aiodatalayer 2.3.1

ORM async minimalista (ActiveRecord) para MariaDB/MySQL e PostgreSQL — inspirado no DataLayer PHP de Robson V. Leite.

aiodatalayer

ORM mínimo no estilo ActiveRecord, totalmente assíncrono, inspirado no DataLayer (PHP) do Robson V. Leite / CoffeeCode. Suporte nativo a MariaDB/MySQL (asyncmy) e PostgreSQL (asyncpg), zero configuração no código — tudo via variáveis de ambiente.

Pacote PyPI: aiodatalayer · Import: from datalayer import DataLayer

O DataLayer é uma camada de persistência que abstrai o CRUD do seu banco. Você modela uma tabela em poucas linhas e ganha leitura, escrita, atualização e remoção encadeáveis e seguras.

---

Highlights

• API encadeável e enxuta (find().order().limit().fetch())
• INSERT/UPDATE automático no save()
• Validação de campos obrigatórios
• Timestamps automáticos (created_at / updated_at)
• Conversão de datetime/date/time para ISO 8601 na leitura
• Timezone configurável (default America/Sao_Paulo)
• Suporte multi-driver (MariaDB + Postgres) via mesma interface
• Exceções tipadas (ValidationError, ConnectionError, QueryError)
• 100% async/await
• Cobertura de testes com driver fake (sem precisar de banco real)

---

Instalação

pip install aiodatalayer

Ou com uv:

uv add aiodatalayer

Para desenvolvimento local:

uv pip install -e ".[dev]"

Dependências

Pacote	Finalidade
asyncmy	Driver async MariaDB/MySQL
asyncpg	Driver async PostgreSQL

---

Configuração

Crie um .env na raiz do projeto:

DATA_LAYER_DRIVER=mariadb          # "mariadb" ou "postgres"
DATA_LAYER_HOST=localhost
DATA_LAYER_PORT=3306               # 3306 mariadb | 5432 postgres
DATA_LAYER_DATABASE=meu_banco
DATA_LAYER_USER=app
DATA_LAYER_PASSWORD=secret

DATA_LAYER_POOL_MIN=1              # opcional, default 1
DATA_LAYER_POOL_MAX=10             # opcional, default 10

DATA_LAYER_TIMEZONE=America/Sao_Paulo  # opcional, default America/Sao_Paulo

A lib lê as variáveis de ambiente diretamente e gerencia o pool internamente — não há connect() ou disconnect() explícito. Você carrega o .env da forma que preferir (python-dotenv, os.environ, Docker, shell export, etc.):

from dotenv import load_dotenv
load_dotenv()  # antes de importar datalayer

from datalayer import DataLayer

Subindo um MariaDB local com Docker

docker run -d \
  --name datalayer-mariadb \
  -p 3306:3306 \
  -e MARIADB_ROOT_PASSWORD=root_password \
  -e MARIADB_DATABASE=local_db \
  -e MARIADB_USER=local_user \
  -e MARIADB_PASSWORD=local_password \
  -v datalayer-mariadb-data:/var/lib/mysql \
  --restart unless-stopped \
  mariadb:11

---

Definindo um Model

Você pode declarar via atributos de classe ou via super().__init__() — ambos funcionam.

from datalayer import DataLayer

class User(DataLayer):
    table = "users"
    required = ["first_name", "last_name", "email"]
    primary_key = "id"     # default: "id"
    timestamps = True       # default: True

ou

class User(DataLayer):
    def __init__(self):
        # table, required, primary_key, timestamps
        super().__init__("users", ["first_name", "last_name"], "id", True)

Timestamps automáticos

Quando timestamps = True, a lib espera as colunas created_at e updated_at na tabela:

Coluna	Tipo SQL	Comportamento
created_at	TIMESTAMP	Preenchido no INSERT, nunca alterado
updated_at	TIMESTAMP	Preenchido no INSERT, atualizado a cada UPDATE

O valor é gerado em datetime.now(<timezone>) segundo a TZ configurada.

---

API

find(condition?, **params)

Monta a cláusula WHERE. Retorna self para encadeamento.

# todos os registros
await User().find().fetch(True)

# com filtro e named params
await User().find("id = :id", id=5).fetch()
await User().find("role = :role AND active = :active", role="admin", active=True).fetch(True)

Os placeholders :nome são traduzidos internamente para $1, $2… (Postgres) ou %s (MariaDB).

---

find_by_id(id)

Atalho para find("id = :id", id=id) já com fetch automático. Retorna o registro hidratado (ou None).

user = await User().find_by_id(2)
print(user.first_name)

---

fetch(all=False)

Executa o SELECT após find().

# um registro
user = await User().find("id = :id", id=5).fetch()

# todos os registros
users = await User().find().fetch(all=True)

# encadeamento completo
users = (
    await User()
    .find("role = :role", role="admin")
    .order("name ASC")
    .limit(10)
    .fetch(all=True)
)

• fetch() → instância do model (ou None)
• fetch(True) → list[dict] (lista vazia se nada bater)

---

limit(n) / offset(n) / order(clause)

await User().find().order("name ASC").limit(10).offset(20).fetch(True)
await User().find().order("created_at DESC").fetch(True)

---

in_(column, values)

Cláusula IN. Nome com underscore para não conflitar com a keyword in do Python.

await User().find().in_("id", [1, 2, 3]).fetch(True)

# combinado com find
await User().find("role = :role", role="admin").in_("id", [1, 2, 3]).fetch(True)

---

columns(spec)

Restringe colunas do SELECT. Recebe string crua (sem escape, sem array). Default é *. Não afeta count().

await User().find().columns("id, name, email").fetch(True)

await User().find_by_id(1)  # ainda *
await User().find("id = :id", id=1).columns("id, name").fetch()

# count ignora — sempre COUNT(*)
await User().find().columns("id").count()

---

count()

Total de registros da query atual.

total = await User().find().count()
admins = await User().find("role = :role", role="admin").count()

---

save()

INSERT ou UPDATE — decidido automaticamente pela presença do primary_key nos dados.

# CREATE
user = User()
user.first_name = "Robson"
user.last_name = "Leite"
user.email = "[e-mail]"
saved = await user.save()
print(saved.id)

# UPDATE
user = await User().find_by_id(1)
user.first_name = "Robson V."
await user.save()

Comportamento:

• Valida required antes da execução — lança ValidationError
• INSERT popula created_at e updated_at
• UPDATE atualiza apenas updated_at
• Re-busca o registro após a operação e retorna o model hidratado

---

destroy()

Remove o(s) registro(s) da query atual.

# por id
user = await User().find_by_id(5)
await user.destroy()

# em lote
await User().find("active = :active", active=False).destroy()

• Retorna True se ao menos um registro foi removido, False caso contrário.

---

data()

Retorna um dict (cópia) com os dados da instância — útil para serialização.

user = await User().find_by_id(1)
print(user.data())
# {"id": 1, "first_name": "Robson", "created_at": "2026-04-29T09:00:00", ...}

Datas (datetime/date/time) são automaticamente convertidas para ISO 8601 na timezone configurada.

---

Métodos customizados no model

class User(DataLayer):
    table = "users"
    required = ["first_name", "last_name"]

    def full_name(self) -> str:
        return f"{self.first_name} {self.last_name}"

user = await User().find_by_id(1)
print(user.full_name())

---

Encadeamento completo

Modificadores podem ser combinados em qualquer ordem antes de fetch():

users = (
    await User()
    .find("role = :role", role="admin")
    .in_("id", [1, 2, 3, 4, 5])
    .order("name ASC")
    .limit(10)
    .offset(0)
    .fetch(all=True)
)

---

Timezone

Por padrão a lib opera em America/Sao_Paulo. Mude via .env:

DATA_LAYER_TIMEZONE=UTC

ou programaticamente:

from datalayer import Connection
Connection.set_timezone("Europe/Lisbon")

Aceita qualquer TZ válida no IANA tz database.

datetime aware retornado pelo driver é convertido para a TZ configurada antes do isoformat(). datetime naive é tratado como já estando na TZ configurada.

---

Tratamento de erros

from datalayer import (
    DataLayerError,
    ValidationError,
    ConnectionError,
    QueryError,
)

try:
    await user.save()
except ValidationError as e:
    print(e)  # "Campo 'email' e obrigatorio"
except QueryError as e:
    print(e)  # erro do driver / SQL invalido
except DataLayerError as e:
    print(e)  # qualquer erro da lib

Exception	Quando ocorre
ValidationError	Campo obrigatório ausente no save()
ConnectionError	Falha ao conectar / pool indisponível
QueryError	Erro de SQL retornado pelo driver

Todas herdam de DataLayerError.

---

Testes

uv pip install -e ".[dev]"
uv run pytest

Os testes usam um driver em memória (tests/fake_driver.py) — não precisam de banco real.

50 passed in 0.07s

---

Arquitetura

datalayer/
├── __init__.py            # carrega .env, expõe DataLayer + exceções
├── connection.py          # singleton de pool, TZ, env vars
├── model.py               # ActiveRecord base
├── exceptions.py
├── grammar/
│   ├── base.py            # SQL builder + tradução de :name
│   ├── postgres.py        # placeholder $1..$N
│   └── mariadb.py         # placeholder %s
└── drivers/
    ├── base.py            # AsyncDriver ABC
    ├── postgres.py        # wrapper asyncpg
    └── mariadb.py         # wrapper asyncmy

Fluxo de uma query

User().find("role = :role", role="admin").order("name ASC").limit(10).fetch(True)
  │
  ├─ find()       → armazena condition + params
  ├─ order()      → armazena ORDER BY
  ├─ limit()      → armazena LIMIT
  ├─ fetch(True)  → grammar.compile_select(...)
  ├─ grammar      → traduz :role → $1 / %s, monta SQL
  ├─ driver       → executa via pool, retorna rows
  └─ fetch        → normaliza datetime/date/time → ISO string

---

Fora do escopo (v1)

• JOINs e eager loading
• Migrations / schema builder
• Soft delete
• Hooks / eventos (before_save, after_save)
• Suporte a SQLite

---

Créditos

• Implementação Python: Kauê Leal
• Inspirado no DataLayer PHP de Robson V. Leite e UpInside Treinamentos

---

Licença

MIT.