Esto es muy útil cuando necesitas:

* Tener lógica compartida (la misma lógica de código una y otra vez).
* Compartir conexiones a bases de datos.
* Imponer seguridad, autenticación, requisitos de roles, etc.
* Y muchas otras cosas...

Todo esto, mientras minimizas la repetición de código.

Podrías estar desplegando en un **servidor único** (no un cluster) con **Docker Compose**, por lo que no tendrías una forma fácil de gestionar la replicación de contenedores (con Docker Compose) mientras se preserva la red compartida y el **load balancing**.

Entonces podrías querer tener **un solo contenedor** con un **gestor de procesos** iniciando **varios worker processes** dentro.

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Esto puede ser muy útil para configurar **recursos** que necesitas usar para toda la app, y que son **compartidos** entre requests, y/o que necesitas **limpiar** después. Por ejemplo, un pool de conexiones a una base de datos, o cargando un modelo de machine learning compartido.

## Caso de Uso { #use-case }

Empecemos con un ejemplo de **caso de uso** y luego veamos cómo resolverlo con esto.

Contiene un `APIRouter` con algunas *path operations* de administración que tu organización comparte entre varios proyectos.

Para este ejemplo será súper simple. Pero digamos que porque está compartido con otros proyectos en la organización, no podemos modificarlo y agregar un `prefix`, `dependencies`, `tags`, etc. directamente al `APIRouter`:

## Advertencia { #caveat }

Si necesitas realizar una computación intensa en segundo plano y no necesariamente necesitas que se ejecute por el mismo proceso (por ejemplo, no necesitas compartir memoria, variables, etc.), podrías beneficiarte del uso de otras herramientas más grandes como <a href="https://docs.celeryq.dev" class="external-link" target="_blank">Celery</a>.

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</div>

/// tip | Consejo

Con `pwdlib`, incluso podrías configurarlo para poder leer contraseñas creadas por **Django**, un plug-in de seguridad de **Flask** u otros muchos.

Así, podrías, por ejemplo, compartir los mismos datos de una aplicación de Django en una base de datos con una aplicación de FastAPI. O migrar gradualmente una aplicación de Django usando la misma base de datos.

#### `HeroBase` - la clase base { #herobase-the-base-class }

Comencemos con un modelo `HeroBase` que tiene todos los **campos que son compartidos** por todos los modelos:

* `name`
* `age`

{* ../../docs_src/sql_databases/tutorial002_an_py310.py ln[7:9] hl[7:9] *}

#### `Hero` - el *modelo de tabla* { #hero-the-table-model }

Puedes [contribuir](contributing.md){.internal-link target=_blank} al código fuente con Pull Requests, por ejemplo:

* Para corregir un error tipográfico que encontraste en la documentación.
* Para compartir un artículo, video o podcast que creaste o encontraste sobre FastAPI <a href="https://github.com/fastapi/fastapi/edit/master/docs/en/data/external_links.yml" class="external-link" target="_blank">editando este archivo</a>.

Agora, vamos imaginar que sua organização lhe deu o arquivo `app/internal/admin.py`.

Ele contém um `APIRouter` com algumas *operações de rota* de administração que sua organização compartilha entre vários projetos.