 모델을 만들고 해당 비밀번호 없이 출력 모델을 만들 수 있습니다:
+
+```Python hl_lines="9 11 16"
+{!../../../docs_src/response_model/tutorial003.py!}
+```
+
+여기서 *경로 동작 함수*가 비밀번호를 포함하는 동일한 입력 사용자를 반환할지라도:
+
+```Python hl_lines="24"
+{!../../../docs_src/response_model/tutorial003.py!}
+```
+
+...`response_model`을 `UserOut` 모델로 선언했기 때문에 비밀번호를 포함하지 않습니다:
+
+```Python hl_lines="22"
+{!../../../docs_src/response_model/tutorial003.py!}
+```
+
+따라서 **FastAPI**는 출력 모델에서 선언하지 않은 모든 데이터를 (Pydantic을 사용하여) 필터링합니다.
+
+## 문서에서 보기
+
+자동 생성 문서를 보면 입력 모델과 출력 모델이 각자의 JSON 스키마를 가지고 있음을 확인할 수 있습니다:
+
+
+
+그리고 두 모델 모두 대화형 API 문서에 사용됩니다:
+
+
+
+## 응답 모델 인코딩 매개변수
+
+응답 모델은 아래와 같이 기본값을 가질 수 있습니다:
+
+```Python hl_lines="11 13-14"
+{!../../../docs_src/response_model/tutorial004.py!}
+```
+
+* `description: Optional[str] = None`은 기본값으로 `None`을 갖습니다.
+* `tax: float = 10.5`는 기본값으로 `10.5`를 갖습니다.
+* `tags: List[str] = []` 빈 리스트의 기본값으로: `[]`.
+
+그러나 실제로 저장되지 않았을 경우 결과에서 값을 생략하고 싶을 수 있습니다.
+
+예를 들어, NoSQL 데이터베이스에 많은 선택적 속성이 있는 모델이 있지만, 기본값으로 가득 찬 매우 긴 JSON 응답을 보내고 싶지 않습니다.
+
+### `response_model_exclude_unset` 매개변수 사용
+
+*경로 동작 데코레이터* 매개변수를 `response_model_exclude_unset=True`로 설정 할 수 있습니다:
+
+```Python hl_lines="24"
+{!../../../docs_src/response_model/tutorial004.py!}
+```
+
+이러한 기본값은 응답에 포함되지 않고 실제로 설정된 값만 포함됩니다.
+
+따라서 해당 *경로 동작*에 ID가 `foo`인 항목(items)을 요청으로 보내면 (기본값을 제외한) 응답은 다음과 같습니다:
+
+```JSON
+{
+ "name": "Foo",
+ "price": 50.2
+}
+```
+
+!!! info "정보"
+ FastAPI는 이를 위해 Pydantic 모델의 `.dict()`의 `exclude_unset` 매개변수를 사용합니다.
+
+!!! info "정보"
+ 아래 또한 사용할 수 있습니다:
+
+ * `response_model_exclude_defaults=True`
+ * `response_model_exclude_none=True`
+
+ Pydantic 문서에서 `exclude_defaults` 및 `exclude_none`에 대해 설명한 대로 사용할 수 있습니다.
+
+#### 기본값이 있는 필드를 갖는 값의 데이터
+
+하지만 모델의 필드가 기본값이 있어도 ID가 `bar`인 항목(items)처럼 데이터가 값을 갖는다면:
+
+```Python hl_lines="3 5"
+{
+ "name": "Bar",
+ "description": "The bartenders",
+ "price": 62,
+ "tax": 20.2
+}
+```
+
+응답에 해당 값들이 포함됩니다.
+
+#### 기본값과 동일한 값을 갖는 데이터
+
+If the data has the same values as the default ones, like the item with ID `baz`:
+ID가 `baz`인 항목(items)처럼 기본값과 동일한 값을 갖는다면:
+
+```Python hl_lines="3 5-6"
+{
+ "name": "Baz",
+ "description": None,
+ "price": 50.2,
+ "tax": 10.5,
+ "tags": []
+}
+```
+
+`description`, `tax` 그리고 `tags`가 기본값과 같더라도 (기본값에서 가져오는 대신) 값들이 명시적으로 설정되었다는 것을 인지할 정도로 FastAPI는 충분히 똑똑합니다(사실, Pydantic이 충분히 똑똑합니다).
+
+따라서 JSON 스키마에 포함됩니다.
+
+!!! tip "팁"
+ `None` 뿐만 아니라 다른 어떤 것도 기본값이 될 수 있습니다.
+
+ 리스트(`[]`), `float`인 `10.5` 등이 될 수 있습니다.
+
+### `response_model_include` 및 `response_model_exclude`
+
+*경로 동작 데코레이터* 매개변수 `response_model_include` 및 `response_model_exclude`를 사용할 수 있습니다.
+
+이들은 포함(나머지 생략)하거나 제외(나머지 포함) 할 어트리뷰트의 이름과 `str`의 `set`을 받습니다.
+
+Pydantic 모델이 하나만 있고 출력에서 일부 데이터를 제거하려는 경우 빠른 지름길로 사용할 수 있습니다.
+
+!!! tip "팁"
+ 하지만 이러한 매개변수 대신 여러 클래스를 사용하여 위 아이디어를 사용하는 것을 추천합니다.
+
+ 이는 일부 어트리뷰트를 생략하기 위해 `response_model_include` 또는 `response_model_exclude`를 사용하더라도 앱의 OpenAPI(및 문서)가 생성한 JSON 스키마가 여전히 전체 모델에 대한 스키마이기 때문입니다.
+
+ 비슷하게 작동하는 `response_model_by_alias` 역시 마찬가지로 적용됩니다.
+
+```Python hl_lines="31 37"
+{!../../../docs_src/response_model/tutorial005.py!}
+```
+
+!!! tip "팁"
+ 문법 `{"name", "description"}`은 두 값을 갖는 `set`을 만듭니다.
+
+ 이는 `set(["name", "description"])`과 동일합니다.
+
+#### `set` 대신 `list` 사용하기
+
+`list` 또는 `tuple` 대신 `set`을 사용하는 법을 잊었더라도, FastAPI는 `set`으로 변환하고 정상적으로 작동합니다:
+
+```Python hl_lines="31 37"
+{!../../../docs_src/response_model/tutorial006.py!}
+```
+
+## 요약
+
+응답 모델을 정의하고 개인정보가 필터되는 것을 보장하기 위해 *경로 동작 데코레이터*의 매개변수 `response_model`을 사용하세요.
+
+명시적으로 설정된 값만 반환하려면 `response_model_exclude_unset`을 사용하세요.
diff --git a/docs/ko/docs/tutorial/static-files.md b/docs/ko/docs/tutorial/static-files.md
new file mode 100644
index 0000000000..fe1aa4e5e2
--- /dev/null
+++ b/docs/ko/docs/tutorial/static-files.md
@@ -0,0 +1,40 @@
+# 정적 파일
+
+'StaticFiles'를 사용하여 디렉토리에서 정적 파일을 자동으로 제공할 수 있습니다.
+
+## `StaticFiles` 사용
+
+* `StaticFiles` 임포트합니다.
+* 특정 경로에 `StaticFiles()` 인스턴스를 "마운트" 합니다.
+
+```Python hl_lines="2 6"
+{!../../../docs_src/static_files/tutorial001.py!}
+```
+
+!!! note "기술적 세부사항"
+ `from starlette.staticfiles import StaticFiles` 를 사용할 수도 있습니다 .
+
+ **FastAPI**는 단지 개발자인, 당신에게 편의를 제공하기 위해 `fastapi.static files` 와 동일한 `starlett.static files`를 제공합니다. 하지만 사실 이것은 Starlett에서 직접 온 것입니다.
+
+### "마운팅" 이란
+
+"마운팅"은 특정 경로에 완전히 "독립적인" 애플리케이션을 추가하는 것을 의미하는데, 그 후 모든 하위 경로에 대해서도 적용됩니다.
+
+마운트된 응용 프로그램은 완전히 독립적이기 때문에 `APIRouter`를 사용하는 것과는 다릅니다. OpenAPI 및 응용 프로그램의 문서는 마운트된 응용 프로그램 등에서 어떤 것도 포함하지 않습니다.
+
+자세한 내용은 **숙련된 사용자 안내서**에서 확인할 수 있습니다.
+
+## 세부사항
+
+첫 번째 `"/static"`은 이 "하위 응용 프로그램"이 "마운트"될 하위 경로를 가리킵니다. 따라서 `"/static"`으로 시작하는 모든 경로는 `"/static"`으로 처리됩니다.
+
+`'directory="static"`은 정적 파일이 들어 있는 디렉토리의 이름을 나타냅니다.
+
+`name="static"`은 **FastAPI**에서 내부적으로 사용할 수 있는 이름을 제공합니다.
+
+이 모든 매개변수는 "`static`"과 다를 수 있으며, 사용자 응용 프로그램의 요구 사항 및 구체적인 세부 정보에 따라 매개변수를 조정할 수 있습니다.
+
+
+## 추가 정보
+
+자세한 내용과 선택 사항을 보려면 Starlette의 정적 파일에 관한 문서를 확인하십시오.
diff --git a/docs/language_names.yml b/docs/language_names.yml
index 7c37ff2b13..c5a15ddd97 100644
--- a/docs/language_names.yml
+++ b/docs/language_names.yml
@@ -178,6 +178,6 @@ xh: isiXhosa
yi: ייִדיש
yo: Yorùbá
za: Saɯ cueŋƅ
-zh: 汉语
+zh: 简体中文
zh-hant: 繁體中文
zu: isiZulu
diff --git a/docs/tr/docs/async.md b/docs/tr/docs/async.md
new file mode 100644
index 0000000000..2be5943435
--- /dev/null
+++ b/docs/tr/docs/async.md
@@ -0,0 +1,401 @@
+# Concurrency ve async / await
+
+*path operasyon fonksiyonu* için `async def `sözdizimi, asenkron kod, eşzamanlılık ve paralellik hakkında bazı ayrıntılar.
+
+## Aceleniz mi var?
+
+TL;DR:
+
+Eğer `await` ile çağrılması gerektiğini belirten üçüncü taraf kütüphaneleri kullanıyorsanız, örneğin:
+
+```Python
+results = await some_library()
+```
+
+O zaman *path operasyon fonksiyonunu* `async def` ile tanımlayın örneğin:
+
+```Python hl_lines="2"
+@app.get('/')
+async def read_results():
+ results = await some_library()
+ return results
+```
+
+!!! not
+ Sadece `async def` ile tanımlanan fonksiyonlar içinde `await` kullanabilirsiniz.
+
+---
+
+Eğer bir veritabanı, bir API, dosya sistemi vb. ile iletişim kuran bir üçüncü taraf bir kütüphane kullanıyorsanız ve `await` kullanımını desteklemiyorsa, (bu şu anda çoğu veritabanı kütüphanesi için geçerli bir durumdur), o zaman *path operasyon fonksiyonunuzu* `def` kullanarak normal bir şekilde tanımlayın, örneğin:
+
+```Python hl_lines="2"
+@app.get('/')
+def results():
+ results = some_library()
+ return results
+```
+
+---
+
+Eğer uygulamanız (bir şekilde) başka bir şeyle iletişim kurmak ve onun cevap vermesini beklemek zorunda değilse, `async def` kullanın.
+
+---
+
+Sadece bilmiyorsanız, normal `def` kullanın.
+
+---
+
+**Not**: *path operasyon fonksiyonlarınızda* `def` ve `async def`'i ihtiyaç duyduğunuz gibi karıştırabilir ve her birini sizin için en iyi seçeneği kullanarak tanımlayabilirsiniz. FastAPI onlarla doğru olanı yapacaktır.
+
+Her neyse, yukarıdaki durumlardan herhangi birinde, FastAPI yine de asenkron olarak çalışacak ve son derece hızlı olacaktır.
+
+Ancak yukarıdaki adımları takip ederek, bazı performans optimizasyonları yapılabilecektir.
+
+## Teknik Detaylar
+
+Python'un modern versiyonlarında **`async` ve `await`** sözdizimi ile **"coroutines"** kullanan **"asenkron kod"** desteğine sahiptir.
+
+Bu ifadeyi aşağıdaki bölümlerde daha da ayrıntılı açıklayalım:
+
+* **Asenkron kod**
+* **`async` ve `await`**
+* **Coroutines**
+
+## Asenkron kod
+
+Asenkron kod programlama dilinin 💬 bilgisayara / programa 🤖 kodun bir noktasında, *başka bir kodun* bir yerde bitmesini 🤖 beklemesi gerektiğini söylemenin bir yoludur. Bu *başka koda* "slow-file" denir 📝.
+
+Böylece, bu süreçte bilgisayar "slow-file" 📝 tamamlanırken gidip başka işler yapabilir.
+
+Sonra bilgisayar / program 🤖 her fırsatı olduğunda o noktada yaptığı tüm işleri 🤖 bitirene kadar geri dönücek. Ve 🤖 yapması gerekeni yaparak, beklediği görevlerden herhangi birinin bitip bitmediğini görecek.
+
+Ardından, 🤖 bitirmek için ilk görevi alır ("slow-file" 📝) ve onunla ne yapması gerekiyorsa onu devam ettirir.
+
+Bu "başka bir şey için bekle" normalde, aşağıdakileri beklemek gibi (işlemcinin ve RAM belleğinin hızına kıyasla) nispeten "yavaş" olan I/O işlemlerine atıfta bulunur:
+
+* istemci tarafından ağ üzerinden veri göndermek
+* ağ üzerinden istemciye gönderilen veriler
+* sistem tarafından okunacak ve programınıza verilecek bir dosya içeriği
+* programınızın diske yazılmak üzere sisteme verdiği dosya içerikleri
+* uzak bir API işlemi
+* bir veritabanı bitirme işlemi
+* sonuçları döndürmek için bir veritabanı sorgusu
+* vb.
+
+Yürütme süresi çoğunlukla I/O işlemleri beklenerek tüketildiğinden bunlara "I/O bağlantılı" işlemler denir.
+
+Buna "asenkron" denir, çünkü bilgisayar/program yavaş görevle "senkronize" olmak zorunda değildir, görevin tam olarak biteceği anı bekler, hiçbir şey yapmadan, görev sonucunu alabilmek ve çalışmaya devam edebilmek için .
+
+Bunun yerine, "asenkron" bir sistem olarak, bir kez bittiğinde, bilgisayarın / programın yapması gerekeni bitirmesi için biraz (birkaç mikrosaniye) sırada bekleyebilir ve ardından sonuçları almak için geri gelebilir ve onlarla çalışmaya devam edebilir.
+
+"Senkron" ("asenkron"un aksine) için genellikle "sıralı" terimini de kullanırlar, çünkü bilgisayar/program, bu adımlar beklemeyi içerse bile, farklı bir göreve geçmeden önce tüm adımları sırayla izler.
+
+
+### Eşzamanlılık (Concurrency) ve Burgerler
+
+
+Yukarıda açıklanan bu **asenkron** kod fikrine bazen **"eşzamanlılık"** da denir. **"Paralellikten"** farklıdır.
+
+**Eşzamanlılık** ve **paralellik**, "aynı anda az ya da çok olan farklı işler" ile ilgilidir.
+
+Ancak *eşzamanlılık* ve *paralellik* arasındaki ayrıntılar oldukça farklıdır.
+
+
+Farkı görmek için burgerlerle ilgili aşağıdaki hikayeyi hayal edin:
+
+### Eşzamanlı Burgerler
+
+
+
+Aşkınla beraber 😍 dışarı hamburger yemeye çıktınız 🍔, kasiyer 💁 öndeki insanlardan sipariş alırken siz sıraya girdiniz.
+
+Sıra sizde ve sen aşkın 😍 ve kendin için 2 çılgın hamburger 🍔 söylüyorsun.
+
+Ödemeyi yaptın 💸.
+
+Kasiyer 💁 mutfakdaki aşçıya 👨🍳 hamburgerleri 🍔 hazırlaması gerektiğini söyler ve aşçı bunu bilir (o an önceki müşterilerin siparişlerini hazırlıyor olsa bile).
+
+Kasiyer 💁 size bir sıra numarası verir.
+
+Beklerken askınla 😍 bir masaya oturur ve uzun bir süre konuşursunuz(Burgerleriniz çok çılgın olduğundan ve hazırlanması biraz zaman alıyor ✨🍔✨).
+
+Hamburgeri beklerkenki zamanı 🍔, aşkının ne kadar zeki ve tatlı olduğuna hayran kalarak harcayabilirsin ✨😍✨.
+
+Aşkınla 😍 konuşurken arada sıranın size gelip gelmediğini kontrol ediyorsun.
+
+Nihayet sıra size geldi. Tezgaha gidip hamburgerleri 🍔kapıp masaya geri dönüyorsun.
+
+Aşkınla hamburgerlerinizi yiyor 🍔 ve iyi vakit geçiriyorsunuz ✨.
+
+---
+
+Bu hikayedeki bilgisayar / program 🤖 olduğunuzu hayal edin.
+
+Sırada beklerken boştasın 😴, sıranı beklerken herhangi bir "üretim" yapmıyorsun. Ama bu sıra hızlı çünkü kasiyer sadece siparişleri alıyor (onları hazırlamıyor), burada bir sıknıtı yok.
+
+Sonra sıra size geldiğinde gerçekten "üretken" işler yapabilirsiniz 🤓, menüyü oku, ne istediğine larar ver, aşkının seçimini al 😍, öde 💸, doğru kartı çıkart, ödemeyi kontrol et, faturayı kontrol et, siparişin doğru olup olmadığını kontrol et, vb.
+
+Ama hamburgerler 🍔 hazır olmamasına rağmen Kasiyer 💁 ile işiniz "duraklıyor" ⏸, çünkü hamburgerlerin hazır olmasını bekliyoruz 🕙.
+
+Ama tezgahtan uzaklaşıp sıranız gelene kadarmasanıza dönebilir 🔀 ve dikkatinizi aşkınıza 😍 verebilirsiniz vr bunun üzerine "çalışabilirsiniz" ⏯ 🤓. Artık "üretken" birşey yapıyorsunuz 🤓, sevgilinle 😍 flört eder gibi.
+
+Kasiyer 💁 "Hamburgerler hazır !" 🍔 dediğinde ve görüntülenen numara sizin numaranız olduğunda hemen koşup hamburgerlerinizi almaya çalışmıyorsunuz. Biliyorsunuzki kimse sizin hamburgerlerinizi 🍔 çalmayacak çünkü sıra sizin.
+
+Yani Aşkınızın😍 hikayeyi bitirmesini bekliyorsunuz (çalışmayı bitir ⏯ / görev işleniyor.. 🤓), nazikçe gülümseyin ve hamburger yemeye gittiğinizi söyleyin ⏸.
+
+Ardından tezgaha 🔀, şimdi biten ilk göreve ⏯ gidin, Hamburgerleri 🍔 alın, teşekkür edin ve masaya götürün. sayacın bu adımı tamamlanır ⏹. Bu da yeni bir görev olan "hamburgerleri ye" 🔀 ⏯ görevini başlatırken "hamburgerleri al" ⏹ görevini bitirir.
+
+### Parallel Hamburgerler
+
+Şimdi bunların "Eşzamanlı Hamburger" değil, "Paralel Hamburger" olduğunu düşünelim.
+
+Hamburger 🍔 almak için 😍 aşkınla Paralel fast food'a gidiyorsun.
+
+Birden fazla kasiyer varken (varsayalım 8) sıraya girdiniz👩🍳👨🍳👩🍳👨🍳👩🍳👨🍳👩🍳👨🍳 ve sıranız gelene kadar bekliyorsunuz.
+
+Sizden önceki herkez ayrılmadan önce hamburgerlerinin 🍔 hazır olmasını bekliyor 🕙. Çünkü kasiyerlerin her biri bir hamburger hazırlanmadan önce bir sonraki siparişe geçmiiyor.
+
+Sonunda senin sıran, aşkın 😍 ve kendin için 2 hamburger 🍔 siparişi verdiniz.
+
+Ödemeyi yaptınız 💸.
+
+Kasiyer mutfağa gider 👨🍳.
+
+Sırada bekliyorsunuz 🕙, kimse sizin burgerinizi 🍔 almaya çalışmıyor çünkü sıra sizin.
+
+Sen ve aşkın 😍 sıranızı korumak ve hamburgerleri almakla o kadar meşgulsünüz ki birbirinize vakit 🕙 ayıramıyorsunuz 😞.
+
+İşte bu "senkron" çalışmadır. Kasiyer/aşçı 👨🍳ile senkron hareket ediyorsunuz. Bu yüzden beklemek 🕙 ve kasiyer/aşçı burgeri 🍔bitirip size getirdiğinde orda olmak zorundasınız yoksa başka biri alabilir.
+
+Sonra kasiyeri/aşçı 👨🍳 nihayet hamburgerlerinizle 🍔, uzun bir süre sonra 🕙 tezgaha geri geliyor.
+
+Burgerlerinizi 🍔 al ve aşkınla masanıza doğru ilerle 😍.
+
+Sadece burgerini yiyorsun 🍔 ve bitti ⏹.
+
+Bekleyerek çok fazla zaman geçtiğinden 🕙 konuşmaya çok fazla vakit kalmadı 😞.
+
+---
+
+Paralel burger senaryosunda ise, siz iki işlemcili birer robotsunuz 🤖 (sen ve sevgilin 😍), Beklıyorsunuz 🕙 hem konuşarak güzel vakit geçirirken ⏯ hem de sıranızı bekliyorsunuz 🕙.
+
+Mağazada ise 8 işlemci bulunuyor (Kasiyer/aşçı) 👩🍳👨🍳👩🍳👨🍳👩🍳👨🍳👩🍳👨🍳. Eşzamanlı burgerde yalnızca 2 kişi olabiliyordu (bir kasiyer ve bir aşçı) 💁 👨🍳.
+
+Ama yine de bu en iyisi değil 😞.
+
+---
+
+Bu hikaye burgerler 🍔 için paralel.
+
+Bir gerçek hayat örneği verelim. Bir banka hayal edin.
+
+Bankaların çoğunda birkaç kasiyer 👨💼👨💼👨💼👨💼 ve uzun bir sıra var 🕙🕙🕙🕙🕙🕙🕙🕙.
+
+Tüm işi sırayla bir müşteri ile yapan tüm kasiyerler 👨💼⏯.
+
+Ve uzun süre kuyrukta beklemek 🕙 zorundasın yoksa sıranı kaybedersin.
+
+Muhtemelen ayak işlerı yaparken sevgilini 😍 bankaya 🏦 getirmezsin.
+
+### Burger Sonucu
+
+Bu "aşkınla fast food burgerleri" senaryosunda, çok fazla bekleme olduğu için 🕙, eşzamanlı bir sisteme sahip olmak çok daha mantıklı ⏸🔀⏯.
+
+Web uygulamalarının çoğu için durum böyledir.
+
+Pek çok kullanıcı var, ama sunucunuz pek de iyi olmayan bir bağlantı ile istek atmalarını bekliyor.
+
+Ve sonra yanıtların geri gelmesi için tekrar 🕙 bekliyor
+
+Bu "bekleme" 🕙 mikrosaniye cinsinden ölçülür, yine de, hepsini toplarsak çok fazla bekleme var.
+
+Bu nedenle, web API'leri için asenkron ⏸🔀⏯ kod kullanmak çok daha mantıklı.
+
+Mevcut popüler Python frameworklerinin çoğu (Flask ve Django gibi), Python'daki yeni asenkron özellikler mevcut olmadan önce yazıldı. Bu nedenle, dağıtılma biçimleri paralel yürütmeyi ve yenisi kadar güçlü olmayan eski bir eşzamansız yürütme biçimini destekler.
+
+Asenkron web (ASGI) özelliği, WebSockets için destek eklemek için Django'ya eklenmiş olsa da.
+
+Asenkron çalışabilme NodeJS in popüler olmasının sebebi (paralel olamasa bile) ve Go dilini güçlü yapan özelliktir.
+
+Ve bu **FastAPI** ile elde ettiğiniz performans düzeyiyle aynıdır.
+
+Aynı anda paralellik ve asenkronluğa sahip olabildiğiniz için, test edilen NodeJS çerçevelerinin çoğundan daha yüksek performans elde edersiniz ve C'ye daha yakın derlenmiş bir dil olan Go ile eşit bir performans elde edersiniz (bütün teşekkürler Starlette'e ).
+
+### Eşzamanlılık paralellikten daha mı iyi?
+
+Hayır! Hikayenin ahlakı bu değil.
+
+Eşzamanlılık paralellikten farklıdır. Ve çok fazla bekleme içeren **belirli** senaryolarda daha iyidir. Bu nedenle, genellikle web uygulamaları için paralellikten çok daha iyidir. Ama her şey için değil.
+
+Yanı, bunu aklınızda oturtmak için aşağıdaki kısa hikayeyi hayal edin:
+
+> Büyük, kirli bir evi temizlemelisin.
+
+*Evet, tüm hikaye bu*.
+
+---
+
+Beklemek yok 🕙. Hiçbir yerde. Sadece evin birden fazla yerinde yapılacak fazlasıyla iş var.
+
+You could have turns as in the burgers example, first the living room, then the kitchen, but as you are not waiting 🕙 for anything, just cleaning and cleaning, the turns wouldn't affect anything.
+Hamburger örneğindeki gibi dönüşleriniz olabilir, önce oturma odası, sonra mutfak, ama hiçbir şey için 🕙 beklemediğinizden, sadece temizlik, temizlik ve temizlik, dönüşler hiçbir şeyi etkilemez.
+
+Sıralı veya sırasız (eşzamanlılık) bitirmek aynı zaman alır ve aynı miktarda işi yaparsınız.
+
+Ama bu durumda, 8 eski kasiyer/aşçı - yeni temizlikçiyi getirebilseydiniz 👩🍳👨🍳👩🍳👨🍳👩🍳👨🍳👩🍳👨🍳 ve her birini (artı siz) evin bir bölgesini temizlemek için görevlendirseydiniz, ekstra yardımla tüm işleri **paralel** olarak yapabilir ve çok daha erken bitirebilirdiniz.
+
+Bu senaryoda, temizlikçilerin her biri (siz dahil) birer işlemci olacak ve üzerine düşeni yapacaktır.
+
+Yürütme süresinin çoğu (beklemek yerine) iş yapıldığından ve bilgisayardaki iş bir CPU tarafından yapıldığından, bu sorunlara "CPU bound" diyorlar".
+
+---
+
+CPU'ya bağlı işlemlerin yaygın örnekleri, karmaşık matematik işlemleri gerektiren işlerdir.
+
+Örneğin:
+
+* **Ses** veya **görüntü işleme**.
+* **Bilgisayar görüsü**: bir görüntü milyonlarca pikselden oluşur, her pikselin 3 değeri / rengi vardır, bu pikseller üzerinde aynı anda bir şeyler hesaplamayı gerektiren işleme.
+* **Makine Öğrenimi**: Çok sayıda "matris" ve "vektör" çarpımı gerektirir. Sayıları olan ve hepsini aynı anda çarpan büyük bir elektronik tablo düşünün.
+* **Derin Öğrenme**: Bu, Makine Öğreniminin bir alt alanıdır, dolayısıyla aynısı geçerlidir. Sadece çarpılacak tek bir sayı tablosu değil, büyük bir sayı kümesi vardır ve çoğu durumda bu modelleri oluşturmak ve/veya kullanmak için özel işlemciler kullanırsınız.
+
+### Eşzamanlılık + Paralellik: Web + Makine Öğrenimi
+
+**FastAPI** ile web geliştirme için çok yaygın olan eşzamanlılıktan yararlanabilirsiniz (NodeJS'in aynı çekiciliği).
+
+Ancak, Makine Öğrenimi sistemlerindekile gibi **CPU'ya bağlı** iş yükleri için paralellik ve çoklu işlemenin (birden çok işlemin paralel olarak çalışması) avantajlarından da yararlanabilirsiniz.
+
+Buna ek olarak Python'un **Veri Bilimi**, Makine Öğrenimi ve özellikle Derin Öğrenme için ana dil olduğu gerçeği, FastAPI'yi Veri Bilimi / Makine Öğrenimi web API'leri ve uygulamaları için çok iyi bir seçenek haline getirir.
+
+Production'da nasıl oldugunu görmek için şu bölüme bakın [Deployment](deployment/index.md){.internal-link target=_blank}.
+
+## `async` ve `await`
+
+Python'un modern sürümleri, asenkron kodu tanımlamanın çok sezgisel bir yoluna sahiptir. Bu, normal "sequentıal" (sıralı) kod gibi görünmesini ve doğru anlarda sizin için "awaıt" ile bekleme yapmasını sağlar.
+
+Sonuçları vermeden önce beklemeyi gerektirecek ve yeni Python özelliklerini destekleyen bir işlem olduğunda aşağıdaki gibi kodlayabilirsiniz:
+
+```Python
+burgers = await get_burgers(2)
+```
+
+Buradaki `await` anahtari Python'a, sonuçları `burgers` degiskenine atamadan önce `get_burgers(2)` kodunun işini bitirmesini 🕙 beklemesi gerektiğini söyler. Bununla Python, bu ara zamanda başka bir şey 🔀 ⏯ yapabileceğini bilecektir (başka bir istek almak gibi).
+
+ `await`kodunun çalışması için, eşzamansızlığı destekleyen bir fonksiyonun içinde olması gerekir. Bunu da yapmak için fonksiyonu `async def` ile tanımlamamız yeterlidir:
+
+```Python hl_lines="1"
+async def get_burgers(number: int):
+ # burgerleri oluşturmak için asenkron birkaç iş
+ return burgers
+```
+
+...`def` yerine:
+
+```Python hl_lines="2"
+# bu kod asenkron değil
+def get_sequential_burgers(number: int):
+ # burgerleri oluşturmak için senkron bırkaç iş
+ return burgers
+```
+
+`async def` ile Python, bu fonksıyonun içinde, `await` ifadelerinin farkında olması gerektiğini ve çalışma zamanı gelmeden önce bu işlevin yürütülmesini "duraklatabileceğini" ve başka bir şey yapabileceğini 🔀 bilir.
+
+`async def` fonksiyonunu çağırmak istediğinizde, onu "awaıt" ıle kullanmanız gerekir. Yani, bu işe yaramaz:
+
+```Python
+# Bu işe yaramaz, çünkü get_burgers, şu şekilde tanımlandı: async def
+burgers = get_burgers(2)
+```
+
+---
+
+Bu nedenle, size onu `await` ile çağırabileceğinizi söyleyen bir kitaplık kullanıyorsanız, onu `async def` ile tanımlanan *path fonksiyonu* içerisinde kullanmanız gerekir, örneğin:
+
+```Python hl_lines="2-3"
+@app.get('/burgers')
+async def read_burgers():
+ burgers = await get_burgers(2)
+ return burgers
+```
+
+### Daha fazla teknik detay
+
+`await` in yalnızca `async def` ile tanımlanan fonksıyonların içinde kullanılabileceğini fark etmişsinizdir.
+
+Ama aynı zamanda, `async def` ile tanımlanan fonksiyonların "await" ile beklenmesi gerekir. Bu nedenle, "`async def` içeren fonksiyonlar yalnızca "`async def` ile tanımlanan fonksiyonların içinde çağrılabilir.
+
+
+Yani yumurta mı tavukdan, tavuk mu yumurtadan gibi ilk `async` fonksiyonu nasıl çağırılır?
+
+**FastAPI** ile çalışıyorsanız bunun için endişelenmenize gerek yok, çünkü bu "ilk" fonksiyon sizin *path fonksiyonunuz* olacak ve FastAPI doğru olanı nasıl yapacağını bilecek.
+
+Ancak FastAPI olmadan `async` / `await` kullanmak istiyorsanız, resmi Python belgelerini kontrol edin.
+
+### Asenkron kodun diğer biçimleri
+
+Bu `async` ve `await` kullanimi oldukça yenidir.
+
+Ancak asenkron kodla çalışmayı çok daha kolay hale getirir.
+
+Aynı sözdizimi (hemen hemen aynı) son zamanlarda JavaScript'in modern sürümlerine de dahil edildi (Tarayıcı ve NodeJS'de).
+
+Ancak bundan önce, asenkron kodu işlemek oldukça karmaşık ve zordu.
+
+Python'un önceki sürümlerinde, threadlerı veya Gevent kullanıyor olabilirdin. Ancak kodu anlamak, hata ayıklamak ve düşünmek çok daha karmaşık olurdu.
+
+NodeJS / Browser JavaScript'in önceki sürümlerinde, "callback" kullanırdınız. Bu da callbacks cehennemine yol açar.
+
+## Coroutine'ler
+
+**Coroutine**, bir `async def` fonksiyonu tarafından döndürülen değer için çok süslü bir terimdir. Python bunun bir fonksiyon gibi bir noktada başlayıp biteceğini bilir, ancak içinde bir `await` olduğunda dahili olarak da duraklatılabilir ⏸.
+
+Ancak, `async` ve `await` ile asenkron kod kullanmanın tüm bu işlevselliği, çoğu zaman "Coroutine" kullanmak olarak adlandırılır. Go'nun ana özelliği olan "Goroutines" ile karşılaştırılabilir.
+
+## Sonuç
+
+Aynı ifadeyi yukarıdan görelim:
+
+> Python'ın modern sürümleri, **"async" ve "await"** sözdizimi ile birlikte **"coroutines"** adlı bir özelliği kullanan **"asenkron kod"** desteğine sahiptir.
+
+Şimdi daha mantıklı gelmeli. ✨
+
+FastAPI'ye (Starlette aracılığıyla) güç veren ve bu kadar etkileyici bir performansa sahip olmasını sağlayan şey budur.
+
+## Çok Teknik Detaylar
+
+!!! warning
+ Muhtemelen burayı atlayabilirsiniz.
+
+ Bunlar, **FastAPI**'nin altta nasıl çalıştığına dair çok teknik ayrıntılardır.
+
+ Biraz teknik bilginiz varsa (co-routines, threads, blocking, vb)ve FastAPI'nin "async def" ile normal "def" arasındaki farkı nasıl işlediğini merak ediyorsanız, devam edin.
+
+### Path fonksiyonu
+
+"async def" yerine normal "def" ile bir *yol işlem işlevi* bildirdiğinizde, doğrudan çağrılmak yerine (sunucuyu bloke edeceğinden) daha sonra beklenen harici bir iş parçacığı havuzunda çalıştırılır.
+
+Yukarıda açıklanan şekilde çalışmayan başka bir asenkron framework'den geliyorsanız ve küçük bir performans kazancı (yaklaşık 100 nanosaniye) için "def" ile *path fonksiyonu* tanımlamaya alışkınsanız, **FastAPI**'de tam tersi olacağını unutmayın. Bu durumlarda, *path fonksiyonu* G/Ç engelleyen durum oluşturmadıkça "async def" kullanmak daha iyidir.
+
+Yine de, her iki durumda da, **FastAPI**'nin önceki frameworkden [hala daha hızlı](/#performance){.internal-link target=_blank} (veya en azından karşılaştırılabilir) olma olasılığı vardır.
+
+### Bagımlılıklar
+
+Aynısı bağımlılıklar için de geçerlidir. Bir bağımlılık, "async def" yerine standart bir "def" işleviyse, harici iş parçacığı havuzunda çalıştırılır.
+
+### Alt-bağımlıklar
+
+Birbirini gerektiren (fonksiyonlarin parametreleri olarak) birden fazla bağımlılık ve alt bağımlılıklarınız olabilir, bazıları 'async def' ve bazıları normal 'def' ile oluşturulabilir. Yine de normal 'def' ile oluşturulanlar, "await" kulanilmadan harici bir iş parçacığında (iş parçacığı havuzundan) çağrılır.
+
+### Diğer yardımcı fonksiyonlar
+
+Doğrudan çağırdığınız diğer herhangi bir yardımcı fonksiyonu, normal "def" veya "async def" ile tanimlayabilirsiniz. FastAPI onu çağırma şeklinizi etkilemez.
+
+Bu, FastAPI'nin sizin için çağırdığı fonksiyonlarin tam tersidir: *path fonksiyonu* ve bağımlılıklar.
+
+Yardımcı program fonksiyonunuz 'def' ile normal bir işlevse, bir iş parçacığı havuzunda değil doğrudan (kodunuzda yazdığınız gibi) çağrılır, işlev 'async def' ile oluşturulmuşsa çağırıldığı yerde 'await' ile beklemelisiniz.
+
+---
+
+Yeniden, bunlar, onları aramaya geldiğinizde muhtemelen işinize yarayacak çok teknik ayrıntılardır.
+
+Aksi takdirde, yukarıdaki bölümdeki yönergeleri iyi bilmelisiniz: Aceleniz mi var?.
diff --git a/docs/tr/docs/project-generation.md b/docs/tr/docs/project-generation.md
new file mode 100644
index 0000000000..75e3ae3397
--- /dev/null
+++ b/docs/tr/docs/project-generation.md
@@ -0,0 +1,84 @@
+# Proje oluşturma - Şablonlar
+
+Başlamak için bir proje oluşturucu kullanabilirsiniz, çünkü sizin için önceden yapılmış birçok başlangıç kurulumu, güvenlik, veritabanı ve temel API endpoinlerini içerir.
+
+Bir proje oluşturucu, her zaman kendi ihtiyaçlarınıza göre güncellemeniz ve uyarlamanız gereken esnek bir kuruluma sahip olacaktır, ancak bu, projeniz için iyi bir başlangıç noktası olabilir.
+
+## Full Stack FastAPI PostgreSQL
+
+GitHub: https://github.com/tiangolo/full-stack-fastapi-postgresql
+
+### Full Stack FastAPI PostgreSQL - Özellikler
+
+* Full **Docker** entegrasyonu (Docker based).
+* Docker Swarm Mode ile deployment.
+* **Docker Compose** entegrasyonu ve lokal geliştirme için optimizasyon.
+* Uvicorn ve Gunicorn ile **Production ready** Python web server'ı.
+* Python **FastAPI** backend:
+ * **Hızlı**: **NodeJS** ve **Go** ile eşit, çok yüksek performans (Starlette ve Pydantic'e teşekkürler).
+ * **Sezgisel**: Editor desteğı. Otomatik tamamlama. Daha az debugging.
+ * **Kolay**: Kolay öğrenip kolay kullanmak için tasarlandı. Daha az döküman okuma daha çok iş.
+ * **Kısa**: Minimum kod tekrarı. Her parametre bildiriminde birden çok özellik.
+ * **Güçlü**: Production-ready. Otomatik interaktif dökümantasyon.
+ * **Standartlara dayalı**: API'ler için açık standartlara dayanır (ve tamamen uyumludur): OpenAPI ve JSON Şeması.
+ * **Birçok diger özelliği** dahili otomatik doğrulama, serialization, interaktif dokümantasyon, OAuth2 JWT token ile authentication, vb.
+* **Güvenli şifreleme** .
+* **JWT token** kimlik doğrulama.
+* **SQLAlchemy** models (Flask dan bağımsızdır. Celery worker'ları ile kullanılabilir).
+* Kullanıcılar için temel başlangıç modeli (gerektiği gibi değiştirin ve kaldırın).
+* **Alembic** migration.
+* **CORS** (Cross Origin Resource Sharing).
+* **Celery** worker'ları ile backend içerisinden seçilen işleri çalıştırabilirsiniz.
+* **Pytest**'e dayalı, Docker ile entegre REST backend testleri ile veritabanından bağımsız olarak tam API etkileşimini test edebilirsiniz. Docker'da çalıştığı için her seferinde sıfırdan yeni bir veri deposu oluşturabilir (böylece ElasticSearch, MongoDB, CouchDB veya ne istersen kullanabilirsin ve sadece API'nin çalışıp çalışmadığını test edebilirsin).
+* Atom Hydrogen veya Visual Studio Code Jupyter gibi uzantılarla uzaktan veya Docker içi geliştirme için **Jupyter Çekirdekleri** ile kolay Python entegrasyonu.
+* **Vue** ile frontend:
+ * Vue CLI ile oluşturulmuş.
+ * Dahili **JWT kimlik doğrulama**.
+ * Dahili Login.
+ * Login sonrası, Kontrol paneli.
+ * Kullanıcı oluşturma ve düzenleme kontrol paneli
+ * Kendi kendine kullanıcı sürümü.
+ * **Vuex**.
+ * **Vue-router**.
+ * **Vuetify** güzel material design kompanentleri için.
+ * **TypeScript**.
+ * **Nginx** tabanlı Docker sunucusu (Vue-router için yapılandırılmış).
+ * Docker ile multi-stage yapı, böylece kodu derlemeniz, kaydetmeniz veya işlemeniz gerekmez.
+ * Derleme zamanında Frontend testi (devre dışı bırakılabilir).
+ * Mümkün olduğu kadar modüler yapılmıştır, bu nedenle kutudan çıktığı gibi çalışır, ancak Vue CLI ile yeniden oluşturabilir veya ihtiyaç duyduğunuz şekilde oluşturabilir ve istediğinizi yeniden kullanabilirsiniz.
+* **PGAdmin** PostgreSQL database admin tool'u, PHPMyAdmin ve MySQL ile kolayca değiştirilebilir.
+* **Flower** ile Celery job'larını monitörleme.
+* **Traefik** ile backend ve frontend arasında yük dengeleme, böylece her ikisini de aynı domain altında, path ile ayrılmış, ancak farklı kapsayıcılar tarafından sunulabilirsiniz.
+* Let's Encrypt **HTTPS** sertifikalarının otomatik oluşturulması dahil olmak üzere Traefik entegrasyonu.
+* GitLab **CI** (sürekli entegrasyon), backend ve frontend testi dahil.
+
+## Full Stack FastAPI Couchbase
+
+GitHub: https://github.com/tiangolo/full-stack-fastapi-couchbase
+
+⚠️ **UYARI** ⚠️
+
+Sıfırdan bir projeye başlıyorsanız alternatiflerine bakın.
+
+Örneğin, Full Stack FastAPI PostgreSQL daha iyi bir alternatif olabilir, aktif olarak geliştiriliyor ve kullanılıyor. Ve yeni özellik ve ilerlemelere sahip.
+
+İsterseniz Couchbase tabanlı generator'ı kullanmakta özgürsünüz, hala iyi çalışıyor olmalı ve onunla oluşturulmuş bir projeniz varsa bu da sorun değil (ve muhtemelen zaten ihtiyaçlarınıza göre güncellediniz).
+
+Bununla ilgili daha fazla bilgiyi repo belgelerinde okuyabilirsiniz.
+
+## Full Stack FastAPI MongoDB
+
+... müsaitliğime ve diğer faktörlere bağlı olarak daha sonra gelebilir. 😅 🎉
+
+## Machine Learning modelleri, spaCy ve FastAPI
+
+GitHub: https://github.com/microsoft/cookiecutter-spacy-fastapi
+
+### Machine Learning modelleri, spaCy ve FastAPI - Features
+
+* **spaCy** NER model entegrasyonu.
+* **Azure Cognitive Search** yerleşik istek biçimi.
+* Uvicorn ve Gunicorn ile **Production ready** Python web server'ı.
+* Dahili **Azure DevOps** Kubernetes (AKS) CI/CD deployment.
+* **Multilingual**, Proje kurulumu sırasında spaCy'nin yerleşik dillerinden birini kolayca seçin.
+* **Esnetilebilir** diğer frameworkler (Pytorch, Tensorflow) ile de çalışır sadece spaCy değil.
diff --git a/docs/zh-hant/docs/index.md b/docs/zh-hant/docs/index.md
new file mode 100644
index 0000000000..e7a2efec95
--- /dev/null
+++ b/docs/zh-hant/docs/index.md
@@ -0,0 +1,470 @@
+
+
+
+ FastAPI 框架，高效能，易於學習，快速開發，適用於生產環境 +
+ + +--- + +**文件**： https://fastapi.tiangolo.com + +**程式碼**： https://github.com/tiangolo/fastapi + +--- + +FastAPI 是一個現代、快速（高效能）的 web 框架，用於 Python 3.8+ 並採用標準 Python 型別提示。 + +主要特點包含： + +- **快速**： 非常高的效能，可與 **NodeJS** 和 **Go** 效能相當 (歸功於 Starlette and Pydantic)。 [FastAPI 是最快的 Python web 框架之一](#performance)。 +- **極速開發**： 提高開發功能的速度約 200% 至 300%。 \* +- **更少的 Bug**： 減少約 40% 的人為（開發者）導致的錯誤。 \* +- **直覺**： 具有出色的編輯器支援，處處都有自動補全以減少偵錯時間。 +- **簡單**： 設計上易於使用和學習，大幅減少閱讀文件的時間。 +- **簡潔**： 最小化程式碼重複性。可以通過不同的參數聲明來實現更豐富的功能，和更少的錯誤。 +- **穩健**： 立即獲得生產級可用的程式碼，還有自動生成互動式文件。 +- **標準化**： 基於 (且完全相容於) OpenAPIs 的相關標準：OpenAPI（之前被稱為 Swagger）和JSON Schema。 + +\* 基於內部開發團隊在建立生產應用程式時的測試預估。 + +## 贊助 + + + +{% if sponsors %} +{% for sponsor in sponsors.gold -%} +
+
+如果你不是在開發網頁 API，而是正在開發一個在終端機中運行的命令列應用程式，不妨嘗試 **Typer**。
+
+**Typer** 是 FastAPI 的小兄弟。他立志成為命令列的 **FastAPI**。 ⌨️ 🚀
+
+## 安裝需求
+
+Python 3.8+
+
+FastAPI 是站在以下巨人的肩膀上：
+
+- Starlette 負責網頁的部分
+- Pydantic 負責資料的部分
+
+## 安裝
+
+
+
+
+
+async def...uvicorn main:app --reload...email_validator - 用於電子郵件驗證。
+- pydantic-settings - 用於設定管理。
+- pydantic-extra-types - 用於與 Pydantic 一起使用的額外型別。
+
+用於 Starlette：
+
+- httpx - 使用 `TestClient`時必須安裝。
+- jinja2 - 使用預設的模板配置時必須安裝。
+- python-multipart - 需要使用 `request.form()` 對表單進行 "解析" 時安裝。
+- itsdangerous - 需要使用 `SessionMiddleware` 支援時安裝。
+- pyyaml - 用於支援 Starlette 的 `SchemaGenerator` (如果你使用 FastAPI，可能不需要它)。
+- ujson - 使用 `UJSONResponse` 時必須安裝。
+
+用於 FastAPI / Starlette：
+
+- uvicorn - 用於加載和運行應用程式的服務器。
+- orjson - 使用 `ORJSONResponse`時必須安裝。
+
+你可以使用 `pip install "fastapi[all]"` 來安裝這些所有依賴套件。
+
+## 授權
+
+該項目遵循 MIT 許可協議。
diff --git a/docs/zh-hant/mkdocs.yml b/docs/zh-hant/mkdocs.yml
new file mode 100644
index 0000000000..de18856f44
--- /dev/null
+++ b/docs/zh-hant/mkdocs.yml
@@ -0,0 +1 @@
+INHERIT: ../en/mkdocs.yml
diff --git a/scripts/build-docs.sh b/scripts/build-docs.sh
index ebf864afa3..7aa0a9a47f 100755
--- a/scripts/build-docs.sh
+++ b/scripts/build-docs.sh
@@ -4,5 +4,5 @@ set -e
set -x
# Check README.md is up to date
-python ./scripts/docs.py verify-readme
+python ./scripts/docs.py verify-docs
python ./scripts/docs.py build-all
diff --git a/scripts/docs.py b/scripts/docs.py
index 37a7a34779..59578a820c 100644
--- a/scripts/docs.py
+++ b/scripts/docs.py
@@ -76,8 +76,6 @@ def callback() -> None:
def new_lang(lang: str = typer.Argument(..., callback=lang_callback)):
"""
Generate a new docs translation directory for the language LANG.
-
- LANG should be a 2-letter language code, like: en, es, de, pt, etc.
"""
new_path: Path = Path("docs") / lang
if new_path.exists():
@@ -268,7 +266,7 @@ def live(
mkdocs.commands.serve.serve(dev_addr="127.0.0.1:8008")
-def update_config() -> None:
+def get_updated_config_content() -> Dict[str, Any]:
config = get_en_config()
languages = [{"en": "/"}]
new_alternate: List[Dict[str, str]] = []
@@ -296,12 +294,42 @@ def update_config() -> None:
new_alternate.append({"link": url, "name": use_name})
new_alternate.append({"link": "/em/", "name": "😉"})
config["extra"]["alternate"] = new_alternate
+ return config
+
+
+def update_config() -> None:
+ config = get_updated_config_content()
en_config_path.write_text(
yaml.dump(config, sort_keys=False, width=200, allow_unicode=True),
encoding="utf-8",
)
+@app.command()
+def verify_config() -> None:
+ """
+ Verify main mkdocs.yml content to make sure it uses the latest language names.
+ """
+ typer.echo("Verifying mkdocs.yml")
+ config = get_en_config()
+ updated_config = get_updated_config_content()
+ if config != updated_config:
+ typer.secho(
+ "docs/en/mkdocs.yml outdated from docs/language_names.yml, "
+ "update language_names.yml and run "
+ "python ./scripts/docs.py update-languages",
+ color=typer.colors.RED,
+ )
+ raise typer.Abort()
+ typer.echo("Valid mkdocs.yml ✅")
+
+
+@app.command()
+def verify_docs():
+ verify_readme()
+ verify_config()
+
+
@app.command()
def langs_json():
langs = []