## O que é "Injeção de Dependência"

**"Injeção de Dependência"** no mundo da programação significa, que existe uma maneira de declarar no seu código (nesse caso, suas *funções de operação de rota*) para declarar as coisas que ele precisa para funcionar e que serão utilizadas: "dependências".

Então, a URL para este arquivo deveria ser algo como: `/files/home/johndoe/myfile.txt`.

### Suporte do OpenAPI

O OpenAPI não suporta uma maneira de declarar um *parâmetro de rota* que contenha uma *rota* dentro, dado que isso poderia levar a cenários que são difíceis de testar e definir.

* `name`
* `age`
* `secret_name`

{* ../../docs_src/sql_databases/tutorial002_an_py310.py ln[7:22] hl[21:22] *}

#### `HeroUpdate` - o *modelo de dados* para atualizar um hero

Não tínhamos uma maneira de **atualizar um hero** na versão anterior do app, mas agora com **múltiplos modelos**, podemos fazer isso. 🎉

-   Continuous jobs (Run on every GitHub commit)
    -   Uses `pycpp.sh`
-   Presubmit jobs (Run on every GitHub PR)
    -   Uses `pycpp.sh`, `code_check_changed_files.sh`

These "env" files match up with an environment matrix that roughly covers:

-   Different Python versions
-   Linux, MacOS, and Windows machines (these pool definitions are internal)
-   x86 and arm64
-   CPU-only, or with NVIDIA CUDA support (Linux only), or with TPUs

Importe a classe `BaseSettings` do Pydantic e crie uma nova subclasse, de forma parecida com um modelo do Pydantic.

Os atributos da classe são declarados com anotações de tipo, e possíveis valores padrão, da mesma maneira que os modelos do Pydantic.

Você pode utilizar todas as ferramentas e funcionalidades de validação que são utilizadas nos modelos do Pydantic, como tipos de dados diferentes e validações adicionei com `Field()`.

    input buffers to output buffers and perform computations in-place.
*   Improved the performance of CPU assignment for strings.
*   Speed up matrix * vector multiplication and matrix * matrix with unknown
    shapes.
*   C API: Graph imports now support input remapping, control dependencies, and
    returning imported nodes (see `TF_GraphImportGraphDefWithReturnOutputs()`)

* **Machine Learning**: it normally requires lots of "matrix" and "vector" multiplications. Think of a huge spreadsheet with numbers and multiplying all of them together at the same time.

    assertEquals(int[].class, arrayOf(int.class).getRawType());
  }

  @SuppressWarnings("unused") // used by reflection
  private static class Holder<T> {
    List<T>[] matrix;

    void setList(List<T> list) {}
  }

  public void testWildcardCaptured_methodParameter_upperBound() throws Exception {
    TypeToken<Holder<?>> type = new TypeToken<Holder<?>>() {};

            if (this.endDate == null) return;

            this.calculateChosenLabel();
        },

        renderCalendar: function(side) {

            //
            // Build the matrix of dates that will populate the calendar
            //

            var calendar = side == 'left' ? this.leftCalendar : this.rightCalendar;
            var month = calendar.month.month();

    assertEquals(int[].class, arrayOf(int.class).getRawType());
  }

  @SuppressWarnings("unused") // used by reflection
  private static class Holder<T> {
    List<T>[] matrix;

    void setList(List<T> list) {}
  }

  public void testWildcardCaptured_methodParameter_upperBound() throws Exception {
    TypeToken<Holder<?>> type = new TypeToken<Holder<?>>() {};