ListenableFuture<@Nullable FooChild> future = immediateFuture(null);
    BarChild barChild = new BarChild();
    Function<Foo, BarChild> function = unused -> barChild;
    Bar bar = getDone(transform(future, function, directExecutor()));
    assertThat(bar).isEqualTo(barChild);
  }

  @J2ktIncompatible
  @GwtIncompatible // StackOverflowError

    ListenableFuture<@Nullable FooChild> future = immediateFuture(null);
    BarChild barChild = new BarChild();
    Function<Foo, BarChild> function = unused -> barChild;
    Bar bar = getDone(transform(future, function, directExecutor()));
    assertThat(bar).isEqualTo(barChild);
  }

  @J2ktIncompatible
  @GwtIncompatible // StackOverflowError

* When determining the default external host of the kube apiserver, any configured cloud provider is now consulted ([#47038](https://github.com/kubernetes/kubernetes/pull/47038), [@yastij](https://github.com/yastij))
* Updated comments for functions. ([#47242](https://github.com/kubernetes/kubernetes/pull/47242), [@k82cn](https://github.com/k82cn))

## pytest.mark.anyio { #pytest-mark-anyio }

Si nous voulons appeler des fonctions asynchrones dans nos tests, nos fonctions de test doivent être asynchrones. AnyIO fournit un plug-in pratique qui nous permet d'indiquer que certaines fonctions de test doivent être appelées de manière asynchrone.

## HTTPX { #httpx }

fukuroi.shizuoka.jp
fukusaki.hyogo.jp
fukushima.fukushima.jp
fukushima.hokkaido.jp
fukushima.jp
fukuyama.hiroshima.jp
fun
funabashi.chiba.jp
funagata.yamagata.jp
funahashi.toyama.jp
functions.fnc.fr-par.scw.cloud
fund
funnels.cx
fuoisku.no
fuossko.no
furano.hokkaido.jp
furniture
furubira.hokkaido.jp
furudono.fukushima.jp
furukawa.miyagi.jp
fusa.no
fuso.aichi.jp

#include "absl/strings/match.h"
#include "tensorflow/c/c_api_internal.h"
#include "tensorflow/c/tf_buffer_internal.h"
#include "tensorflow/core/framework/attr_value_util.h"
#include "tensorflow/core/framework/function.h"
#include "tensorflow/core/framework/function.pb.h"
#include "tensorflow/core/framework/graph_to_functiondef.h"
#include "tensorflow/core/framework/node_def.pb.h"
#include "tensorflow/core/framework/node_def_util.h"

///

Il existe une autre manière de définir cette logique à exécuter au *démarrage* et à l'*arrêt*.

Vous pouvez définir des gestionnaires d'événements (fonctions) qui doivent être exécutés avant le démarrage de l'application, ou lorsque l'application s'arrête.

Ces fonctions peuvent être déclarées avec `async def` ou un `def` normal.

### Événement `startup` { #startup-event }

## Dépendances paramétrées { #parameterized-dependencies }

Toutes les dépendances que nous avons vues étaient des fonctions ou des classes fixes.

Mais il peut y avoir des cas où vous souhaitez pouvoir définir des paramètres sur la dépendance, sans devoir déclarer de nombreuses fonctions ou classes différentes.

Imaginons que nous voulions avoir une dépendance qui vérifie si le paramètre de requête `q` contient un contenu fixe.

```

////

## Récapituler { #recap }

En dehors de tout le jargon utilisé ici, le système d'**injection de dépendances** est assez simple.

Ce ne sont que des fonctions qui ressemblent aux *fonctions de chemin d'accès*.

Mais il est très puissant et vous permet de déclarer des « graphes » (arbres) de dépendances imbriquées aussi profondément que vous le souhaitez.

/// tip | Astuce

      ListenableFuture<O> transform(
          ListenableFuture<I> input, Function<? super I, ? extends O> function, Executor executor) {
    return AbstractTransformFuture.create(input, function, executor);
  }

  /**
   * Like {@link #transform(ListenableFuture, Function, Executor)} except that the transformation
   * {@code function} is invoked on each call to {@link Future#get() get()} on the returned future.
   *