- Don't use a custom dialer for the kubelet if is not rotating certificates, so we can reuse TCP connections and have only one between the apiserver and the kubelet.

* kubectl zsh autocompletion will work with compinit ([#50561](https://github.com/kubernetes/kubernetes/pull/50561), [@cblecker](https://github.com/cblecker))

```

</div>

Esse comando gerará o código em `./src/client` e usará o `axios` (a biblioteca HTTP frontend) internamente.

### Experimente o Código do Cliente

Agora você pode importar e usar o código do cliente, ele poderia ser assim, observe que você obtém preenchimento automático para os métodos:

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

## Testando localmente com Traefik

Você pode facilmente executar o experimento localmente com um prefixo de caminho removido usando <a href="https://docs.traefik.io/" class="external-link" target="_blank">Traefik</a>.

/// info | Informação

Esta página lhe ensinará como usar **ambientes virtuais** e como eles funcionam.

Se você estiver pronto para adotar uma **ferramenta que gerencia tudo** para você (incluindo a instalação do Python), experimente <a href="https://github.com/astral-sh/uv" class="external-link" target="_blank">uv</a>.

///

## Criar um Projeto

Primeiro, crie um diretório para seu projeto.

## Probando localmente con Traefik

Puedes ejecutar fácilmente el experimento localmente con un prefijo de path eliminado usando <a href="https://docs.traefik.io/" class="external-link" target="_blank">Traefik</a>.

* Fornecer diretamente 2 interfaces _web_ de documentação interativa.

---

Nós apenas arranhamos a superfície, mas você já tem idéia de como tudo funciona.

Experimente mudar a seguinte linha:

```Python
    return {"item_name": item.name, "item_id": item_id}
```

...de:

```Python
        ... "item_name": item.name ...
```

...para:

*   Add `execute_fn_for_device function` to dynamically choose the
    implementation based on underlying device placement.
*   Eager:
    *   Add `reduce_logsumexp` benchmark with experiment compile.
    *   Give `EagerTensor`s a meaningful `__array__` implementation.
    *   Add another version of defun matmul for performance analysis.
*   `tf.function`/AutoGraph:

     * determined experimentally to match our desired probability of false positives.
     */
    // NB: yes, this is surprisingly high, but that's what the experiments said was necessary
    // Raising this number slows the worst-case contains behavior, speeds up hashFloodingDetected,
    // and reduces the false-positive probability.
    static final int MAX_RUN_MULTIPLIER = 13;

			return i
		}
		i++
		fails++
		if fails >= 4+i>>4 && i < t {
			// Give up on IndexByte, it isn't skipping ahead
			// far enough to be better than Rabin-Karp.
			// Experiments (using IndexPeriodic) suggest
			// the cutover is about 16 byte skips.
			// TODO: if large prefixes of sep are matching
			// we should cutover at even larger average skips,