Así, detrás de escena, funcionará como si todo fuera la misma única aplicación.

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/// check | Revisa

No tienes que preocuparte por el rendimiento al incluir routers.

Esto tomará microsegundos y solo sucederá al inicio.

Así que no afectará el rendimiento. ⚡

///

Es un estándar para codificar un objeto JSON en un string largo y denso sin espacios. Se ve así:

```
eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9.eyJzdWIiOiIxMjM0NTY3ODkwIiwibmFtZSI6IkpvaG4gRG9lIiwiaWF0IjoxNTE2MjM5MDIyfQ.SflKxwRJSMeKKF2QT4fwpMeJf36POk6yJV_adQssw5c
```

No está encriptado, por lo que cualquiera podría recuperar la información de los contenidos.

Pero está firmado. Así que, cuando recibes un token que has emitido, puedes verificar que realmente lo emitiste.

De esta manera, en muchos casos puedes aprender sobre contenedores y Docker y reutilizar ese conocimiento con muchas herramientas y componentes diferentes.

Así, ejecutarías **múltiples contenedores** con diferentes cosas, como una base de datos, una aplicación de Python, un servidor web con una aplicación frontend en React, y conectarlos entre sí a través de su red interna.

### Estructura de archivos del proyecto

Supongamos que la estructura de archivos de tu proyecto se ve así:

```
.
├── app
│   ├── __init__.py
│   ├── main.py
```

Ahora crea un directorio para almacenar esos archivos estáticos.

Tu nueva estructura de archivos podría verse así:

```
.
├── app
│   ├── __init__.py
│   ├── main.py
└── static/
```

### Descarga los archivos

Así que enfoquémonos en los casos principales, donde podría colapsar por completo en algunos casos particulares **en el futuro**, y aún así tenga sentido reiniciarla.

///

Cuando deseas llamar a una función `async def`, tienes que "await" dicha función. Así que, esto no funcionará:

```Python
# Esto no funcionará, porque get_burgers fue definido con: async def
burgers = get_burgers(2)
```

---

Así que, es realmente importante que realmente leas y ejecutes el código, y me hagas saber en los comentarios que lo hiciste. 🤓

///

* Si el PR se puede simplificar de alguna manera, puedes pedir eso, pero no hay necesidad de ser demasiado exigente, podría haber muchos puntos de vista subjetivos (y yo tendré el mío también 🙈), así que es mejor si puedes centrarte en las cosas fundamentales.

{* ../../docs_src/path_params/tutorial001.py hl[6:7] *}

El valor del parámetro de path `item_id` se pasará a tu función como el argumento `item_id`.

Así que, si ejecutas este ejemplo y vas a <a href="http://127.0.0.1:8000/items/foo" class="external-link" target="_blank">http://127.0.0.1:8000/items/foo</a>, verás un response de:

```JSON
{"item_id":"foo"}
```

TLS (HTTPS) utiliza el puerto específico `443` por defecto. Así que ese es el puerto que necesitaríamos.

Como solo un proceso puede estar escuchando en este puerto, el proceso que lo haría sería el **TLS Termination Proxy**.

</div>

Ese comando generará código en `./src/client` y usará `axios` (el paquete HTTP de frontend) internamente.

### Prueba el Código del Cliente

Ahora puedes importar y usar el código del cliente, podría verse así, nota que tienes autocompletado para los métodos:

<img src="/img/tutorial/generate-clients/image02.png">

También obtendrás autocompletado para el payload a enviar: