* `description`: `str`-значение с кратким описанием для внешней документации.
    * `url` (**обязательно**): `str`-значение с URL-адресом для внешней документации.

### Создание метаданных для тегов { #create-metadata-for-tags }

Давайте попробуем сделать это на примере с тегами для `users` и `items`.

Создайте метаданные для ваших тегов и передайте их в параметре `openapi_tags`:

            return;
        }

        MetadataGraphVertex vertex = new MetadataGraphVertex(node.md, versionedVertices, scopedVertices);
        vertices.add(vertex);

        if (parentVertex != null) // then create the edge
        {
            ArtifactMetadata md = node.getMd();
            MetadataGraphEdge e =
                    new MetadataGraphEdge(md.version, md.resolved, md.artifactScope, md.artifactUri, depth, pomOrder);

		pkg, err := w.import_(fi.Name())
		if err != nil {
			t.Fatalf("import %s: %v", fi.Name(), err)
		}
		w.export(pkg)

		if *updateGolden {
			os.Remove(goldenFile)
			f, err := os.Create(goldenFile)
			if err != nil {
				t.Fatal(err)
			}
			for _, feat := range w.Features() {
				fmt.Fprintf(f, "%s\n", feat)
			}
			f.Close()
		}

		bs, err := os.ReadFile(goldenFile)

	}

	// Return first block
	next, nextErr := r.nextSplit(csvSplitSize, r.bufferPool.Get())
	// Check if first block is valid.
	if !utf8.Valid(next) {
		return errInvalidTextEncodingError()
	}

	// Create queue
	r.queue = make(chan *queueItem, runtime.GOMAXPROCS(0))
	r.input = make(chan *queueItem, runtime.GOMAXPROCS(0))
	r.readerWg.Add(1)

	// Start splitter
	go func() {
		defer close(r.input)

	}
	for i, wt := range writeTests {
		testReadFile(t, r.File[i], &wt)
	}
}

func TestWriterFlush(t *testing.T) {
	var buf bytes.Buffer
	w := NewWriter(struct{ io.Writer }{&buf})
	_, err := w.Create("foo")
	if err != nil {
		t.Fatal(err)
	}
	if buf.Len() > 0 {
		t.Fatalf("Unexpected %d bytes already in buffer", buf.Len())
	}
	if err := w.Flush(); err != nil {
		t.Fatal(err)
	}

Для примера нам нужен наиболее простой способ, который позволит сосредоточиться на серверной части веб‑сокетов и получить рабочий код:

{* ../../docs_src/websockets/tutorial001_py39.py hl[2,6:38,41:43] *}

## Создание `websocket` { #create-a-websocket }

Создайте `websocket` в своем **FastAPI** приложении:

{* ../../docs_src/websockets/tutorial001_py39.py hl[1,46:47] *}

/// note | Технические детали

		return
	}

	// Validate the transition storage ARNs
	if err = validateTransitionTier(bucketLifecycle); err != nil {
		writeErrorResponse(ctx, w, toAPIError(ctx, err), r.URL)
		return
	}

	// Create a map of updated set of rules in request
	updatedRules := make(map[string]lifecycle.Rule, len(bucketLifecycle.Rules))
	for _, rule := range bucketLifecycle.Rules {
		updatedRules[rule.ID] = rule
	}

      {{- if and .Values.securityContext.enabled .Values.persistence.enabled }}
      securityContext:
        {{- omit .Values.securityContext "enabled" | toYaml | nindent 8 }}
      {{- end }}
      {{- if .Values.serviceAccount.create }}
      serviceAccountName: {{ .Values.serviceAccount.name }}
      {{- end }}
      containers:
        - name: {{ .Chart.Name }}
          image: {{ .Values.image.repository }}:{{ .Values.image.tag }}

export TFCI=py311,linux_x86,public_cache,disk_cache

# Recommended: Configure Docker. (Linux only)
#
#   TF uses hub.docker.com/r/tensorflow/build containers for CI,
#   and scripts on Linux create a persistent container called "tf"
#   which mounts your TensorFlow directory into the container.
#
#   Important: because the container is persistent, you cannot change TFCI

    // it's all encapsulated here so it appears normalized to the POM builder.

    // We are going to take the project packaging and find all plugin in the default lifecycle and create
    // fully populated Plugin objects, including executions with goals and default configuration taken
    // from the plugin.xml inside a plugin.
    //