2 Repos
Awesome GitHub RepositoriesCustom Query Interface Methods
Ability to extend the query object with custom methods for specialized data retrieval.
Distinct from Query Interfaces: Distinct from general query interfaces by focusing on the extensibility of the query object itself.
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Awesome Custom Query Interface Methods GitHub Repositories
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- pallets-eco/flask-sqlalchemy
pallets-eco/flask-sqlalchemy
4,314Auf GitHub ansehenFlask-SQLAlchemy ist ein Toolkit, das das relationale Datenbank-Toolkit SQLAlchemy mit dem Flask-Web-Framework integriert. Es ermöglicht relationale Datenmodellierung durch die Definition von Datenbanktabellenstrukturen als Python-Klassen und verwaltet die Persistenz und den Abruf von Datenbankdatensätzen innerhalb einer Webanwendung. Das Projekt bindet Datenbank-Sitzungslebenszyklen an den aktiven Anwendungs-Request-Kontext, um eine automatische Verbindungsbereinigung sicherzustellen. Es bietet spezialisierte Utilities für den Web-Datenzugriff, einschließlich Query-Result-Pagination und einen Mechanismus, um automatisch 404-Not-Found-Antworten auszulösen, wenn ein angeforderter Datenbankdatensatz fehlt. Die Erweiterung deckt ein breites Spektrum an Datenbankverwaltungsfunktionen ab, einschließlich deklarativem Modell-Mapping, Schema-Reflektion und der Generierung physischer Tabellenstrukturen. Sie unterstützt fortgeschrittenes Verbindungsmanagement durch Multi-Bind-Query-Routing und bietet Observability-Tools zur Prüfung der SQL-Abfrageleistung und Ausführungszeit.
Supports adding custom methods to the query interface globally or on a per-model basis.
Pythonflaskflask-sqlalchemypython - mitsuhiko/flask-sqlalchemy
mitsuhiko/flask-sqlalchemy
4,311Auf GitHub ansehenFlask-SQLAlchemy ist ein relationales Datenbank-Toolkit, das den SQLAlchemy Object-Relational-Mapper in Webanwendungen integriert. Es dient als Datenbank-Sitzungsmanager und Schema-Toolkit und stellt die notwendige Infrastruktur bereit, um Datenmodelle zu definieren und Abfragen innerhalb eines Request-Lebenszyklus auszuführen. Das Projekt zeichnet sich durch seine Multi-Datenbank-Routing-Engine aus, die Bind-Keys verwendet, um verschiedene Modelle auf mehrere unterschiedliche Datenbank-Engines abzubilden. Es enthält zudem ein SQL-Query-Auditing-Tool, das ausgeführte Statements und Zeitdaten für eine einzelne Anfrage erfasst und protokolliert, um Leistungsengpässe zu identifizieren. Das Toolkit deckt umfassende relationale Datenmodellierung und Schemamanagement ab, einschließlich der Möglichkeit, physische Tabellen aus Metadaten zu generieren oder bestehende Datenbankstrukturen zu reflektieren. Es verwaltet Verbindungslebenszyklen durch Request-scoped Sitzungsmanagement und bietet Utilities für Query-Result-Pagination und transaktionale Datenmodifikation.
Allows extending the query object with custom methods to streamline specialized data retrieval for models.
Python
