checkState(count() > 1);
    return sumOfProductsOfDeltas / (count() - 1);
  }

  /**
   * Returns the <a href="http://mathworld.wolfram.com/CorrelationCoefficient.html">Pearson's or
   * product-moment correlation coefficient</a> of the values. The count must greater than one, and
   * the {@code x} and {@code y} values must both have non-zero population variance (i.e. {@code

///

```Python hl_lines="5  11-12"
{!> ../../docs_src/settings/app02/main.py!}
```

////

/// tip | "Tipp"

Wir werden das `@lru_cache` in Kürze besprechen.

Im Moment nehmen Sie an, dass `get_settings()` eine normale Funktion ist.

///

Und dann können wir das von der *Pfadoperation-Funktion* als Abhängigkeit einfordern und es überall dort verwenden, wo wir es brauchen.

<img src="/img/tutorial/generate-clients/image06.png">

In diesem Fall haben Sie:

* `ItemsService`
* `UsersService`

### Client-Methodennamen

Im Moment sehen die generierten Methodennamen wie `createItemItemsPost` nicht sehr sauber aus:

```TypeScript
ItemsService.createItemItemsPost({name: "Plumbus", price: 5})
```

Maintenant, imaginez que vous êtes en train de créer cette fonction, mais avec des annotations de type cette fois.

Au même moment que durant l'exemple précédent, vous essayez de déclencher l'auto-complétion et vous voyez :

<img src="/img/python-types/image02.png">

Wichtig ist, dass **der erste *Typ-Parameter***, den Sie `Annotated` übergeben, der **tatsächliche Typ** ist. Der Rest sind Metadaten für andere Tools.

Im Moment müssen Sie nur wissen, dass `Annotated` existiert, und dass es Standard-Python ist. 😎

Später werden Sie sehen, wie **mächtig** es sein kann.

/// tip | "Tipp"

Mais à un moment donné il n'y avait pas d'autre option que de créer quelque chose qui offrait toutes ces
fonctionnalités, en reprenant et en combinant de la meilleure façon possible les meilleures idées des outils
précédents, en utilisant des fonctionnalités du langage qui n'étaient même pas disponibles auparavant (type hints depuis Python 3.6+).

## Outils précédents

It's called "asynchronous" because the computer / program doesn't have to be "synchronized" with the slow task, waiting for the exact moment that the task finishes, while doing nothing, to be able to take the task result and continue the work.

    checkState(count() > 1);
    return sumOfProductsOfDeltas / (count() - 1);
  }

  /**
   * Returns the <a href="http://mathworld.wolfram.com/CorrelationCoefficient.html">Pearson's or
   * product-moment correlation coefficient</a> of the values. The count must greater than one, and
   * the {@code x} and {@code y} values must both have non-zero population variance (i.e. {@code

// explicitly by running a TPUReplicatedOutput operation on the parallel device.
//
// TODO(allenl): There are some use-cases that are only supported by copying to
// host at the moment (e.g. debug print on a tensor, .numpy(), etc.). We either
// need to return something here or address these use-cases one by one.
TFE_TensorHandle* CopyTensorFromParallelDevice(TFE_Context* context,

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