<li><a href="http://cs/f:devtools/kokoro/config/prod/$KOKORO_JOB_NAME">Codesearch - job definition</a></li>
<li><a href="http://cs/f:learning/brain/testing/kokoro/$(echo "$KOKORO_JOB_NAME" | sed 's!tensorflow/!!g')">Codesearch - build definition & scripts</a></li>
<li><a href="http://cs/$KOKORO_JOB_NAME">Codesearch - All references to this job</a></li>
</ul>

    * If you know Python types you know how to use Pydantic.
* Plays nicely with your **<abbr title="Integrated Development Environment: similar to a code editor">IDE</abbr>/<abbr title="A program that checks for code errors">linter</abbr>/brain**:
    * Because pydantic data structures are just instances of classes you define; auto-completion, linting, mypy and your intuition should all work properly with your validated data.
* Validate **complex structures**:

* **更简单**：
    * 没有新的模式定义 micro-language 需要学习。
    * 如果你知道 Python types，你就知道如何使用 Pydantic。
* 和你 **<abbr title="集成开发环境，和代码编辑器类似">IDE</abbr>/<abbr title="一个检查代码错误的程序">linter</abbr>/brain** 适配:
    * 因为 pydantic 数据结构仅仅是你定义的类的实例；自动补全，linting，mypy 以及你的直觉应该可以和你验证的数据一起正常工作。
* 验证**复杂结构**:
    * 使用分层的 Pydantic 模型, Python `typing`的 `List` 和 `Dict` 等等。
    * 验证器使我们能够简单清楚的将复杂的数据模式定义、检查并记录为 JSON Schema。

* **更簡單**：
    * 不需要學習新的 micro-language 來定義結構。
    * 如果你知道 Python 型別，你就知道如何使用 Pydantic。
* 和你的 **<abbr title="Integrated Development Environment，和程式碼編輯器類似">IDE</abbr>/<abbr title="一個檢查程式碼錯誤的工具">linter</abbr>/brain** 都能好好配合：
    * 因為 Pydantic 的資料結構其實就是你自己定義的類別實例，所以自動補齊、linting、mypy 以及你的直覺都能很好地在經過驗證的資料上發揮作用。
* 驗證**複雜結構**：
    * 使用 Pydantic 模型時，你可以把資料結構分層設計，並且用 Python 的 `List` 和 `Dict` 等型別來定義。

            @Nullable Throwable error) {}

    /**
     * If this is an accumulating log, it will "drain" this instance. It returns the accumulated log entries, and
     * also "resets" this instance to empty (initial) state.
     */
    @Nonnull
    default List<Entry> drain() {
        return List.of();
    }

from anywhere, and executes the graphs it is sent without performing any checks.
Therefore, if you run a `tf.train.Server` in your network, anybody with access
to the network can execute arbitrary code with the privileges of the user
running the `tf.train.Server`.

## Untrusted inputs during training and prediction

TensorFlow supports a wide range of input data formats. For example it can

package http

import (
	"io"

	xioutil "github.com/minio/minio/internal/ioutil"
)

// DrainBody close non nil response with any response Body.
// convenient wrapper to drain any remaining data on response body.
//
// Subsequently this allows golang http RoundTripper
// to reuse the same connection for future requests.
func DrainBody(respBody io.ReadCloser) {

		result := drain(input)
		if result != test.output {
			t.Errorf("%s: got %q expected %q", test.name, result, test.output)
		}
	}
}

// lines joins the arguments together as complete lines.
func lines(a ...string) string {
	return strings.Join(a, "\n") + "\n"
}

// drain returns a single string representing the processed input tokens.

l'application efficacement et sans interruption ni problème.

Ceci contraste avec les étapes de **développement**, où vous êtes constamment en train de modifier le code, de le casser
et de le réparer, d'arrêter et de redémarrer le serveur de développement, _etc._

## Stratégies de déploiement

Le **Guide d'utilisation avancé**, qui s'appuie sur cette base, utilise les mêmes concepts et vous apprend quelques fonctionnalités supplémentaires.

Mais vous devez d'abord lire le **Tutoriel - Guide d'utilisation** (ce que vous êtes en train de lire en ce moment).