queue.offer(event);
        if (size.incrementAndGet() > maxBufferSize) {
            if (queue.poll() != null) {
                size.decrementAndGet();
            }
        }
    }

    /**
     * Drains all events from the buffer and returns them as a list.
     *
     * @return a list of all buffered events
     */
    public List<LogNotificationEvent> drainAll() {

     * will still be present. If the composed Executor is an ExecutorService, it can respond to
     * shutdown() by returning tasks queued on that Thread after {@link #worker} drains the queue.
     */
    @SuppressWarnings("CatchingUnchecked") // sneaky checked exception
    private void workOnQueue() {
      boolean interruptedDuringTask = false;
      boolean hasSetRunning = false;

```Python
callback_url = "https://example.com/api/v1/invoices/events/"
httpx.post(callback_url, json={"description": "Invoice paid", "paid": True})
```

Der möglicherweise wichtigste Teil des Callbacks besteht jedoch darin, sicherzustellen, dass Ihr API-Benutzer (der externe Entwickler) die *externe API* korrekt implementiert, gemäß den Daten, die *Ihre API* im Requestbody des Callbacks senden wird, usw.

* Neustarts
* Replikation (die Anzahl der laufenden Prozesse)
* Arbeitsspeicher
* Schritte vor dem Start

Wir werden sehen, wie diese sich auf das **Deployment** auswirken.

Letztendlich besteht das ultimative Ziel darin, **Ihre API-Clients** auf **sichere** Weise zu versorgen, um **Unterbrechungen** zu vermeiden und die **Rechenressourcen** (z. B. entfernte Server/virtuelle Maschinen) so effizient wie möglich zu nutzen. 🚀

## Schemas nicht trennen { #do-not-separate-schemas }

Nun gibt es einige Fälle, in denen Sie möglicherweise **dasselbe Schema für Eingabe und Ausgabe** haben möchten.

Der Hauptanwendungsfall hierfür besteht wahrscheinlich darin, dass Sie das mal tun möchten, wenn Sie bereits über einige automatisch generierte Client-Codes/SDKs verfügen und im Moment nicht alle automatisch generierten Client-Codes/SDKs aktualisieren möchten, möglicherweise später, aber nicht jetzt.

Standardmäßig wird **FastAPI** dann seinen Body direkt erwarten.

Aber wenn Sie möchten, dass es einen JSON-Body mit einem Schlüssel `item` erwartet, und darin den Inhalt des Modells, so wie es das tut, wenn Sie mehrere Body-Parameter deklarieren, dann können Sie den speziellen `Body`-Parameter `embed` setzen:

```Python
item: Item = Body(embed=True)
```

so wie in:

Le **Guide d'utilisation avancé**, qui s'appuie sur cette base, utilise les mêmes concepts et vous apprend quelques fonctionnalités supplémentaires.

Mais vous devez d'abord lire le **Tutoriel - Guide d'utilisation** (ce que vous êtes en train de lire en ce moment).

# FastAPI in Containern – Docker { #fastapi-in-containers-docker }

Beim Deployment von FastAPI-Anwendungen besteht ein gängiger Ansatz darin, ein **Linux-Containerimage** zu erstellen. Normalerweise erfolgt dies mit [**Docker**](https://www.docker.com/). Sie können dieses Containerimage dann auf eine von mehreren möglichen Arten deployen.

Die Verwendung von Linux-Containern bietet mehrere Vorteile, darunter **Sicherheit**, **Replizierbarkeit**, **Einfachheit** und andere.

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## FastAPI installieren { #install-fastapi }

Der erste Schritt besteht darin, FastAPI zu installieren.

Stellen Sie sicher, dass Sie eine [virtuelle Umgebung](../virtual-environments.md) erstellen, sie aktivieren und dann **FastAPI installieren**:

<div class="termy">

```console

Ainsi, elle enverra le premier élément, le client le recevra et commencera à le traiter, et vous pourriez être encore en train de produire l'élément suivant.

```mermaid
sequenceDiagram
    participant App
    participant Client

    App->>App: Produce Item 1
    App->>Client: Send Item 1
    App->>App: Produce Item 2