```

### 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(

```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

* Disable anonymous auth on kubelet ([#41919](https://github.com/kubernetes/kubernetes/pull/41919), [@Cynerva](https://github.com/Cynerva))
* Fix shebangs in charm actions to use python3 ([#42058](https://github.com/kubernetes/kubernetes/pull/42058), [@Cynerva](https://github.com/Cynerva))

# Einführung in Python-Typen { #python-types-intro }

Python hat Unterstützung für optionale „Typhinweise“ (auch „Typannotationen“ genannt).

Diese **„Typhinweise“** oder -Annotationen sind eine spezielle Syntax, die es erlaubt, den <dfn title="zum Beispiel: str, int, float, bool">Typ</dfn> einer Variablen zu deklarieren.

Durch das Deklarieren von Typen für Ihre Variablen können Editoren und Tools bessere Unterstützung bieten.

    [`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),

# Python Types Intro { #python-types-intro }

Python has support for optional "type hints" (also called "type annotations").

These **"type hints"** or annotations are a special syntax that allow declaring the <dfn title="for example: str, int, float, bool">type</dfn> of a variable.

By declaring types for your variables, editors and tools can give you better support.

# Introducción a Tipos en Python { #python-types-intro }

Python tiene soporte para "anotaciones de tipos" opcionales (también llamadas "type hints").

Estas **"anotaciones de tipos"** o type hints son una sintaxis especial que permite declarar el <dfn title="por ejemplo: str, int, float, bool">tipo</dfn> de una variable.

Al declarar tipos para tus variables, los editores y herramientas te pueden proporcionar un mejor soporte.

# Introdução aos tipos Python { #python-types-intro }

O Python possui suporte para "type hints" opcionais (também chamados de "type annotations").

Esses **"type hints"** ou anotações são uma sintaxe especial que permite declarar o <dfn title="por exemplo: str, int, float, bool">tipo</dfn> de uma variável.

Ao declarar tipos para suas variáveis, editores e ferramentas podem oferecer um melhor suporte.

# Введение в типы Python { #python-types-intro }

Python поддерживает необязательные «подсказки типов» (их также называют «аннотациями типов»).

Эти **«подсказки типов»** или аннотации — это специальный синтаксис, позволяющий объявлять <dfn title="например: str, int, float, bool">тип</dfn> переменной.

Объявляя типы для ваших переменных, редакторы кода и инструменты смогут лучше вас поддерживать.

# Python 型別入門 { #python-types-intro }

Python 支援可選用的「型別提示」（也稱為「型別註記」）。

這些「型別提示」或註記是一種特殊語法，用來宣告變數的<dfn title="例如：str、int、float、bool">型別</dfn>。

為你的變數宣告型別後，編輯器與工具就能提供更好的支援。

這裡只是關於 Python 型別提示的快速教學／複習。它只涵蓋使用在 **FastAPI** 時所需的最低限度...其實非常少。

**FastAPI** 完全是以這些型別提示為基礎，並因此帶來許多優勢與好處。

但就算你從不使用 **FastAPI**，學一點型別提示也會有幫助。

/// note | 注意

如果你是 Python 專家，而且已經完全了解型別提示，可以直接跳到下一章。

///

## 動機 { #motivation }

先從一個簡單的例子開始：