pyEasyMatrixDb 0.2.10

Easiest way to search and update a database using matrix like queries

pyEasyMatrixDb

Biblioteca Python para consultar e modificar bancos de dados usando matrizes bidimensionais como interface.
Abstrai SELECT, INSERT, UPDATE e DELETE via SQLAlchemy Core — funciona com qualquer banco suportado (SQLite, PostgreSQL, MySQL, etc.).

Instalação

pip install pyeasymatrixdb

GitHub

https://github.com/RicNazar/toxt-p10_dbdriver

Início Rápido

from sqlalchemy import create_engine, MetaData, Table, Column, Integer, String, ForeignKey

# Cria uma engine em memória
engine = create_engine("sqlite+pysqlite:///:memory:")
metadata = MetaData()

users = Table("users", metadata,
    Column("id", Integer, primary_key=True),
    Column("name", String(100), nullable=False),
    Column("email", String(150), nullable=False),
)

orders = Table("orders", metadata,
    Column("id", Integer, primary_key=True),
    Column("user_id", ForeignKey("users.id"), nullable=False),
    Column("product", String(100), nullable=False),
)

# Cria as tabelas caso não existam
metadata.create_all(engine)

from pyeasymatrixdb import DbDriver
db = DbDriver(metadata, engine)

Funcionalidades

1. SQL puro — execute() / execute_stmt()

# SQL como texto
resultado = db.execute("SELECT id, name FROM users ORDER BY id")
# → [["__result__", "__result__"], ["id", "name"], [1, "Ana"], [2, "Bruno"]]

# Statement SQLAlchemy
from sqlalchemy import select
stmt = select(users.c.id, users.c.name).where(users.c.id >= 2)
resultado = db.execute_stmt(stmt)

Comandos sem retorno de linhas devolvem [["__meta__"], ["rowcount"], [n]].

---

2. Pesquisa — db.Pesquisar

Pesquisa simples

resultado = (
    db.Pesquisar
    .define_header([
        ["users", "users"],
        ["id",    "name"],
    ])
    .search()
)
# → [["users", "users"], ["id", "name"], [1, "Ana"], [2, "Bruno"], ...]

Pesquisa com JOIN + filtro

resultado = (
    db.Pesquisar
    .define_header([
        ["users",  "orders",  "orders"],
        ["name",   "product", "status"],
    ])
    .define_relationships([
        ["orders", "users", "user_id", "id", 1],  # INNER JOIN
    ])
    .define_filter([
        ["orders"],
        ["status"],
        ["OPEN"],
    ])
    .search()
)

Filtro com OR (múltiplas linhas)

resultado = (
    db.Pesquisar
    .define_header([["users", "users"], ["id", "name"]])
    .define_filter([
        ["users"],
        ["name"],
        ["Ana"],     # OR
        ["Carla"],
    ])
    .search()
)

Filtro com operadores

.define_filter([
    ["users"],
    ["id"],
    [(">=", 2)],  # operadores: !=, >, >=, <, <=, like
])

Pesquisa completa (todas as colunas)

resultado = db.Pesquisar.define_header(header).search(complete=True, default=None)
# Expande a saída para todas as colunas das tabelas envolvidas.
# Colunas ausentes são preenchidas com o valor de `default`.

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3. Atualização — db.Atualizar

A coluna MD (última) controla a operação por linha:

• "U" / "A" → upsert
• "D" → delete

update() retorna uma lista simples com os IDs afetados ou inseridos.

Upsert (update + insert)

resultado = (
    db.Atualizar
    .define_data([
        ["users", "users", "users",     "users"],
        ["id",    "name",  "email",     "MD"   ],
        [1,       "Ana R.","[e-mail]", "U"    ],  # atualiza id=1
        [5,       "Novo",  "[e-mail]","U"    ],  # insere id=5
    ])
    .update()
)

# → [1, 5]

Delete

resultado = (
    db.Atualizar
    .define_data([
        ["orders", "orders",  "orders"],
        ["id",     "product", "MD"    ],
        [101,      "Mouse",   "D"    ],
    ])
    .update()
)

# → []

Atualização com filtro extra

resultado = (
    db.Atualizar
    .define_data([
        ["orders", "orders", "orders",  "orders"],
        ["id",     "user_id","status",  "MD"    ],
        [100,      1,        "CLOSED",  "U"     ],
    ])
    .define_filter([
        ["orders"],
        ["status"],
        ["OPEN"],       # só atualiza se status = "OPEN"
    ])
    .update()
)

# → [100]

Batch automático

resultado = db.Atualizar.define_data(data).update()

Quando há mais de 20 linhas e todas usam "U" ou "A" com PK presente no data, o driver agrupa updates e inserts em lote automaticamente.

Para evitar limites grandes de parâmetros no banco, a leitura prévia das PKs existentes é feita em blocos de até 900 IDs.

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4. Encadeamento (fluent API)

Todos os métodos define_* retornam self, permitindo encadeamento:

db.Pesquisar.define_header(h).define_relationships(r).define_filter(f).search()
db.Atualizar.define_data(d).define_filter(f).update()

5. Reset automático

Por padrão, search() e update() executam reset() após a operação, limpando header/filter/data para a próxima chamada. Passe reset=False para manter o estado.

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Formato das Matrizes

Modelo	Linhas	Descrição
header	2	[tabelas, colunas] — define colunas do SELECT
filter	≥ 3	[tabelas, colunas, valores...] — AND entre colunas, OR entre linhas
data	≥ 3	[tabelas, colunas, valores...] — última coluna = "MD"
relationships	N	[[tabelaA, tabelaB, colA, colB, inner?], ...]

Estrutura do Projeto

app/
  DbDriver/
    DbDriver.py        — Classe principal (execute, execute_stmt)
    subclasses/
      DbDriverCore.py   — Classe base (reset, define_filter, define_relationships)
      DbDriverSearch.py — Pesquisa (define_header, search)
      DbDriverUpdate.py — Escrita (define_data, update)
      DbDriverUtils.py  — Utilitários estáticos (builders, validações)

Licença

Consulte o arquivo de licença do repositório.