"//tensorflow:internal",
    ],
    deps = [
        "//tensorflow/core:lib",
        "//tensorflow/core:protos_all_cc",
        "@com_google_absl//absl/container:inlined_vector",
    ],
)

cc_library(
    name = "abstract_operation",
    hdrs = ["abstract_operation.h"],
    visibility = [
        "//tensorflow:internal",
    ],
    deps = [
        ":abstract_tensor_handle",

* **du support de l'éditeur**
* **de la vérification de types**

...et **FastAPI** utilise ces mêmes déclarations pour :

* **Définir les prérequis** : depuis les paramètres de chemins des requêtes, les entêtes, les corps, les dépendances, etc.
* **Convertir des données** : depuis la requête vers les types requis.
* **Valider des données** : venant de chaque requête :

    copts = tf_copts(),
    visibility = ["//visibility:public"],
    deps = [
        ":c_api_macros",
        ":tf_shape_internal",
        "//tensorflow/core:framework",
    ],
)

cc_library(
    name = "tf_shape_internal",
    hdrs = ["tf_shape_internal.h"],
    copts = tf_copts(),
    visibility = ["//tensorflow:internal"],
    deps = [
        ":conversion_macros",
        "//tensorflow/core:framework",

	server.On("AddPodToMesh",
		fakeCtx,
		pod,
		podIPs,
		"",
	).Return(nil)

	server.Start(fakeCtx)

	fakeIPSetDeps := ipset.FakeNLDeps()
	set := ipset.IPSet{V4Name: "foo-v4", Prefix: "foo", Deps: fakeIPSetDeps}

	m := getFakeDPWithIPSet(server, fakeClientSet, set)
	expectPodAddedToIPSet(fakeIPSetDeps, podIP, pod.ObjectMeta)

	err := m.AddPodToMesh(fakeCtx, pod, podIPs, "")
	assert.NoError(t, err)

  # Find all one-step dependencies of those tests which are from //tensorflow
  # (since external deps will come from Python-level pip dependencies),
  # excluding dependencies and files that are known to be unneccessary.
  # This creates a list of targets under //tensorflow that are required for
  # TensorFlow python tests.

Depois ele irá converter e validar os dados. Assim, quando você utilizar aquele objeto `settings`, os dados terão o tipo que você declarou (e.g. `items_per_user` será do tipo `int`).

### Usando o objeto `settings`

Depois, Você pode utilizar o novo objeto `settings` na sua aplicação:

```Python hl_lines="18-20"

errors.failed_to_delete_file=Échec de la suppression du fichier {0}.
errors.docid_not_found=ID de document introuvable :{0}
errors.document_not_found=URL introuvable de l'ID de document :{0}
errors.not_load_from_server=Impossible de charger depuis ce serveur : {0}
errors.failed_to_start_job                = Impossible de démarrer la tâche {0}.
errors.failed_to_stop_job                 = Impossible d'arrêter la tâche {0}.

Utilizando `UploadFile` tem várias vantagens sobre `bytes`:

* Você não precisa utilizar `File()` como o valor padrão do parâmetro.
* A classe utiliza um arquivo em "spool":
    * Um arquivo guardado em memória até um tamanho máximo, depois desse limite ele é guardado em disco.
* Isso significa que a classe funciona bem com arquivos grandes como imagens, vídeos, binários extensos, etc. Sem consumir toda a memória.
* Você pode obter metadados do arquivo enviado.

  # Find all one-step dependencies of those tests which are from //tensorflow
  # (since external deps will come from Python-level pip dependencies),
  # excluding dependencies and files that are known to be unneccessary.
  # This creates a list of targets under //tensorflow that are required for
  # TensorFlow python tests.

Um `requirements.txt` com alguns pacotes poderia se parecer com:

```requirements.txt
fastapi[standard]==0.113.0
pydantic==2.8.0
```

///

## Execute seu programa

Depois de ativar o ambiente virtual, você pode executar seu programa, e ele usará o Python dentro do seu ambiente virtual com os pacotes que você instalou lá.

<div class="termy">

```console
$ python main.py