}

    /**
     * Creates and returns a new instance of {@link ArrayBlockingQueue}.
     *
     * @param <E> the element type of {@link ArrayBlockingQueue}
     * @param capacity the queue capacity
     * @param fair whether the queue is fair
     * @return a new instance of {@link ArrayBlockingQueue}
     * @see ArrayBlockingQueue#ArrayBlockingQueue(int, boolean)
     */

///

## Esperar mensajes y enviar mensajes { #await-for-messages-and-send-messages }

En tu ruta de WebSocket puedes `await` para recibir mensajes y enviar mensajes.

{* ../../docs_src/websockets/tutorial001_py39.py hl[48:52] *}

Puedes recibir y enviar datos binarios, de texto y JSON.

## Pruébalo { #try-it }

Si tu archivo se llama `main.py`, ejecuta tu aplicación con:

### Usar el nombre de la *path operation function* como el operationId { #using-the-path-operation-function-name-as-the-operationid }

Si quieres usar los nombres de las funciones de tus APIs como `operationId`s, puedes iterar sobre todas ellas y sobrescribir el `operation_id` de cada *path operation* usando su `APIRoute.name`.

Deberías hacerlo después de agregar todas tus *path operations*.

# Body - Campos { #body-fields }

De la misma manera que puedes declarar validaciones adicionales y metadatos en los parámetros de las *path operation function* con `Query`, `Path` y `Body`, puedes declarar validaciones y metadatos dentro de los modelos de Pydantic usando `Field` de Pydantic.

## Importar `Field` { #import-field }

Primero, tienes que importarlo:

{* ../../docs_src/body_fields/tutorial001_an_py310.py hl[4] *}

/// warning | Advertencia

      return created;
    }

    // N.B. Draining the queue is only necessary to ensure that we don't accumulate empty references
    // in the array. We could skip this if we decide we don't care about holding on to Reference
    // objects indefinitely.
    private void drainQueue() {
      Reference<? extends L> ref;
      while ((ref = queue.poll()) != null) {

	types "github.com/minio/minio/internal/logger/target/loggertypes"
	"github.com/minio/minio/internal/once"
	"github.com/minio/minio/internal/store"
	xnet "github.com/minio/pkg/v3/net"
)

// the suffix for the configured queue dir where the logs will be persisted.
const kafkaLoggerExtension = ".kafka.log"

const (
	statusClosed = iota
	statusOffline
	statusOnline
)

// Config - kafka target arguments.
type Config struct {

			Description: "Number of events per HTTP send to webhook target",
			Optional:    true,
			Type:        "number",
		},
		config.HelpKV{
			Key:         QueueSize,
			Description: "configure channel queue size for webhook targets",
			Optional:    true,
			Type:        "number",
		},
		config.HelpKV{
			Key:         QueueDir,
			Description: `staging dir for undelivered logger messages e.g. '/home/logger-events'`,

# Eventos de Lifespan { #lifespan-events }

Puedes definir lógica (código) que debería ser ejecutada antes de que la aplicación **inicie**. Esto significa que este código será ejecutado **una vez**, **antes** de que la aplicación **comience a recibir requests**.

### Modificar el esquema de OpenAPI { #modify-the-openapi-schema }

Ahora puedes añadir la extensión de ReDoc, agregando un `x-logo` personalizado al "objeto" `info` en el esquema de OpenAPI:

{* ../../docs_src/extending_openapi/tutorial001_py39.py hl[22:24] *}

### Cachear el esquema de OpenAPI { #cache-the-openapi-schema }

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

Por lo tanto, puedes buscar esa excepción específica dentro de la dependencia con `except SomeException`.

Del mismo modo, puedes usar `finally` para asegurarte de que los pasos de salida se ejecuten, sin importar si hubo una excepción o no.

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial007_py39.py hl[3,5] *}

## Sub-dependencias con `yield` { #sub-dependencies-with-yield }