```

Depois de gerar o novo cliente, você terá agora **nomes de métodos “limpos”**, com todo o **preenchimento automático**, **erros em linha**, etc:

<img src="/img/tutorial/generate-clients/image08.png">

## Benefícios { #benefits }

Ao usar os clientes gerados automaticamente, você terá **preenchimento automático** para:

* Métodos.
* Corpos de requisições, parâmetros de query, etc.
* Corpos de respostas.

Com **FastAPI** você pode levar a vantagem da concorrência que é muito comum para desenvolvimento web (o mesmo atrativo de NodeJS).

Mas você também pode explorar os benefícios do paralelismo e multiprocessamento (tendo múltiplos processadores rodando em paralelo) para trabalhos **limitados por CPU** como aqueles em sistemas de Aprendizado de Máquina.

```

Después de generar el nuevo cliente, ahora tendrías nombres de métodos **limpios**, con todo el **autocompletado**, **errores en línea**, etc:

<img src="/img/tutorial/generate-clients/image08.png">

## Beneficios { #benefits }

Cuando uses los clientes generados automáticamente obtendrás **autocompletado** para:

* Métodos.
* Payloads de request en el body, parámetros de query, etc.
* Payloads de response.

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**FastAPI** se basa completamente en estas anotaciones de tipos, dándole muchas ventajas y beneficios.

Pero incluso si nunca usas **FastAPI**, te beneficiaría aprender un poco sobre ellas.

/// note | Nota

Si eres un experto en Python, y ya sabes todo sobre las anotaciones de tipos, salta al siguiente capítulo.

O **FastAPI** é todo baseado nesses type hints, eles oferecem muitas vantagens e benefícios.

Mas mesmo que você nunca use o **FastAPI**, você se beneficiaria de aprender um pouco sobre eles.

/// note | Nota

Se você é um especialista em Python e já sabe tudo sobre type hints, pule para o próximo capítulo.

Con **FastAPI** puedes aprovechar la concurrencia que es muy común para el desarrollo web (la misma atracción principal de NodeJS).

Pero también puedes explotar los beneficios del paralelismo y la multiprocesamiento (tener múltiples procesos ejecutándose en paralelo) para cargas de trabajo **CPU bound** como las de los sistemas de Machine Learning.

Dans l'exemple précédent, comme les classes étaient différentes, nous avons dû utiliser le paramètre `response_model`. Mais cela signifie aussi que nous ne bénéficions pas de la prise en charge de l'éditeur et des outils pour la vérification du type de retour de la fonction.

/// check | A inspiré **FastAPI** à

Utiliser les types Python pour bénéficier d'un excellent support de l'éditeur.

Disposer d'un puissant système d'injection de dépendances. Trouver un moyen de minimiser la répétition du code.

///

Pero se proporciona aquí para cumplir con las especificaciones.

Además, podría haber herramientas que lo esperen y lo usen (ahora o en el futuro) y eso podría ser útil para ti o tus usuarios, ahora o en el futuro.

Ese es el beneficio de los estándares...

///

## Verlo en acción { #see-it-in-action }

Abre la documentación interactiva: [http://127.0.0.1:8000/docs](http://127.0.0.1:8000/docs).

### Autenticar { #authenticate }