// Now we find the task in our Executor and explicitly activate it.
    List<Runnable> tasks = executor.getTasks();
    assertEquals("One event dispatch task should be queued.", 1, tasks.size());

    tasks.get(0).run();

    assertEquals("One event should be delivered.", 1, events.size());
    assertWithMessage("Correct string should be delivered.").that(events.get(0)).isEqualTo(EVENT);
  }

Como las dependencias también serán llamadas por **FastAPI** (lo mismo que tus *path operation functions*), las mismas reglas aplican al definir tus funciones.

Puedes usar `async def` o `def` normal.

Y puedes declarar dependencias con `async def` dentro de *path operation functions* normales `def`, o dependencias `def` dentro de *path operation functions* `async def`, etc.

No importa. **FastAPI** sabrá qué hacer.

Después de activar el entorno, puedes instalar paquetes en él.

/// tip | Consejo

Haz esto **una vez** al instalar o actualizar los paquetes que necesita tu proyecto.

Si necesitas actualizar una versión o agregar un nuevo paquete, **harías esto de nuevo**.

///

### Instala Paquetes Directamente { #install-packages-directly }

    // Cause acceptConnections() to break out.
    serverSocket.closeQuietly()

    // Await shutdown.
    for (queue in taskRunner.activeQueues()) {
      if (!queue.idleLatch().await(5, TimeUnit.SECONDS)) {
        throw AssertionError("Gave up waiting for queue to shut down")
      }
    }
    taskRunnerBackend.shutdown()
  }

  private fun serveConnection(
    connectionIndex: Int,

# Dependencias Globales { #global-dependencies }

Para algunos tipos de aplicaciones, podrías querer agregar dependencias a toda la aplicación.

Similar a como puedes [agregar `dependencies` a los *path operation decorators*](dependencies-in-path-operation-decorators.md), puedes agregarlos a la aplicación de `FastAPI`.

En ese caso, se aplicarán a todas las *path operations* en la aplicación:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial012_an_py310.py hl[17] *}

/// info | Información

Ten en cuenta que el `TestClient` recibe datos que pueden ser convertidos a JSON, no modelos de Pydantic.

Si tienes un modelo de Pydantic en tu prueba y quieres enviar sus datos a la aplicación durante las pruebas, puedes usar el `jsonable_encoder` descrito en [Codificador Compatible con JSON](encoder.md).

///

## Ejecútalo { #run-it }

Después de eso, solo necesitas instalar `pytest`.

			return err
		}
	}
	if k.BatchSize > 1 {
		if k.QueueDir == "" {
			return errors.New("batch should be enabled only if queue dir is enabled")
		}
	}
	if k.BatchCommitTimeout > 0 {
		if k.QueueDir == "" || k.BatchSize <= 1 {
			return errors.New("batch commit timeout should be set only if queue dir is enabled and batch size > 1")
		}
	}
	return nil
}

// KafkaTarget - Kafka target.

Pero si por alguna razón tus clientes dependen del comportamiento anterior, puedes volver a él sobrescribiendo el método `make_not_authenticated_error` en tus clases de seguridad.

Por ejemplo, puedes crear una subclase de `HTTPBearer` que devuelva un error `403 Forbidden` en lugar del `401 Unauthorized` por defecto:

MinIO server allows to throttle incoming requests:

- limit the number of active requests allowed across the cluster
- limit the wait duration for each request in the queue

These values are enabled using server's configuration or environment variables.

## Examples

### Configuring connection limit

# Webhooks de OpenAPI { #openapi-webhooks }

Hay casos donde quieres decirle a los **usuarios** de tu API que tu aplicación podría llamar a *su* aplicación (enviando una request) con algunos datos, normalmente para **notificar** de algún tipo de **evento**.

Esto significa que en lugar del proceso normal de tus usuarios enviando requests a tu API, es **tu API** (o tu aplicación) la que podría **enviar requests a su sistema** (a su API, su aplicación).