// Subroute will be 32 bytes long and added before any CRC.
	FlagSubroute
)

// This struct cannot be changed and retain backwards compatibility.
// If changed, endpoint version must be bumped.
//
//msgp:tuple message
type message struct {
	MuxID      uint64    // Mux to receive message if any.
	Seq        uint32    // Sequence number.
	DeadlineMS uint32    // If non-zero, milliseconds until deadline (max 1193h2m47.295s, ~49 days)

#include "tensorflow/core/platform/errors.h"
#include "tensorflow/core/platform/test.h"

namespace tensorflow {
namespace {
class UnifiedAPI
    : public ::testing::TestWithParam<std::tuple<const char*, bool, bool>> {
 protected:
  void SetUp() override {
    TF_StatusPtr status(TF_NewStatus());
    TF_SetTracingImplementation(std::get<0>(GetParam()), status.get());

		w.writeType(buf, typ.Elem())

	case *types.Struct:
		buf.WriteString("struct")

	case *types.Pointer:
		buf.WriteByte('*')
		w.writeType(buf, typ.Elem())

	case *types.Tuple:
		panic("should never see a tuple type")

	case *types.Signature:
		buf.WriteString("func")
		w.writeSignature(buf, typ)

	case *types.Interface:
		buf.WriteString("interface{")

// functionality of `gradient_checker` by comparing the result with expected
// manual user-provided gradients.
class GradientCheckerTest
    : public ::testing::TestWithParam<std::tuple<const char*, bool, bool>> {
 protected:
  void SetUp() override {
    TF_StatusPtr status(TF_NewStatus());
    TF_SetTracingImplementation(std::get<0>(GetParam()), status.get());

    {

  return ops::BiasAdd(ctx, inputs[0], inputs[1], &outputs[0], "NHWC",
                      "BiasAdd");
}

class CppGradients
    : public ::testing::TestWithParam<std::tuple<const char*, bool, bool>> {
 protected:
  void SetUp() override {
    TF_StatusPtr status(TF_NewStatus());
    TF_SetTracingImplementation(std::get<0>(GetParam()), status.get());

```Python hl_lines="1"
{!../../../docs_src/body_nested_models/tutorial002.py!}
```

### Declare a `List` com um parâmetro de tipo

Para declarar tipos que têm parâmetros de tipo(tipos internos), como `list`, `dict`, `tuple`:

* Importe os do modulo `typing`
* Passe o(s) tipo(s) interno(s) como "parâmetros de tipo" usando colchetes: `[` e `]`

```Python
from typing import List

my_list: List[str]
```

{!../../../docs_src/response_model/tutorial005.py!}
```

!!! tip "팁"
    문법 `{"name", "description"}`은 두 값을 갖는 `set`을 만듭니다.

    이는 `set(["name", "description"])`과 동일합니다.

#### `set` 대신 `list` 사용하기

`list` 또는 `tuple` 대신 `set`을 사용하는 법을 잊었더라도, FastAPI는 `set`으로 변환하고 정상적으로 작동합니다:

```Python hl_lines="31  37"
{!../../../docs_src/response_model/tutorial006.py!}
```

## 요약

{!> ../../../docs_src/body_nested_models/tutorial002.py!}
```

### Объявление `list` с указанием типов для вложенных элементов

Объявление типов для элементов (внутренних типов) вложенных в такие типы как `list`, `dict`, `tuple`:

* Если у вас Python версии ниже чем 3.9, импортируйте их аналог из модуля `typing`
* Передайте внутренний(ие) тип(ы) как "параметры типа", используя квадратные скобки: `[` и `]`

В Python версии 3.9 это будет выглядеть так:

### typing의 `List` 임포트

먼저, 파이썬 표준 `typing` 모듈에서 `List`를 임포트합니다:

```Python hl_lines="1"
{!../../../docs_src/body_nested_models/tutorial002.py!}
```

### 타입 매개변수로 `List` 선언

`list`, `dict`, `tuple`과 같은 타입 매개변수(내부 타입)를 갖는 타입을 선언하려면:

* `typing` 모듈에서 임포트
* 대괄호를 사용하여 "타입 매개변수"로 내부 타입 전달: `[` 및 `]`

```Python
from typing import List

my_list: List[str]
```

이 모든 것은 타입 선언을 위한 표준 파이썬 문법입니다.

  // are executed asynchronously this must outlive the queued op, so it can't be
  // function-local to Execute.
  mutable std::unique_ptr<CancellationManager> default_cancellation_manager_;
};

// Contains a tuple of tensors, one on each of the `underlying_devices_` of the
// ParallelDevice.
class ParallelTensor {
 public:
  // Construct a ParallelTensor from TensorHandles placed on the component