À la place, en étant "asynchrone", une fois terminée, une tâche peut légèrement attendre (quelques microsecondes) que l'ordinateur / le programme finisse ce qu'il était en train de faire, et revienne récupérer le résultat.

Et ajouter des annotations de types ne crée normalement pas de différence avec le comportement qui aurait eu lieu si elles n'étaient pas là.

Maintenant, imaginez que vous êtes en train de créer cette fonction, mais avec des annotations de type cette fois.

Au même moment que durant l'exemple précédent, vous essayez de déclencher l'auto-complétion et vous voyez :

<img src="/img/python-types/image02.png">

- [ ] Monitor search quality and relevance
- [ ] Tune ranking and boosting settings
- [ ] Set up regular crawl schedules
- [ ] Configure backup and disaster recovery
- [ ] Document new search architecture
- [ ] Train users on new admin interface
- [ ] Decommission old search system (after validation period)

---

## Additional Resources

- **Fess Documentation**: https://fess.codelibs.org/

/// note | Détails techniques

ASGI est une nouvelle "norme" développée par les membres de l'équipe principale de Django. Il ne s'agit pas encore d'une "norme Python" (un PEP), bien qu'ils soient en train de le faire.

  }

  private static <T> int drain(
      BlockingQueue<T> q,
      Collection<? super T> buffer,
      int numElements,
      long timeout,
      TimeUnit unit,
      boolean interruptibly)
      throws InterruptedException {
    return interruptibly
        ? Queues.drain(q, buffer, numElements, timeout, unit)

  @GwtIncompatible // BlockingQueue
  @IgnoreJRERequirement // Users will use this only if they're already using Duration
  public static <E> int drain(
      BlockingQueue<E> q, Collection<? super E> buffer, int numElements, Duration timeout)
      throws InterruptedException {
    return drain(q, buffer, numElements, toNanosSaturated(timeout), NANOSECONDS);
  }

  /**

			select {
			case currentGlobalBuffer <- v:
			default:
			}
		}

		if mainWorker {
		drain:
			for {
				select {
				case v, ok := <-h.logCh:
					if !ok {
						break drain
					}

					currentGlobalBuffer <- v
				default:
					break drain
				}
			}
		}
	}()

	lastBatchProcess := time.Now()

	buf := bytebufferpool.Get()

   */
  @CanIgnoreReturnValue
  @J2ktIncompatible
  @GwtIncompatible // BlockingQueue
  public static <E> int drain(
      BlockingQueue<E> q, Collection<? super E> buffer, int numElements, Duration timeout)
      throws InterruptedException {
    return drain(q, buffer, numElements, toNanosSaturated(timeout), NANOSECONDS);
  }

  /**

	<-serverSent

	// Now do 100 other requests to ensure that the server doesn't block.
	for range 100 {
		_, err := remoteConn.Request(ctx, handlerTest2, []byte(testPayload))
		errFatal(err)
	}
	// Drain responses
	got := 0
	for resp := range st.responses {
		// t.Log("got response", resp)
		errFatal(resp.Err)
		if resp.Msg[0] != byte(got) {
			t.Error("expected response", got, "got", resp.Msg[0])
		}

# Tests

tf_cuda_library(
    name = "c_test_util",
    testonly = 1,
    srcs = ["c_test_util.cc"],
    hdrs = ["c_test_util.h"],
    visibility = [
        "//learning/brain:__subpackages__",
        "//tensorflow:__subpackages__",
    ],
    deps = [
        ":c_api",
        ":c_api_experimental",
        "//tensorflow/core:lib",
        "//tensorflow/core:protos_all_cc",