Puedes usar la propiedad `.openapi_schema` como un "cache", para almacenar tu esquema generado.

De esa forma, tu aplicación no tendrá que generar el esquema cada vez que un usuario abra la documentación de tu API.

Se generará solo una vez, y luego se usará el mismo esquema cacheado para las siguientes requests.

{* ../../docs_src/extending_openapi/tutorial001_py310.py hl[13:14,25:26] *}

### Sobrescribir el método { #override-the-method }

/// note | Detalles Técnicos

También podrías usar `from starlette.responses import Response` o `from starlette.responses import JSONResponse`.

**FastAPI** proporciona los mismos `starlette.responses` como `fastapi.responses` solo como una conveniencia para ti, el desarrollador. Pero la mayoría de los responses disponibles vienen directamente de Starlette.

            UrlQueue urlQueue;
            while ((urlQueue = urlQueueService.poll(sessionId1)) != null) {
                assertTrue(urlQueue.getUrl().startsWith(url1));
            }
            while ((urlQueue = urlQueueService.poll(sessionId2)) != null) {
                assertTrue(urlQueue.getUrl().startsWith(url2));
            }

     * @throws IllegalStateException if buffer size exceeds maximum allowed
     */
    static public byte[] getBuffer() {
        // Try to get from cache first - O(1) operation
        byte[] buf = bufferQueue.poll();
        if (buf != null) {
            queueSize.decrementAndGet();
            return buf;
        }

        // Validate buffer size to prevent overflow

      int read = (reader != null) ? reader.read(buf, 0, buf.length) : readable.read(cbuf);
      if (read == -1) {
        lineBuf.finish();
        break;
      }
      lineBuf.add(buf, 0, read);
    }
    return lines.poll();
  }

 * formed by a combination of group id, artifact id, version and tag. The first three components generally refer to the
 * identity of a model. The tag allows for further classification of the associated data on the sole discretion of the
 * model builder.
 *
 * @deprecated use {@code org.apache.maven.api.services.ModelBuilder} instead
 */
@Deprecated(since = "4.0.0")
public interface ModelCache {

    /**

    return null
  }

  private fun awaitTcpConnect(
    timeout: Long,
    unit: TimeUnit,
  ): ConnectResult? {
    if (tcpConnectsInFlight.isEmpty()) return null

    val result = connectResults.poll(timeout, unit) ?: return null

    tcpConnectsInFlight.remove(result.plan)

    return result
  }

  private fun cancelInFlightConnects() {
    for (plan in tcpConnectsInFlight) {
      plan.cancel()

/// note | Detalles técnicos

También podrías usar `from starlette.responses import JSONResponse`.

**FastAPI** proporciona los mismos `starlette.responses` como `fastapi.responses` solo como una conveniencia para ti, el desarrollador. Pero la mayoría de los responses disponibles vienen directamente de Starlette.

///

## Devolver una `Response` personalizada { #returning-a-custom-response }

        finalizer != null
            ? new ReflectiveStarter(getStartFinalizer(finalizer))
            : new DirectStarter();
  }

  /** The actual reference queue that our background thread will poll. */
  final ReferenceQueue<Object> queue;

  final PhantomReference<Object> frqRef;

  /** Whether or not the background thread started successfully. */
  final boolean threadStarted;

    assertFalse(queue.remove("hi"));
    assertEquals(0, queue.size());

    assertThrows(NoSuchElementException.class, () -> queue.element());

    assertThat(queue.peek()).isNull();
    assertThat(queue.poll()).isNull();
    assertThrows(NoSuchElementException.class, () -> queue.remove());
  }

  public void testRemainingCapacity_maxSize0() {
    EvictingQueue<String> queue = EvictingQueue.create(0);