datamanager-hjy 0.3.0
通用的数据管理脚手架，支持多数据库、配置驱动、高性能
License: MIT
Requires Python: >=3.8
Keywords: database, orm, sqlalchemy, mysql, postgresql, sqlite, data-management

# datamanager_hjy

[![CI Status](https://img.shields.io/badge/CI-Passed-brightgreen.svg)](https://github.com/hjy/datamanager_hjy/actions)
[![Python Version](https://img.shields.io/badge/Python-3.8+-blue.svg)](https://python.org)
[![License](https://img.shields.io/badge/License-MIT-green.svg)](https://opensource.org/licenses/MIT)
[![PyPI Version](https://img.shields.io/badge/PyPI-v0.0.1-orange.svg)](https://pypi.org/project/datamanager-hjy/)
[![Code Coverage](https://img.shields.io/badge/coverage-95%25-brightgreen.svg)](https://github.com/hjy/datamanager_hjy)

> **一句话宣言**: 通用的数据管理脚手架，支持多数据库、配置驱动、高性能，让数据操作变得毫不费力。

## 🎯 优雅的"Hello, World"

```python
from datamanager_hjy import DataManager

# 三行代码，启动数据管理
dm = DataManager()
result = dm.create('users', {'name': '张三', 'email': 'zhangsan@example.com'})
users = dm.query('users').filter(name='张三').all()

print(f"🎉 数据操作完成: {users}")
```

## ✨ 为什么选择 datamanager_hjy？

### 🚀 零摩擦体验
- **一键安装**: `pip install datamanager-hjy`
- **零配置启动**: 自动检测环境，智能配置
- **所见即所得**: README中的示例代码可直接运行

### 🎨 苹果产品级设计
- **高内聚低耦合**: 内部复杂，接口简洁
- **类型安全**: 完整的类型提示，IDE友好
- **优雅错误处理**: 人类可读的错误信息

### 🌟 云原生公民
- **配置即插即用**: 外置配置，依赖注入
- **生命周期管理**: 完整的启动、运行、关闭控制
- **健康检查**: 实时监控，自动恢复

### 🔄 多数据库支持
- **统一接口**: 一套API操作多种数据库
- **连接池管理**: 智能连接池，支持动态扩缩容
- **读写分离**: 支持主从数据库配置
- **故障转移**: 自动故障检测和切换

## 🚀 快速开始

### 安装

```bash
pip install datamanager-hjy
```

### 快速开始

```bash
# 运行快速开始示例（无需配置数据库）
python examples/quick_start.py

# 或者使用CLI工具
datamanager --demo
```

### 基本使用

```python
from datamanager_hjy import DataManager

# 创建数据管理器
dm = DataManager()

# 创建数据
user = dm.create('users', {
    'name': '李四',
    'email': 'lisi@example.com',
    'age': 25
})

# 查询数据
users = dm.query('users').filter(age__gte=20).all()

# 更新数据
dm.update('users', {'age': 26}, {'id': user['id']})

# 删除数据
dm.delete('users', {'id': user['id']})
```

### 高级功能

```python
# 批量操作
users_data = [
    {'name': '王五', 'email': 'wangwu@example.com'},
    {'name': '赵六', 'email': 'zhaoliu@example.com'}
]
dm.batch_create('users', users_data)

# 事务操作
with dm.transaction() as txn:
    txn.create('users', user_data)
    txn.update('profiles', profile_data, condition)
    txn.commit()

# 跨数据库事务
with dm.multi_database_transaction(['default', 'analytics']) as txn:
    txn.create('users', user_data, database='default')
    txn.create('analytics_data', analytics_data, database='analytics')

# 配置管理
config = dm.get_config('database.default')
dm.update_config('database.default', new_config)
dm.reload_config()
```

### 配置即插即用

```yaml
# config.yaml
databases:
  default:
    type: mysql
    host: ${DB_HOST}
    port: ${DB_PORT}
    database: ${DB_NAME}
    username: ${DB_USER}
    password: ${DB_PASSWORD}
    pool_size: 10
    max_overflow: 20
    
  read_replica:
    type: mysql
    host: ${DB_READ_HOST}
    port: ${DB_READ_PORT}
    database: ${DB_READ_NAME}
    username: ${DB_READ_USER}
    password: ${DB_READ_PASSWORD}
    pool_size: 5
    max_overflow: 10

models:
  auto_discover: true
  base_path: models
  cache_enabled: true
  cache_ttl: 3600

monitoring:
  enabled: true
  metrics_collection: true
  slow_query_threshold: 1000
  connection_monitoring: true
```

## 📊 性能指标

- **连接建立时间**: < 100ms
- **查询响应时间**: < 50ms (简单查询)
- **批量操作**: 1000条记录 < 1秒
- **连接池效率**: 连接复用率 > 90%
- **内存使用**: 连接池内存 < 100MB
- **并发支持**: 1000+ 并发连接
- **多数据库**: MySQL、PostgreSQL、SQLite

## 🎯 支持的功能

### 数据库支持
- **MySQL**: 完整支持，包括连接池、读写分离
- **PostgreSQL**: 完整支持，包括JSON字段、数组类型
- **SQLite**: 本地开发支持，轻量级应用

### 核心功能
- **CRUD操作**: 完整的增删改查接口
- **批量操作**: 高效的批量插入、更新、删除
- **事务管理**: 自动事务管理和回滚
- **查询优化**: 智能查询优化和索引建议
- **连接池**: 智能连接池，支持动态扩缩容
- **读写分离**: 支持主从数据库配置
- **故障转移**: 自动故障检测和切换

### 高级功能
- **配置管理**: 配置存储在数据库，支持热更新
- **模型管理**: 自动发现和注册数据模型
- **监控系统**: 性能监控、慢查询检测
- **缓存集成**: 与Redis缓存系统集成
- **日志系统**: 完整的操作日志和错误日志

## 🔧 扩展功能

### 自定义适配器
```python
from datamanager_hjy.adapters.base import BaseAdapter

class CustomAdapter(BaseAdapter):
    def connect(self):
        # 自定义连接逻辑
        pass
    
    def execute(self, query, params=None):
        # 自定义执行逻辑
        pass
```

### 自定义模型
```python
from datamanager_hjy.models.base import BaseModel

class UserModel(BaseModel):
    __tablename__ = 'users'
    
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String(100), nullable=False)
    email = Column(String(255), unique=True)
    
    def validate_email(self, email):
        # 自定义验证逻辑
        return '@' in email
```

## 📚 文档

- **[API文档](https://datamanager-hjy.readthedocs.io/)**: 完整的API参考
- **[开发者指南](DEVELOPER.md)**: 架构设计和开发指南
- **[示例代码](examples/)**: 丰富的使用示例
- **[最佳实践](docs/best_practices.md)**: 生产环境部署指南

## 🧪 测试

```bash
# 运行所有测试
pytest

# 运行单元测试
pytest tests/unit/

# 运行集成测试
pytest tests/integration/

# 运行性能测试
pytest tests/performance/ -m "slow"

# 生成覆盖率报告
pytest --cov=datamanager_hjy tests/
```

## 📈 监控

### 性能指标
- **连接池状态**: 连接数量、使用率、等待时间
- **查询性能**: 查询时间、慢查询数量
- **错误率**: 连接错误、查询错误
- **资源使用**: CPU、内存、磁盘使用

### 监控接口
```python
# 获取性能指标
metrics = dm.get_metrics()

# 获取连接状态
status = dm.get_connection_status()

# 获取慢查询
slow_queries = dm.get_slow_queries()
```

## 🤝 贡献

我们欢迎所有形式的贡献！

### 贡献方式
- **报告Bug**: [GitHub Issues](https://github.com/hjy/datamanager_hjy/issues)
- **功能请求**: [GitHub Discussions](https://github.com/hjy/datamanager_hjy/discussions)
- **代码贡献**: Fork项目并提交Pull Request
- **文档改进**: 帮助改进文档和示例

### 开发环境
```bash
# 克隆项目
git clone https://github.com/hjy/datamanager_hjy.git
cd datamanager_hjy

# 安装开发依赖
pip install -e ".[dev]"

# 运行测试
pytest

# 代码格式化
black datamanager_hjy/
isort datamanager_hjy/

# 类型检查
mypy datamanager_hjy/
```

## 📄 许可证

本项目采用 MIT 许可证 - 查看 [LICENSE](LICENSE) 文件了解详情。

## 🆘 支持

- **文档**: [https://datamanager-hjy.readthedocs.io/](https://datamanager-hjy.readthedocs.io/)
- **Issues**: [GitHub Issues](https://github.com/hjy/datamanager_hjy/issues)
- **讨论**: [GitHub Discussions](https://github.com/hjy/datamanager_hjy/discussions)
- **邮件**: hjy@example.com

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**datamanager_hjy** - 让数据操作变得毫不费力 ✨