// parameters substituted for the formals.
// Invoking a macro does not touch the PC/line history.
func (in *Input) invokeMacro(macro *Macro) {
	// If the macro has no arguments, just substitute the text.
	if macro.args == nil {
		in.Push(NewSlice(in.Base(), in.Line(), macro.tokens))
		return
	}
	tok := in.Stack.Next()
	if tok != '(' {

In the runtime package, assembly code can include <code>go_tls.h</code>, which defines
an OS- and architecture-dependent macro <code>get_tls</code> for accessing this register.
The <code>get_tls</code> macro takes one argument, which is the register to load the
<code>g</code> pointer into.
</p>

<p>
For example, the sequence to load <code>g</code> and <code>m</code>

//	LAND/LXOR/LOR imm ',' rreg
//	{
//		outcode(int($1), &$2, 0, &$4);
//	}
	AND	$11, R17, R7	// 3227000b
	XOR	$341, R1, R23	// 38370155
	OR	$254, R25, R13	// 372d00fe
//
// move immediate: macro for lui+or, addi, addis, and other combinations
//
//	LMOVW imm ',' rreg
//	{
//		outcode(int($1), &$2, 0, &$4);
//	}
	MOVW	$1, R1
	MOVV	$1, R1

//	LMOVW ximm ',' rreg
//	{

        task.setSourceDir(extension.getUserManual().getStagedDocumentation().get().getAsFile());

        Map<String, Object> attributes = new HashMap<>();
        attributes.put("toc", "macro");
        attributes.put("toclevels", 2);

        // TODO: This breaks if version is changed later
        String versionUrl = DOCS_GRADLE_ORG + project.getVersion();

pkg debug/macho, const FlagBindsToWeak uint32
pkg debug/macho, const FlagCanonical = 16384
pkg debug/macho, const FlagCanonical uint32
pkg debug/macho, const FlagDeadStrippableDylib = 4194304
pkg debug/macho, const FlagDeadStrippableDylib uint32
pkg debug/macho, const FlagDyldLink = 4
pkg debug/macho, const FlagDyldLink uint32
pkg debug/macho, const FlagForceFlat = 256
pkg debug/macho, const FlagForceFlat uint32

Ce découplage des parties, et le fait d'être un « micro‑framework » qui puisse être étendu pour couvrir exactement ce
qui est nécessaire, était une caractéristique clé que je voulais conserver.

Compte tenu de la simplicité de Flask, il semblait bien adapté à la création d'API. La prochaine chose à trouver était un « Django REST Framework » pour Flask.

/// check | A inspiré **FastAPI** à

          "interval": "",
          "legendFormat": "[{{drive}}:{{api}}]",
          "refId": "B"
        }
      ],
      "title": "Drive Latency (micro sec)",
      "type": "timeseries"
    },
    {
      "datasource": {
        "type": "prometheus",
        "uid": "${DS_PROMETHEUS}"
      },
      "description": "",
      "fieldConfig": {

    "click==8.2.1",
    "griffe-typingdoc >=0.3.0",
    "griffe-warnings-deprecated >=1.1.0",
    "jieba >=0.42.1",
    "markdown-include-variants >=0.0.8",
    "mdx-include >=1.4.1,<2.0.0",
    "mkdocs-macros-plugin >=1.5.0",
    "mkdocs-material >=9.7.0",
    "mkdocs-redirects >=1.2.1,<1.3.0",
    "mkdocstrings[python] >=0.30.1",
    "pillow >=11.3.0",
    "python-slugify >=8.0.4",
    "pyyaml >=5.3.1,<7.0.0",

  language: en
repo_name: fastapi/fastapi
repo_url: https://github.com/fastapi/fastapi
plugins:
  social:
    cards_layout_options:
      logo: ../en/docs/img/icon-white.svg
  typeset: null
  search: null
  macros:
    include_yaml:
    - github_sponsors: ../en/data/github_sponsors.yml
    - people: ../en/data/people.yml
    - contributors: ../en/data/contributors.yml
    - translators: ../en/data/translators.yml

Avec **FastAPI** vous obtenez toutes les fonctionnalités de **Pydantic** (puisque FastAPI est basé sur Pydantic pour toute la gestion des données) :

* **Pas de prise de tête** :
    * Pas de micro-langage de définition de schéma à apprendre.
    * Si vous connaissez les types Python vous savez utiliser Pydantic.