#!/usr/bin/python3
# Copyright 2024 The TensorFlow Authors. All Rights Reserved.
#
# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
# you may not use this file except in compliance with the License.
# You may obtain a copy of the License at
#
#     http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
#
# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,

        ComponentUtil.register(testProcessHelper, "processHelper");

        testFessConfig = new TestFessConfig() {
            @Override
            public String getPythonCommandPath() {
                return "python3";
            }
        };
        ComponentUtil.setFessConfig(testFessConfig);

        testServletContext = new TestServletContext();

# BEGIN TF TEST SUITE OPTIONS
# These are convenience config options that effectively declare TF's CI test suites. Look
# at the scripts of ci/official/ to see how TF's CI uses them.

# PYTHON TESTS run a suite of Python tests intended for verifying that the Python wheel
# will work properly. These are usually run Nightly or upon Release.
# CPU WHEEL

```bash
clang-format <my_cc_file> --style=google > /tmp/my_cc_file.cc
diff <my_cc_file> /tmp/my_cc_file.cc
```

#### Python coding style

Changes to TensorFlow Python code should conform to
[Google Python Style Guide](https://github.com/google/styleguide/blob/gh-pages/pyguide.md)

Use `pylint` to check your Python changes. To install `pylint` and check a file
with `pylint` against TensorFlow's custom style definition:

```bash

```

### Step 3: Test on RabbitMQ

The python program below waits on the queue exchange `bucketevents` and prints event notifications on the console. We use [Pika Python Client](https://www.rabbitmq.com/tutorials/tutorial-three-python.html) library to do this.

```py
#!/usr/bin/env python
import pika

connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(

Um diese Typen und die inneren Typen zu deklarieren, können Sie Pythons Standardmodul `typing` verwenden. Es existiert speziell für die Unterstützung dieser Typhinweise.

#### Neuere Python-Versionen

Die Syntax, welche `typing` verwendet, ist **kompatibel** mit allen Versionen, von Python 3.6 aufwärts zu den neuesten, inklusive Python 3.9, Python 3.10, usw.

# Введение в аннотации типов Python

Python имеет поддержку необязательных аннотаций типов.

**Аннотации типов** являются специальным синтаксисом, который позволяет определять <abbr title="например: str, int, float, bool">тип</abbr> переменной.

Объявление типов для переменных позволяет улучшить поддержку вашего кода редакторами и различными инструментами.

এই টাইপগুলি এবং অভ্যন্তরীণ টাইপগুলি ঘোষণা করতে, আপনি Python মডিউল `typing` ব্যবহার করতে পারেন। এটি বিশেষভাবে এই টাইপ হিন্টগুলি সমর্থন করার জন্য রয়েছে।

#### Python এর নতুন সংস্করণ

`typing` ব্যবহার করা সিনট্যাক্সটি Python 3.6 থেকে সর্বশেষ সংস্করণগুলি পর্যন্ত, অর্থাৎ Python 3.9, Python 3.10 ইত্যাদি সহ সকল সংস্করণের সাথে **সামঞ্জস্যপূর্ণ**।

Om deze types en de interne types te declareren, kun je de standaard Python module `typing` gebruiken. Deze module is speciaal gemaakt om deze type hints te ondersteunen.

#### Nieuwere versies van Python

De syntax met `typing` is **verenigbaar** met alle versies, van Python 3.6 tot aan de nieuwste, inclusief Python 3.9, Python 3.10, enz.

    [`tf.dtypes`](https://www.tensorflow.org/versions/master/api_docs/python/tf/dtypes),
    [`tf.image`](https://www.tensorflow.org/versions/master/api_docs/python/tf/image),
    [`tf.io`](https://www.tensorflow.org/versions/master/api_docs/python/tf/io),
    [`tf.linalg`](https://www.tensorflow.org/versions/master/api_docs/python/tf/linalg),