2 repository-uri
Custom conversion functions that map system-level database types to language objects for specific columns.
Distinct from Custom Data Types: Distinct from schema-level custom types by focusing on the runtime mapping of column data to objects.
Explore 2 awesome GitHub repositories matching data & databases · Column-Level Type Conversions. Refine with filters or upvote what's useful.
pywin32 este o colecție de extensii Python care servesc drept wrapper pentru API-ul nativ Windows, permițând invocarea funcțiilor sistemului de operare pentru a gestiona resursele de sistem de nivel scăzut și hardware-ul. Oferă o bibliotecă de bază pentru interacțiunea cu obiectele Component Object Model pentru a automatiza aplicațiile desktop native, un framework pentru construirea de aplicații GUI native Windows și o interfață pentru înregistrarea și rularea scripturilor Python ca servicii de sistem în fundal. Proiectul se distinge prin oferirea unei integrări profunde cu mediul Windows, inclusiv capacitatea de a lega codul Python la bucla de evenimente nativă pentru gestionarea notificărilor de sistem și capacitatea de a expune logica internă ca extensii ISAPI pentru gestionarea cererilor web. Capabilitățile mai largi ale bibliotecii acoperă conectivitatea la baze de date prin interfețe standardizate de furnizori de date Windows, gestionarea jurnalelor de evenimente de sistem și integrarea mediilor interpretate interactive în software extern. Proiectul este distribuit sub formă de wheels binare specifice platformei pentru mai multe arhitecturi de procesor, inclusiv ARM64.
Maps system-level database types to Python objects using custom conversion functions for specific columns.
Gorp is a lightweight object-relational mapper for Go that binds structs to relational database tables. It functions as a relational data mapper and SQL dialect abstraction layer, automating the translation between application data and relational rows. The project provides a translation layer that generates vendor-specific SQL for PostgreSQL, MySQL, SQLite, Oracle, and SQL Server. It distinguishes itself by implementing optimistic locking via version columns to prevent concurrent update conflicts and providing a database schema generator to create tables and indexes from object definitions.
Integrates with driver-level scanners and valuers to control how complex types are read from and written to columns.