Por que usar a `wborm`?¶

Integração nativa com JDBC¶

A wborm foi feita sob medida para se integrar à biblioteca wbjdbc, oferecendo um pipeline Python → JDBC → banco de dados que funciona sem dependências pesadas, nem intermediários como SQLAlchemy ou ORMs baseados em SQLAlchemy.

Compatível com bancos "esquecidos" como Informix¶

Frameworks ORM populares como Django ORM, SQLAlchemy ou Tortoise ORM: - Não suportam Informix nativamente - Dependem de conectores ODBC ou drivers específicos - Têm foco em bancos mainstream como Postgres ou MySQL

A wborm funciona sem esforço com: - Informix - DB2 - Oracle - Firebird - Qualquer banco compatível com JDBC

Zero mágica, total controle¶

Ao contrário de ORMs pesados que escondem o SQL: - Você tem acesso total à query gerada (.raw_sql()) - Pode inspecionar, ajustar e auditar o SQL antes de executar - confirm=True obriga ações destrutivas ou de escrita a serem explícitas

Curva de aprendizado baixa¶

A API da wborm é próxima da mentalidade pandas:

Cliente.select("nome").filter(idade=30).all()

E se precisar, você ainda pode:

pd.DataFrame([c.to_dict() for c in Cliente.all()])

Segurança em primeiro lugar¶

Requer confirm=True para add(), update() e delete()
Proíbe atualizações ou exclusões sem cláusula WHERE
Envolve transações (BEGIN WORK / COMMIT / ROLLBACK) automaticamente

Suporte real a introspecção¶

Você pode fazer:

generate_model("clientes", conn)

E obter dinamicamente um modelo com: - Campos - Tipos - PKs e nullable

Combinada com `wbjdbc`, vira um framework JDBC completo para Python¶

wbjdbc gerencia a conexão com JDBC
wborm mapeia as tabelas e simplifica a consulta
Juntas, formam uma alternativa leve e Pythonic ao Spring Data, sem Java

Ideal para ETL, inspeção, automações e dashboards¶

Quer expor os dados do seu ERP Informix num Power BI ou Grafana? A wborm com wbjdbc te dá: - Modelos de leitura/transformação simples - Integração instantânea com Pandas ou Spark - E tudo em Python puro

Quando usar a `wborm`?¶

Você está lidando com bancos legados via JDBC
Precisa consultar Informix, Oracle, Firebird, etc.
Quer um ORM leve e explícito
Deseja transformar dados para DataFrames de forma segura e legível
Precisa de introspecção automatizada de esquemas

WBORM: produtividade, controle e compatibilidade onde os outros ORMs não chegam.

Por que usar a wborm?¶