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Se você está usando biblioteca de terceiros que se comunica com alguma coisa (um banco de dados, uma API, sistema de arquivos etc) e não tem suporte para utilizar `await` (esse é atualmente o caso para a maioria das bibliotecas de banco de dados), então declare suas *funções de operação de rota* normalmente, com apenas `def`, como:

```Python hl_lines="2"
@app.get('/')
def results():

            String name = h23element.text();
            String anchor = h23element.attr("id");
            if(!name.startsWith("Table") && tag.equals("h2")){
                System.out.println(tag + name + anchor);
                toc.append("<li class=\"mainTopic\"><a/></li>").children().last().select("a").first().text(name).attr("href", "#" + anchor);
            } else if(!name.startsWith("Table") && tag.equals("h3")){

    }

    private fun getControlFlowGraph(anchor: KtElement, firStatements: List<FirElement>): ControlFlowGraph {
        return findControlFlowGraph(anchor, firStatements)
            ?: errorWithAttachment("Cannot find a control flow graph for element") {
                withKtModuleEntry("module", analysisSession.useSiteModule)
                withPsiEntry("anchor", anchor)
                withFirEntry("firAnchor", firStatements.last())

Por exemplo, se você precisar armazená-lo em um banco de dados.

Para isso, **FastAPI** fornece uma função `jsonable_encoder()`.

## Usando a função `jsonable_encoder`

Vamos imaginar que você tenha um banco de dados `fake_db` que recebe apenas dados compatíveis com JSON.

    * Autocompletamento.
    * Controllo sulle annotazioni di tipo.
* Validazione dei dati:
    * Errori chiari e automatici quando i dati sono invalidi.
    * Validazione anche per gli oggetti JSON più complessi.
* <abbr title="anche noto come: serializzazione, parsing, marshalling">Conversione</abbr> dei dati di input: da risorse esterne a dati e tipi di Python. È possibile leggere da:
    * JSON.
    * Path parameters.

Isso também significa que em muitos casos você poderá passar o mesmo objeto que você receber de uma requisição **diretamente para o banco de dados**, já que tudo é validado automaticamente.

O mesmo se aplica no sentido inverso, em muitos casos você poderá simplesmente passar o objeto que você recebeu do banco de dados **diretamente para o cliente**.

Pode ser muito útil para configurar **recursos** que você precisa usar por toda aplicação, e que são **compartilhados** entre as requisições, e/ou que você precisa **limpar** depois. Por exemplo, o pool de uma conexão com o banco de dados ou carregamento de um modelo compartilhado de aprendizado de máquina (_machine learning_).

## Caso de uso

Vamos iniciar com um exemplo de **caso de uso** e então ver como resolvê-lo com isso.

    schema_: Optional[str] = Field(default=None, alias="$schema")
    vocabulary: Optional[str] = Field(default=None, alias="$vocabulary")
    id: Optional[str] = Field(default=None, alias="$id")
    anchor: Optional[str] = Field(default=None, alias="$anchor")
    dynamicAnchor: Optional[str] = Field(default=None, alias="$dynamicAnchor")
    ref: Optional[str] = Field(default=None, alias="$ref")

index.field.id=_id
index.field.version=_version
index.field.seq_no=_seq_no
index.field.primary_term=_primary_term
index.field.lang=lang
index.field.has_cache=has_cache
index.field.last_modified=last_modified
index.field.anchor=anchor
index.field.segment=segment
index.field.role=role
index.field.boost=boost
index.field.created=created
index.field.timestamp=timestamp
index.field.label=label
index.field.mimetype=mimetype

Dessa forma, em muitos casos você pode aprender sobre contêineres e Docker e re-usar essa experiência com diversos componentes e ferramentas.