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Adaptadores de modelos de base de datos

Project description

Cleandev Framework

Esta librería ofrece la posibilidad de transformar modelos en dto y dto en modelos de una forma fácil, esto lleva acoplado una reglas a la hora de nombrar las clases que representan los dto con respecto a los modelos de base de datos a cambio ofrece un código muchísimo más compacto y escalable

Diagrama

diagrama

Clases

Principalmente existen dos clases ModelAdapter y DataClassAdapter
DataClassAdapter se encarga de convertir modelos en clases de datos
ModelAdapter se encarga de convertir clases de datos en modelos

Para que la magia suceda debe existir una relacion de nombres entre los nombres de las clases que representan los modelos de base de datos y las clases que representan la clase de datos o "dataclass", por ejemplo:

Si tenemos un modelo de base de datos llamado User la clase de datos que representa ese modelo debera llamarse _UserDataClass de este modo la librera es capaz de transformar entre tipos de modelos y tipo de clase de datos.

Tiene una pinta similar a esta:

from typing import Optional
from dataclasses import field
from sqlalchemy import String
from sqlalchemy import Column
from postgresql_db import Base
from dataclasses import dataclass
from cleandev_validator import DataClass
from postgresql_db.inmutables import _Params
from cleandev_validator import _DataClassConstrains


class User(Base):
    __tablename__ = 'user'

    uuid = Column(String, primary_key=True)
    username = Column(String)
    email = Column(String)
    lastname = Column(String)

    def __init__(self, **kwargs):
        self.uuid = kwargs.get(_Params.UUID)
        self.username = kwargs.get(_Params.USERNAME)
        self.email = kwargs.get(_Params.EMAIL)
        self.lastname = kwargs.get(_Params.LASTNAME)


@dataclass()
class _UserDataClass(DataClass):
    uuid: str
    username: str
    email: str
    lastname: Optional[str] = field(default=None)

    def __post_init__(self):
        super(_UserDataClass, self)._validate(**self.__dict__)

    @property
    def __constrains__(self):
        return {
            'uuid': str(_DataClassConstrains.STR),
            'username': str(_DataClassConstrains.STR),
            'email': str(_DataClassConstrains.STR),
            'lastname': str(_DataClassConstrains.STR)
        }

DataClassAdapter

Posee dos metodos para el usuario final model_to_dataclass y list_models_to_list_dict model_to_dataclass Dado un modelo lo convierte a su correspondiente clase de datos
list_models_to_list_dict Dado una lista de modelos retorna una lista de variables tipo dict con los valores de las clases de datos, en el caso que desearas una instancia de la clase de datos bastaria con pasarle el diccionario en el constructor poniendo ** delante del diccionario

model_to_dataclass()

Dado un modelo lo convierte a su correspondiente clase de datos

from models import User
from models import _UserDataClass
from cleandev_framework import DataClassAdapter

if __name__ == '__main__':
    user: User = User(
        uuid='0548604f-4990-482b-977a-7c4164c816a9',
        username='Daniel',
        email='daniel@mail.com',
        lastname='Rodriguez'
    )

    user_data_class: _UserDataClass = DataClassAdapter.model_to_dataclass(user)
    user_data_class.__fields__  # ['uuid', 'username', 'email', 'lastname']
    user_data_class.__filter__(['username', 'email'])  # {'username': 'Daniel', 'email': 'daniel@mail.com'}
    user_data_class.__dict__
    # {'uuid': '0548604f-4990-482b-977a-7c4164c816a9', 'username': 'Daniel', 'email': 'daniel@mail.com', 'lastname': 'Rodriguez'}

list_models_to_list_dict()

Dado una lista de modelos retorna una lista de variables tipo dict con los valores de las clases de datos, en el caso que desearas una instancia de la clase de datos bastaria con pasarle el diccionario en el constructor poniendo ** delante del diccionario

import json

from cleandev_framework import DataClassAdapter
from models import User

if __name__ == '__main__':

    user: User = User(
        uuid='0548604f-4990-482b-977a-7c4164c816a9',
        username='Daniel',
        email='daniel@mail.com',
        lastname='Rodriguez'

    )

    # Supongamos que son usuario diferetes =)
    list_users: list = [user, user, user]
    list_dict: dict = DataClassAdapter.list_models_to_list_dict(list_users)

    print(json.dumps(list_dict, indent=4))

    [
        {
            "uuid": "0548604f-4990-482b-977a-7c4164c816a9",
            "username": "Daniel",
            "email": "daniel@mail.com",
            "lastname": "Rodriguez"
        },
        {
            "uuid": "0548604f-4990-482b-977a-7c4164c816a9",
            "username": "Daniel",
            "email": "daniel@mail.com",
            "lastname": "Rodriguez"
        },
        {
            "uuid": "0548604f-4990-482b-977a-7c4164c816a9",
            "username": "Daniel",
            "email": "daniel@mail.com",
            "lastname": "Rodriguez"
        }
    ]

ModelAdapter

Se encarga de convertir clases de datos en modelos

dataclass_to_model()

from models import User
from models import _UserDataClass
from cleandev_framework import DataClassAdapter

if __name__ == '__main__':
    user: User = User(
        uuid='0548604f-4990-482b-977a-7c4164c816a9',
        username='Daniel',
        email='daniel@mail.com',
        lastname='Rodriguez'
    )

    user_data_class: _UserDataClass = DataClassAdapter.model_to_dataclass(user)
    user_data_class.__fields__  # ['uuid', 'username', 'email', 'lastname']
    user_data_class.__filter__(['username', 'email'])  # {'username': 'Daniel', 'email': 'daniel@mail.com'}
    user_data_class.__dict__
    # {'uuid': '0548604f-4990-482b-977a-7c4164c816a9', 'username': 'Daniel', 'email': 'daniel@mail.com', 'lastname': 'Rodriguez'}

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MD5 2d8af3ef4f113ea93772cadd0dcbc2ea
BLAKE2b-256 3a5a1c471bfb95f5fd2527e58c5c8ab9c63e77539a8d0097bd36e86f0d6bdc7f

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