CodeLine("namespace " + ns + " {");
  }
}

void NamespaceRenderer::Close() {
  for (auto it = context_.cpp_config.namespaces.rbegin();
       it != context_.cpp_config.namespaces.rend(); ++it) {
    CodeLine("}  // namespace " + *it);
  }
}

}  // namespace cpp
}  // namespace generator

// REG_Vx & 63 == x + 32
func TestRegValueAlignment(t *testing.T) {
	tstFunc := func(rstart, rend, msk, rout int) {
		for i := rstart; i <= rend; i++ {
			if i&msk != rout {
				t.Errorf("%v is not aligned to 0x%X (expected %d, got %d)\n", rconv(i), msk, rout, rstart&msk)
			}
			rout++
		}
	}
	var testType = []struct {
		rstart int
		rend   int
		msk    int
		rout   int
	}{
		{REG_VS0, REG_VS63, 63, 0},

Donc :

```Python
q: Union[str, None] = Query(default=None)
```

... rend le paramètre optionnel, et est donc équivalent à :

```Python
q: Union[str, None] = None
```

Mais déclare explicitement `q` comme étant un paramètre de requête.

!!! info

  if (!llvm::hasSingleElement(region)) return std::nullopt;

  Block& block = region.front();
  auto it = block.rbegin();
  YieldOp yield = dyn_cast<YieldOp>(*it++);

  if (it == block.rend()) return std::nullopt;

  // Operation which is expected to consume all the call results.
  Operation* call_consumer = yield;

  // Allow a single ToBoolOp between the call and the yield (valid only

  ClearControlInputs(op, num_control_inputs_removed);
  llvm::SmallVector<Operation*, 8> preds_in_reverse_program_order(
      control_deps.begin(), control_deps.end());
  std::sort(preds_in_reverse_program_order.begin(),
            preds_in_reverse_program_order.end(), IsAfterInBlock());
  SetControlInputs(op, preds_in_reverse_program_order,
                   num_control_inputs_added);
}

### Autres formes de code asynchrone

L'utilisation d'`async` et `await` est relativement nouvelle dans ce langage.

Mais cela rend la programmation asynchrone bien plus simple.

Cette même syntaxe (ou presque) était aussi incluse dans les versions modernes de Javascript (dans les versions navigateur et NodeJS).

				zRS(op_STM, uint32(rstart), uint32(rend), uint32(reg), uint32(offset), asm)
			} else {
				zRSY(op_STMY, uint32(rstart), uint32(rend), uint32(reg), uint32(offset), asm)
			}
		case ASTMG:
			zRSY(op_STMG, uint32(rstart), uint32(rend), uint32(reg), uint32(offset), asm)
		}

	case 98: // load multiple
		rstart := p.Reg
		rend := p.To.Reg
		offset := c.regoff(&p.From)
		reg := p.From.Reg

  }

  for (auto it = dimension_to_splits_map->rbegin();
       it != dimension_to_splits_map->rend(); ++it) {
    int concat_dimension = it->first;
    int num_splits = it->second;

    llvm::SmallVector<mlir::Value, 4> new_outputs;
    new_outputs.reserve(num_splits);
    for (int i = 0, end = outputs_to_merge.size(); i < end;
         i = i + num_splits) {
      mlir::TF::ConcatOp concat_op =

Pydantic est une bibliothèque permettant de définir la validation, la sérialisation et la documentation des données (à l'aide de JSON Schema) en se basant sur les Python type hints.

Cela le rend extrêmement intuitif.

Il est comparable à Marshmallow. Bien qu'il soit plus rapide que Marshmallow dans les benchmarks. Et comme il est
basé sur les mêmes type hints Python, le support de l'éditeur est grand.

  if (!tail_type || !full_type || !tail_type.hasRank() ||
      !full_type.hasRank() || tail_type.getRank() > full_type.getRank())
    return false;
  auto i1 = tail_type.getShape().rbegin(), e1 = tail_type.getShape().rend();
  auto i2 = full_type.getShape().rbegin();
  return std::equal(i1, e1, i2);
}

// This function removes explicit broadcasting on type1 and returns whether if