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

Poder usar funciones asíncronas en tus tests puede ser útil, por ejemplo, cuando consultas tu base de datos de forma asíncrona. Imagina que quieres probar el envío de requests a tu aplicación FastAPI y luego verificar que tu backend escribió exitosamente los datos correctos en la base de datos, mientras usas un paquete de base de datos asíncrono....

# Using TensorFlow Securely

This document discusses the TensorFlow security model. It describes the security
risks to consider when using models, checkpoints or input data for training or
serving. We also provide guidelines on what constitutes a vulnerability in
TensorFlow and how to report them.

This document applies to other repositories in the TensorFlow organization,
covering security practices for the entirety of the TensorFlow ecosystem.

In versions of FastAPI before 0.99.0 (0.99.0 and above use the newer OpenAPI 3.1.0) when you used `example` or `examples` with any of the other utilities (`Query()`, `Body()`, etc.) those examples were not added to the JSON Schema that describes that data (not even to OpenAPI's own version of JSON Schema), they were added directly to the *path operation* declaration in OpenAPI (outside the parts of OpenAPI that use JSON Schema).

```

</div>

Es **ALTAMENTE recomendable** que escribas o copies el código, lo edites y lo ejecutes localmente.

Usarlo en tu editor es lo que realmente te muestra los beneficios de FastAPI, al ver cuán poco código tienes que escribir, todos los chequeos de tipos, autocompletado, etc.

---

## Instalar FastAPI { #install-fastapi }

{* ../../docs_src/websockets/tutorial003_py39.py hl[79:81] *}

Para probarlo:

* Abre la aplicación con varias pestañas del navegador.
* Escribe mensajes desde ellas.
* Luego cierra una de las pestañas.

Eso lanzará la excepción `WebSocketDisconnect`, y todos los otros clientes recibirán un mensaje como:

```
Client #1596980209979 left the chat
```

	}
}

// minioCollector is the Custom Collector
type minioCollector struct {
	desc *prometheus.Desc
}

// Describe sends the super-set of all possible descriptors of metrics
func (c *minioCollector) Describe(ch chan<- *prometheus.Desc) {
	ch <- c.desc
}

// Collect is called by the Prometheus registry when collecting metrics.

Puedes configurarlos de la siguiente manera:

{* ../../docs_src/metadata/tutorial001_py39.py hl[3:16, 19:32] *}

/// tip | Consejo

Puedes escribir Markdown en el campo `description` y se mostrará en el resultado.

///

Con esta configuración, la documentación automática de la API se vería así:

<img src="/img/tutorial/metadata/image01.png">

import org.gradle.api.provider.Property
import org.gradle.api.tasks.Nested
import org.gradle.api.tasks.TaskContainer
import org.gradle.util.GradleVersion

/**
 * A project extension which describes a module of a Gradle distribution.
 */
abstract class GradleModuleExtension(val tasks: TaskContainer, val objects: ObjectFactory) {

    companion object {
        const val NAME: String = "gradleModule"
    }

Esto contrasta con las funciones que FastAPI llama por ti: *path operation functions* y dependencias.

Si tu función de utilidad es una función normal con `def`, será llamada directamente (como la escribas en tu código), no en un threadpool; si la función es creada con `async def` entonces deberías "await" por esa función cuando la llames en tu código.

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type minioResourceCollector struct {
	metricsGroups []*MetricsGroupV2
	desc          *prometheus.Desc
}

// Describe sends the super-set of all possible descriptors of metrics
func (c *minioResourceCollector) Describe(ch chan<- *prometheus.Desc) {
	ch <- c.desc
}

// Collect is called by the Prometheus registry when collecting metrics.