environ_cp.get('LD_LIBRARY_PATH') != '1'):
    write_action_env_to_bazelrc('LD_LIBRARY_PATH',
                                environ_cp.get('LD_LIBRARY_PATH'))

  if (environ_cp.get('TF_NEED_ROCM') == '1' and environ_cp.get('ROCM_PATH')):
    write_action_env_to_bazelrc('ROCM_PATH', environ_cp.get('ROCM_PATH'))

  if (environ_cp.get('TF_NEED_ROCM') == '1' and environ_cp.get('HIP_PLATFORM')):

            yield lang_path.name


@app.callback()
def callback() -> None:
    if is_mkdocs_insiders():
        os.environ["INSIDERS_FILE"] = "../en/mkdocs.insiders.yml"
    # For MacOS with insiders and Cairo
    os.environ["DYLD_FALLBACK_LIBRARY_PATH"] = "/opt/homebrew/lib"


@app.command()
def new_lang(lang: str = typer.Argument(..., callback=lang_callback)):
    """

// the given context.
func listEnv(c *build.Context) []string {
	if c == nil {
		return os.Environ()
	}

	environ := append(os.Environ(),
		"GOOS="+c.GOOS,
		"GOARCH="+c.GOARCH)
	if c.CgoEnabled {
		environ = append(environ, "CGO_ENABLED=1")
	} else {
		environ = append(environ, "CGO_ENABLED=0")
	}
	return environ
}

type apiPackage struct {
	*types.Package
	Files []*ast.File
}

func restartProcess() error {
	if runtime.GOOS == globalWindowsOSName {
		cmd := exec.Command(os.Args[0], os.Args[1:]...)
		cmd.Stdout = os.Stdout
		cmd.Stderr = os.Stderr
		cmd.Stdin = os.Stdin
		cmd.Env = os.Environ()
		err := cmd.Run()
		if err == nil {
			os.Exit(0)
		}
		return err
	}

	// Use the original binary location. This works with symlinks such that if

from tensorflow.python.tools import module_util as _module_util
from tensorflow.python.util.lazy_loader import KerasLazyLoader as _KerasLazyLoader

# Make sure code inside the TensorFlow codebase can use tf2.enabled() at import.
_os.environ["TF2_BEHAVIOR"] = "1"
from tensorflow.python import tf2 as _tf2
_tf2.enable()

# API IMPORTS PLACEHOLDER

# WRAPPER_PLACEHOLDER

# Make sure directory containing top level submodules is in

		config.EnvSecretKey:         {},
		config.EnvRootUser:          {},
		config.EnvRootPassword:      {},
		config.EnvMinIOSubnetAPIKey: {},
		kms.EnvKMSSecretKey:         {},
	}
	for _, v := range os.Environ() {
		if !strings.HasPrefix(v, "MINIO") && !strings.HasPrefix(v, "_MINIO") {
			continue
		}
		split := strings.SplitN(v, "=", 2)
		key := split[0]
		value := ""
		if len(split) > 1 {
			value = split[1]

D'après la dernière <a href="https://www.jetbrains.com/research/python-developers-survey-2018/#development-tools" class="external-link" target="_blank">Enquête Développeurs Python</a>, cela couvre environ 80% des utilisateurs.

    _os.getenv("TF_USE_MODULAR_FILESYSTEM", "0") == "1"):
  import tensorflow_io_gcs_filesystem as _tensorflow_io_gcs_filesystem

# Lazy-load Keras v1.
_tf_uses_legacy_keras = (
    _os.environ.get("TF_USE_LEGACY_KERAS", None) in ("true", "True", "1"))
setattr(_current_module, "keras", _KerasLazyLoader(globals(), mode="v1"))
_module_dir = _module_util.get_parent_dir_for_name("keras._tf_keras.keras")

* **Rapide à coder** : Augmente la vitesse de développement des fonctionnalités d'environ 200 % à 300 %. *
* **Moins de bugs** : Réduit d'environ 40 % les erreurs induites par le développeur. *

serveur).

Si vous venez d'un autre framework asynchrone qui ne fonctionne pas comme de la façon décrite ci-dessus et que vous êtes habitués à définir des *fonctions de chemin* basiques avec un simple `def` pour un faible gain de performance (environ 100 nanosecondes), veuillez noter que dans **FastAPI**, l'effet serait plutôt contraire. Dans ces cas-là, il vaut mieux utiliser `async def` à moins que votre *fonction de chemin* utilise du code qui effectue des opérations <abbr title="Input/Output...