pancakes-orm 3.2.0

Un ORM simple, potente y flexible llamado PanCakes

PanCakesORM

PanCakesORM 🥞

Simplify Your Data Layer

PanCakesORM es una librería de mapeo objeto-relacional (ORM) para Python y SQLite3 que prioriza la legibilidad y la velocidad de desarrollo. Si buscas la potencia de SQL con la elegancia de una sintaxis declarativa y moderna, PanCakesORM es para ti.

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🚀 Inicio Rápido

Obtener PanCakesORM es tan sencillo como un comando. Disponible directamente en PyPI:

pip install pancakes-orm

Tu primera tabla en segundos

from pancakes.cook.mold import PanCakesORM
from pancakes.datatype import sql_datatype

class User(PanCakesORM):
    _table = 'user'
    name = sql_datatype.Char(comment="User Name")
    age = sql_datatype.Integer(comment="User Age")

# ¡Insertar!
User.i(user=[(None, "Omar", 30)])  # <- El primer elemento de tupla es el "id"
# ¡Sqlit3 Lo maneja por ti!

# ¡Listo para consultar!
users = User.filter(user__age__gt=18).all().to_dict()

Link a PyPI | Documentacion Oficial

💪 Fortalezas y Robustez

PanCakesORM no es solo una cara bonita; está construido para ser el motor confiable de tus aplicaciones:

Sintaxis Declarativa Fluida: Olvídate de concatenar strings de SQL. 
Usa métodos encadenados (.filter(), .link(), .sort()) que se leen como lenguaje natural.

Escalabilidad: Gracias a su gestión eficiente de esquemas y su sistema de inyección segura,
puede crecer desde un pequeño script hasta aplicaciones empresariales complejas.

Integración Moderna: Diseñado para brillar en ecosistemas de alto rendimiento:

    FastAPI: Tipado compatible para respuestas JSON rápidas.

    Streamlit: Ideal para aplicaciones de datos donde la velocidad de desarrollo es clave.

Calidad Garantizada: La robustez de la librería está respaldada por una batería
de más de 125 pruebas automatizadas utilizando pytest. Puedes consultar la suite completa en la carpeta /tests.

🏗️ Arquitectura de Consultas (QueryBox)

El corazón de PanCakesORM es el QueryBox, que permite realizar operaciones complejas de forma visual y estructurada:

Joins Automáticos: Usa .link('tabla') y deja que el ORM gestione las llaves foráneas por ti.

Agregaciones: Calcula SUM, AVG, COUNT directamente en el select con sufijos como __avg.

Lógica Booleana: Encadena condiciones con __and y __or de forma nativa en los argumentos.

🛠️ Requisitos

Python 3.12+

SQLite3