Biblioteca Compartilhada - Personal Finance Backend

Este projeto contém código e utilitários compartilhados usados por todos os microsserviços do backend de finanças pessoais.

Propósito

O objetivo desta biblioteca é centralizar a lógica de negócios, as definições de dados principais e as funcionalidades comuns para evitar a duplicação de código e garantir a consistência, manutenibilidade e observabilidade entre os serviços.

Conteúdo Principal

• database.py: Gerenciamento de sessão e configuração de conexão com o banco de dados PostgreSQL.
• models.py: Definições das tabelas do banco de dados usando SQLAlchemy ORM.
• schemas.py: Modelos de dados Pydantic para validação de dados em requisições e respostas de API.
• crud.py: Funções comuns para operações de Create, Read, Update, Delete (CRUD) e lógica de cálculo de portfólio.
• auth_utils.py: Utilitários para hashing de senhas e manipulação de JWT (JSON Web Tokens).
• dependencies.py: Dependências do FastAPI para autenticação de usuário (extração de current_user e token).
• logging_utils.py: Configuração centralizada para logging estruturado (JSON) com suporte a Correlation ID.

Como Usar (Instalação como Dependência)

Este projeto não é um serviço executável por si só. Ele é projetado para ser instalado como uma dependência local por outros serviços do backend (ex: personal-finance-backend-core, personal-finance-backend-market-data).

Para incluir esta biblioteca como uma dependência editável em outro serviço (por exemplo, no requirements.txt do personal-finance-backend-core), adicione a seguinte linha no requirements.txt do serviço consumidor:

-e ./personal-finance-backend-shared

Importante: Se o serviço consumidor for construído via dockerbuild.sh (como market-data), que copia a biblioteca compartilhada para um diretório local temporário, o requirements.txt do serviço consumidor deverá ter a linha:

-e ./shared-library

Nesses casos, certifique-se de que o dockerbuild.sh do serviço está copiando a biblioteca corretamente para o contexto de build do Docker.

Logging

Esta biblioteca contém a implementação centralizada do sistema de logging estruturado (JSON).

• logging_utils.py: Este módulo fornece a função setup_logging() e o REQUEST_ID_CTX (para Correlation ID).
• Como Funciona: Todos os microsserviços do backend que utilizam esta biblioteca podem chamar setup_logging() em seu main.py para configurar seus loggers para emitir logs em JSON com o Correlation ID automaticamente incluído, permitindo rastreabilidade ponta a ponta.
• Exemplo de Uso:

  # No main.py de um serviço
  from personal_finance_shared.logging_utils import setup_logging
  setup_logging()