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https://github.com/AeroGenCreator/PanCakesORM
Simplifica tu manejo de bases de datos
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.
Pancakes ORM se integra con facilidad con pandas, streamlit, flet, fastapi asi como con el framework modular ERP tambien desarrollado por el autor AeroGenCreator ClayPy.
Obtener PanCakesORM es tan sencillo como un comando. Disponible directamente en PyPI:
# En tu directoriod e proyecto
# Crea entorno de desarrollo
python3 -m venv .venv
# Activa entorno
source .venv/bin/activate
# Instala PanCakesORM
pip install pancakes-orm
Agrega tus rutas
En la raiz de proyecto agrega el archivo .env "De esta manera controlas directorio base de datos y fichero Sqlite3 -> Base de Datos."
LOG=INFO
DB_DIR=data
DB_FILE=database.sqlite3
Tu primera tabla en segundos
from pancakes.models.model import PanCakesORM
from pancakes.sql import datatype
class User(PanCakesORM): # Tu fichero .env carga las rutas
_table = "user"
_depends = "self"
name = datatype.Char(comment="User Name")
age = 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!
# ¡Actualiza!
User.u(user__user_name__user_id__same=["Juan", 1])
# ¡Listo para consultar!
users = User.filter(user__age__gt=18).all().dictionary()
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 180 pruebas automatizadas utilizando pytest. Puedes consultar la suite completa en la carpeta /tests.