// GraphDef type. These functions must be deleted by calling TF_DeleteFunction.
//
// If `mutate_proto_func` is non-NULL, run it over each FunctionDef proto,
// before creating a TF_Function out of the possibly mutated proto.
static std::vector<UniqueFuncPtr> CreateFunctionsFromTextProto(
    const char* text_proto,
    std::function<void(FunctionDef*)>* mutate_proto_func, TF_Status* status) {

```

////

## Resumen { #recap }

Aparte de todas las palabras rimbombantes usadas aquí, el sistema de **Inyección de Dependencias** es bastante simple.

Solo son funciones que se ven igual que las *path operation functions*.

Pero aun así, es muy potente y te permite declarar "grafos" de dependencia anidados arbitrariamente profundos (árboles).

/// tip | Consejo

Todo esto podría no parecer tan útil con estos ejemplos simples.

 * WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
 * See the License for the specific language governing permissions and
 * limitations under the License.
 */

// To make it easier to access these functions from Groovy
@file:JvmName("Cleanup")

package gradlebuild.cleanup

import org.gradle.api.file.Directory
import org.gradle.api.file.FileSystemOperations
import org.gradle.api.logging.Logging

 * See the License for the specific language governing permissions and
 * limitations under the License.
 */

package com.google.common.collect;

import static com.google.common.base.Functions.toStringFunction;
import static com.google.common.collect.Maps.uniqueIndex;
import static java.util.Arrays.asList;

import com.google.caliper.BeforeExperiment;
import com.google.caliper.Benchmark;

No estamos restringidos a tener solo una dependencia que pueda devolver ese tipo de datos.

///

## Otros modelos { #other-models }

Ahora puedes obtener el usuario actual directamente en las *path operation functions* y manejar los mecanismos de seguridad a nivel de **Dependency Injection**, usando `Depends`.

Y puedes usar cualquier modelo o datos para los requisitos de seguridad (en este caso, un modelo de Pydantic `User`).

*   `tf.function`:

    *   `tf.function` now uses the Python inspect library directly for parsing the signature of the Python function it is decorated on. This change may break code where the function signature is malformed, but was ignored previously, such as:
        *   Using `functools.wraps` on a function with different signature

    // It turns out that creating a new String is usually as fast, or faster
    // than wrapping cbuf in a light-weight CharSequence.
    target.append(new String(cbuf, off, len));
  }

  /*
   * Override a few functions for performance reasons to avoid creating unnecessary strings.
   */

  @Override
  public void write(int c) throws IOException {
    checkNotClosed();
    target.append((char) c);
  }

  @Override

	sys, ok := fi.Sys().(*syscall.Stat_t)
	if !ok {
		return nil
	}
	h.Uid = int(sys.Uid)
	h.Gid = int(sys.Gid)
	if doNameLookups {
		// Best effort at populating Uname and Gname.
		// The os/user functions may fail for any number of reasons
		// (not implemented on that platform, cgo not enabled, etc).
		if u, ok := userMap.Load(h.Uid); ok {
			h.Uname = u.(string)

#include "tensorflow/core/public/release_version.h"
#include "tensorflow/core/public/session.h"

// The implementation below is at the top level instead of the
// brain namespace because we are defining 'extern "C"' functions.
using tensorflow::AttrValueMap;
using tensorflow::DataType;
using tensorflow::ExtendSessionGraphHelper;
using tensorflow::FullTypeDef;
using tensorflow::Graph;
using tensorflow::GraphDef;

Primero, importa `BackgroundTasks` y define un parámetro en tu *path operation function* con una declaración de tipo de `BackgroundTasks`:

{* ../../docs_src/background_tasks/tutorial001_py39.py hl[1,13] *}

**FastAPI** creará el objeto de tipo `BackgroundTasks` por ti y lo pasará como ese parámetro.

## Crear una función de tarea { #create-a-task-function }

Crea una función para que se ejecute como la tarea en segundo plano.