* PostgreSQL
* MySQL
* SQLite
* Oracle
* Microsoft SQL Server, etc.

Neste exemplo, usaremos **SQLite**, porque ele usa um único arquivo e o Python tem suporte integrado. Assim, você pode copiar este exemplo e executá-lo como está.

Mais tarde, para sua aplicação em produção, você pode querer usar um servidor de banco de dados como o **PostgreSQL**.

/// tip | Dica

 * This class provides utilities for processing document content, titles, and digests,
 * handling text normalization, content extraction, and similar document hash encoding/decoding.
 * It also manages document processing requests and integrates with the crawler system.
 *
 */
public class DocumentHelper {
    private static final Logger logger = LogManager.getLogger(DocumentHelper.class);

    /** Prefix used for encoded similar document hashes */

 *   <li>Handle timeouts during SMB operations.</li>
 * </ul>
 *
 * <p>
 * The client uses a {@link SmbAuthenticationHolder} to manage SMB authentication credentials.
 * It also integrates with other Fess Crawler components, such as {@link ContentLengthHelper} and
 * {@link MimeTypeHelper}, to handle content length checks and MIME type detection.
 * </p>
 *
 * <p>

Hasta aquí, todo funcionaría normalmente.

Pero luego, cuando abres la UI integrada de los docs (el frontend), esperaría obtener el esquema de OpenAPI en `/openapi.json`, en lugar de `/api/v1/openapi.json`.

/// tip | Dica

Estamos usando um cabeçalho inventado para simplificar este exemplo.

Mas em casos reais, você obterá melhores resultados usando os [Utilitários de Segurança](security/index.md){.internal-link target=_blank} integrados.

///

## Outro módulo com `APIRouter` { #another-module-with-apirouter }

Digamos que você também tenha os endpoints dedicados a manipular "itens" do seu aplicativo no módulo em `app/routers/items.py`.

 * thumbnail processing during indexing.
 *
 * <p>The IndexingHelper manages bulk operations, handles retries on failures,
 * and provides various query-based operations for document management.
 * It also integrates with the thumbnail generation system and handles
 * the cleanup of old documents during updates.</p>
 */
public class IndexingHelper {
    /** Logger for this class */

    using a job called "copybara".

**5. Copy to Google Internal codebase and run internal CI**

-   Once the PR is in the Google codebase, we make sure it integrates well with
    its dependencies and the rest of the system.
-   Rarely, If the tests fail at this stage, we cannot merge the code.
-   If needed, we may come to you to make some changes. At times, it may not be

## Opiniões { #opinions }

"*[...] Estou usando **FastAPI** muito esses dias. [...] Estou na verdade planejando utilizar ele em todos os times de **serviços _Machine Learning_ na Microsoft**. Alguns deles estão sendo integrados no _core_ do produto **Windows** e alguns produtos **Office**.*"

* PostgreSQL
* MySQL
* SQLite
* Oracle
* Microsoft SQL Server, etc.

En este ejemplo, usaremos **SQLite**, porque utiliza un solo archivo y Python tiene soporte integrado. Así que puedes copiar este ejemplo y ejecutarlo tal cual.

Más adelante, para tu aplicación en producción, es posible que desees usar un servidor de base de datos como **PostgreSQL**.

/// tip | Consejo

Esto ni siquiera es Python, NestJS es un framework de JavaScript (TypeScript) NodeJS inspirado por Angular.

Logra algo algo similar a lo que se puede hacer con Flask-apispec.

Tiene un sistema de inyección de dependencias integrado, inspirado por Angular 2. Requiere pre-registrar los "inyectables" (como todos los otros sistemas de inyección de dependencias que conozco), por lo que añade a la verbosidad y repetición de código.