El valor de la variable `PATH` es un string largo que consiste en directorios separados por dos puntos `:` en Linux y macOS, y por punto y coma `;` en Windows.

Por ejemplo, la variable de entorno `PATH` podría verse así:

//// tab | Linux, macOS

```plaintext
/usr/local/bin:/usr/bin:/bin:/usr/sbin:/sbin

我想从 Django REST Framework 得到的主要特性之一是自动 API 文档。

随后我发现有一个用于用 JSON（或 YAML，JSON 的扩展）来描述 API 的标准，称为 Swagger。

并且已经有了用于 Swagger API 的 Web 用户界面。因此，只要能为 API 生成 Swagger 文档，就能自动使用这个 Web 界面。

后来，Swagger 交由 Linux 基金会管理，并更名为 OpenAPI。

因此，在谈到 2.0 版本时人们常说 “Swagger”，而 3+ 版本则称为 “OpenAPI”。

/// check | 启发 **FastAPI**：

采用并使用开放的 API 规范标准，而非自定义模式。

并集成基于标准的用户界面工具：

///

Активація віртуального середовища додає його шлях `.venv/bin` (на Linux і macOS) або `.venv\Scripts` (на Windows) до змінної оточення `PATH`.

Скажімо, до активації середовища змінна `PATH` виглядала так:

//// tab | Linux, macOS

```plaintext
/usr/bin:/bin:/usr/sbin:/sbin
```

Це означає, що система шукатиме програми в:

* `/usr/bin`

///

Activar un entorno virtual agrega su path `.venv/bin` (en Linux y macOS) o `.venv\Scripts` (en Windows) a la variable de entorno `PATH`.

Digamos que antes de activar el entorno, la variable `PATH` se veía así:

//// tab | Linux, macOS

```plaintext
/usr/bin:/bin:/usr/sbin:/sbin
```

Eso significa que el sistema buscaría programas en:

///

Bir virtual environment'i aktive etmek, onun `.venv/bin` (Linux ve macOS'ta) veya `.venv\Scripts` (Windows'ta) yolunu `PATH` environment variable'ına ekler.

Diyelim ki environment'i aktive etmeden önce `PATH` değişkeni şöyleydi:

//// tab | Linux, macOS

```plaintext
/usr/bin:/bin:/usr/sbin:/sbin
```

///

A ativação de um ambiente virtual adiciona seu caminho `.venv/bin` (no Linux e macOS) ou `.venv\Scripts` (no Windows) à variável de ambiente `PATH`.

Digamos que antes de ativar o ambiente, a variável `PATH` estava assim:

//// tab | Linux, macOS

```plaintext
/usr/bin:/bin:/usr/sbin:/sbin
```

Isso significa que o sistema procuraria programas em:

        name = "${docsTestType.docsTestDesc} - ${testJava.version.toCapitalized()} ${os.asName()}"
        val parallelizationMethod =
            if (os == Os.LINUX) {
                ParallelizationMethod.TestDistribution
            } else {
                TeamCityParallelTests(4)
            }

        if (parallelizationMethod is TeamCityParallelTests) {

import common.Os
import configurations.DownloadGitRepoToEc2Agent
import jetbrains.buildServer.configs.kotlin.Project

object UtilProject : Project({
    id("Util")
    name = "Util"

    buildType(RerunFlakyTest(Os.LINUX))
    buildType(RerunFlakyTest(Os.WINDOWS))
    buildType(RerunFlakyTest(Os.MACOS, Arch.AMD64))
    buildType(RerunFlakyTest(Os.MACOS, Arch.AARCH64))
    buildType(WarmupEc2Agent)
    buildType(DownloadGitRepoToEc2Agent)

    }

    triggers {
        vcs {
            branchFilter = ""
            enabled = VersionedSettingsBranch.fromDslContext().isMainBranch
        }
    }

    requirements {
        requiresOs(Os.LINUX)
    }

*   [oneDNN CPU performance optimizations](https://github.com/tensorflow/community/blob/master/rfcs/20210930-enable-onednn-ops.md)
    are available in Linux x86, Windows x86, and Linux aarch64 packages.

    *   **Linux x86 packages:**
        *   oneDNN optimizations are *enabled by default* on CPUs with
            neural-network-focused hardware features such as AVX512_VNNI,