<arg>crawlerConfig</arg>
	</component>

	<component name="crawlerConfig" class="org.codelibs.fess.crawler.util.OpenSearchCrawlerConfig">
		<property name="queueIndex">"fess_crawler.queue"</property>
		<property name="queueShards">5</property>
		<property name="queueReplicas">1</property>
		<property name="dataIndex">"fess_crawler.data"</property>
		<property name="dataShards">5</property>

# Sub-dependencias { #sub-dependencies }

Puedes crear dependencias que tengan **sub-dependencias**.

Pueden ser tan **profundas** como necesites.

**FastAPI** se encargará de resolverlas.

## Primera dependencia "dependable" { #first-dependency-dependable }

Podrías crear una primera dependencia ("dependable") así:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial005_an_py310.py hl[8:9] *}

      logger.info("served $requestLine")
      return MockResponse(code = HttpURLConnection.HTTP_NOT_FOUND)
    }

    if (failFastResponse != null && responseQueue.peek() == null) {
      // Fail fast if there's no response queued up.
      return failFastResponse!!
    }

    val result = responseQueue.take()

    // If take() returned because we're shutting down, then enqueue another dead letter so that any

	notificationEventsSkippedTotalMD    = NewCounterMD(notificationEventsSkippedTotal, "Events that were skipped to be sent to the targets due to the in-memory queue being full")
)

// loadClusterNotificationMetrics - `MetricsLoaderFn` for cluster notification metrics.
func loadClusterNotificationMetrics(_ context.Context, m MetricValues, _ *metricsCache) error {

	webhookFailedMessagesMD = NewCounterMD(webhookFailedMessages,
		"Number of messages that failed to send",
		allWebhookLabels...)
	webhookQueueLengthMD = NewGaugeMD(webhookQueueLength,
		"Webhook queue length",
		allWebhookLabels...)
	webhookTotalMessagesMD = NewCounterMD(webhookTotalMessages,
		"Total number of messages sent to this target",
		allWebhookLabels...)
)

# Incluyendo WSGI - Flask, Django, otros { #including-wsgi-flask-django-others }

Puedes montar aplicaciones WSGI como viste con [Sub Aplicaciones - Mounts](sub-applications.md), [Detrás de un Proxy](behind-a-proxy.md).

Para eso, puedes usar el `WSGIMiddleware` y usarlo para envolver tu aplicación WSGI, por ejemplo, Flask, Django, etc.

## Usando `WSGIMiddleware` { #using-wsgimiddleware }

/// info | Información

 * executor, it should be able to run [the configured maximum][maxRequests] number of calls
 * concurrently.
 */
class Dispatcher() {
  /**
   * The maximum number of requests to execute concurrently. Above this requests queue in memory,
   * waiting for the running calls to complete.
   *
   * If more than [maxRequests] requests are in flight when this is invoked, those requests will
   * remain in flight.
   */
  @get:Synchronized

# Archivos Estáticos { #static-files }

Puedes servir archivos estáticos automáticamente desde un directorio utilizando `StaticFiles`.

## Usa `StaticFiles` { #use-staticfiles }

* Importa `StaticFiles`.
* "Monta" una instance de `StaticFiles()` en un path específico.

{* ../../docs_src/static_files/tutorial001_py310.py hl[2,6] *}

/// note | Detalles Técnicos

También podrías usar `from starlette.staticfiles import StaticFiles`.

   * garbage-collected after that.
   */

  public static class MyFinalizableWeakReference extends FinalizableWeakReference<Object> {
    public MyFinalizableWeakReference(Object x, FinalizableReferenceQueue queue) {
      super(x, queue);
    }

    @Override
    public void finalizeReferent() {}
  }

  private WeakReference<ClassLoader> useFrqInSeparateLoader() throws Exception {

Usando una imagen de contenedor pre-hecha es muy fácil **combinar** y utilizar diferentes herramientas. Por ejemplo, para probar una nueva base de datos. En la mayoría de los casos, puedes usar las **imágenes oficiales**, y simplemente configurarlas con variables de entorno.

De esta manera, en muchos casos puedes aprender sobre contenedores y Docker y reutilizar ese conocimiento con muchas herramientas y componentes diferentes.