* Entonces, al usar FastAPI estás ahorrando tiempo de desarrollo, bugs, líneas de código, y probablemente obtendrías el mismo rendimiento (o mejor) que si no lo usaras (ya que tendrías que implementarlo todo en tu código).

> openapi-ts --input http://localhost:8000/openapi.json --output ./src/client --client axios
```

</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">

Si tienes una versión más antigua, obtendrás errores al intentar usar `Annotated`.

Asegúrate de [Actualizar la versión de FastAPI](../deployment/versions.md#upgrading-the-fastapi-versions){.internal-link target=_blank} a al menos 0.95.1 antes de usar `Annotated`.

///

## Usar `Annotated` en el tipo del parámetro `q`

{* ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial001_pv1_py310.py hl[13:23] *}

////

Esa información extra se añadirá tal cual al **JSON Schema** generado para ese modelo, y se usará en la documentación de la API.

//// tab | Pydantic v2

Podemos **atualizar um hero**. Para isso, usamos uma operação HTTP `PATCH`.

E no código, obtemos um `dict` com todos os dados enviados pelo cliente, **apenas os dados enviados pelo cliente**, excluindo quaisquer valores que estariam lá apenas por serem os valores padrão. Para fazer isso, usamos `exclude_unset=True`. Este é o truque principal. 🪄

Você pode usar **anotações de tipo** da mesma forma que usaria para dados de entrada em **parâmetros** de função, você pode usar modelos Pydantic, listas, dicionários, valores escalares como inteiros, booleanos, etc.

{* ../../docs_src/response_model/tutorial001_01_py310.py hl[16,21] *}

O FastAPI usará este tipo de retorno para:

* **Validar** os dados retornados.

<img src="/img/tutorial/websockets/image03.png">

Puedes enviar (y recibir) muchos mensajes:

<img src="/img/tutorial/websockets/image04.png">

Y todos usarán la misma conexión WebSocket.

## Usando `Depends` y otros

En endpoints de WebSocket puedes importar desde `fastapi` y usar:

* `Depends`
* `Security`
* `Cookie`
* `Header`
* `Path`
* `Query`

{* ../../docs_src/sql_databases/tutorial001_an_py310.py ln[14:18] hl[14:15,17:18] *}

Usar `check_same_thread=False` permite a FastAPI usar la misma base de datos SQLite en diferentes hilos. Esto es necesario ya que **una sola request** podría usar **más de un hilo** (por ejemplo, en dependencias).

Pero si no recuerdas para qué es cada código numérico, puedes usar las constantes atajo en `status`:

{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial001_py310.py hl[1,15] *}

Ese código de estado se usará en el response y se añadirá al esquema de OpenAPI.

/// note | Detalles Técnicos

También podrías usar `from starlette import status`.

## Crear y Usar Variables de Entorno

Puedes **crear** y usar variables de entorno en la **shell (terminal)**, sin necesidad de Python:

//// tab | Linux, macOS, Windows Bash

<div class="termy">

```console
// Podrías crear una env var MY_NAME con
$ export MY_NAME="Wade Wilson"

// Luego podrías usarla con otros programas, como
$ echo "Hello $MY_NAME"

Hello Wade Wilson
```