* Como as estruturas de dados do Pydantic são apenas instâncias de classes que você define, a auto completação, _linting_, _mypy_ e a sua intuição devem funcionar corretamente com seus dados validados.
* Valida **estruturas complexas**:
    * Use modelos hierárquicos do Pydantic, `List` e `Dict` do `typing` do Python, etc.

Se você gerar um cliente para um app FastAPI usando tags, normalmente também separará o código do cliente com base nas tags.

Dessa forma, você poderá ter as coisas ordenadas e agrupadas corretamente para o código do cliente:

<img src="/img/tutorial/generate-clients/image06.png">

Nesse caso você tem:

* `ItemsService`
* `UsersService`

### Nomes dos Métodos do Cliente

Então, quando é sua vez, você faz trabalho realmente "produtivo", você processa o menu, decide o que quer, pega a escolha de seu _crush_, paga, verifica se entregou o cartão ou a cédula correta, verifica se foi cobrado corretamente, verifica se seu pedido está correto etc.

Mas então, embora você ainda não tenha os hambúrgueres, seu trabalho no caixa está "pausado" ⏸, porque você tem que esperar 🕙 seus hambúrgueres ficarem prontos.

///

Il ne peut pas très bien gérer les modèles imbriqués. Ainsi, si le corps JSON de la requête est un objet JSON comportant des champs internes qui sont à leur tour des objets JSON imbriqués, il ne peut pas être correctement documenté et validé.

/// check | A inspiré **FastAPI** à

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