common:linux --copt="-Wno-deprecated-declarations"
common:linux --copt="-Wno-ignored-attributes"
common:linux --copt="-Wno-array-bounds"

# Add unused-result as an error on Linux.
common:linux --copt="-Wunused-result"
common:linux --copt="-Werror=unused-result"
# Add switch as an error on Linux.
common:linux --copt="-Wswitch"
common:linux --copt="-Werror=switch"

# Linux ARM64 specific options

        }
    }

    @Nested
    @DisplayName("Plugin Management")
    class PluginManagementTests {

        @Test
        @DisplayName("should add pluginManagement before existing plugins section")
        void shouldAddPluginManagementBeforeExistingPluginsSection() throws Exception {
            String pomXml = """
                <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>

Но, к сожалению, ничего полезного не находится:

<img src="/img/python-types/image01.png">

### Добавим типы { #add-types }

Давайте изменим одну строку из предыдущей версии.

Мы поменяем ровно этот фрагмент — параметры функции — с:

```Python
    first_name, last_name
```

на:

```Python

		if seenClientIDs.Contains(p.ClientID) {
			return c, config.Errorf("Client ID %s is present with multiple OpenID configurations", p.ClientID)
		}
		seenClientIDs.Add(p.ClientID)

		p.URL, err = xnet.ParseHTTPURL(configURL)
		if err != nil {
			return c, err
		}
		configURLDomain := p.URL.Hostname()
		p.DiscoveryDoc, err = parseDiscoveryDoc(p.URL, transport, closeRespFn)

Никогда не храните пароль пользователя в открытом виде и не отправляйте его в ответе подобным образом, если только вы не понимаете всех рисков и точно знаете, что делаете.

///

## Добавить модель для ответа { #add-an-output-model }

Вместо этого мы можем создать входную модель с паролем в открытом виде и выходную модель без него:

{* ../../docs_src/response_model/tutorial003_py310.py hl[9,11,16] *}

      )
  )
  return var


def choose_compiler_Win(environ_cp):
  question = 'Do you want to use Clang to build TensorFlow?'
  yes_reply = 'Add "--config=win_clang" to compile TensorFlow with CLANG.'
  no_reply = 'MSVC will be used to compile TensorFlow.'
  var = int(
      get_var(
          environ_cp, 'TF_NEED_CLANG', None, True, question, yes_reply, no_reply

Mas, infelizmente, você não obtém nada útil:

<img src="/img/python-types/image01.png">

### Adicionar tipos { #add-types }

Vamos modificar uma única linha da versão anterior.

Vamos mudar exatamente esse fragmento, os parâmetros da função, de:

```Python
    first_name, last_name
```

para:

```Python

Pero, tristemente, no obtienes nada útil:

<img src="/img/python-types/image01.png">

### Añadir tipos { #add-types }

Modifiquemos una sola línea de la versión anterior.

Cambiaremos exactamente este fragmento, los parámetros de la función, de:

```Python
    first_name, last_name
```

a:

```Python

	}

	mkGetReqWithPartNumber := func(oindex int, oi ObjectInput, partNumber int) {
		object := oi.objectName

		queries := url.Values{}
		queries.Add("partNumber", strconv.Itoa(partNumber))
		targetURL := makeTestTargetURL("", bucketName, object, queries)
		req, err := newTestSignedRequestV4(http.MethodGet, targetURL,

									if offset > startOffset && reconstructAbleConfig {
										reconPartial(shards, k, parityOK, splitData, startOffset, offset, rs, shardConfig, splitFilled)
									}
									// Update to new config and add current
									valid := 0
									for shardIdx, shard := range splitFilled[:k] {
										shardConfig[shardIdx] = shard[offset]
										valid += int(shard[offset])
										if shard[offset] == 0 {