Y ese es el mismo nivel de rendimiento que obtienes con **FastAPI**.

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</div>

/// tip | Consejo

Para producción usarías `fastapi run` en lugar de `fastapi dev`. 🚀

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Internamente, **FastAPI CLI** usa [Uvicorn](https://www.uvicorn.dev), un servidor ASGI de alto rendimiento y listo para producción. 😎

El CLI `fastapi` intentará detectar automáticamente la app de FastAPI que debe ejecutar, asumiendo que es un objeto llamado `app` en un archivo `main.py` (o un par de variantes más).

{* ../../docs_src/server_sent_events/tutorial001_py310.py ln[1:25] hl[10:12,23] *}

/// tip | Consejo

Como Pydantic lo serializará en el lado de **Rust**, obtendrás un **rendimiento** mucho mayor que si no declaras un tipo de retorno.

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### No async *path operation functions* { #non-async-path-operation-functions }

/// tip | Consejo

Como Pydantic lo serializará en el lado de **Rust**, obtendrás un **rendimiento** mucho mayor que si no declaras un tipo de retorno.

///

### *path operation functions* no-async { #non-async-path-operation-functions }

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

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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. ⚡

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Pero es posible personalizarlo, puedes establecer un CDN específico, o servir los archivos tú mismo.

## CDN Personalizado para JavaScript y CSS { #custom-cdn-for-javascript-and-css }

Con **FastAPI** obtienes todas las funcionalidades de **Starlette** (ya que FastAPI es simplemente Starlette potenciado):

* Rendimiento seriamente impresionante. Es [uno de los frameworks de Python más rápidos disponibles, a la par de **NodeJS** y **Go**](https://github.com/encode/starlette#performance).
* Soporte para **WebSocket**.

* Anotación de API y documentación automática

Y solo tienes que declararlos una vez.