syn54x/ferro-orm
syn54x/ferro-orm has 35 GitHub stars and 0 forks. Star changes are not measured yet. Last checked 2026-11-14 06:31 UTC. Last push 2026-11-13.
Gemessener Sternzuwachs
- in 24h
- Verlauf wird gesammelt
- in 7 days
- Verlauf wird gesammelt
- in 15 days
- Verlauf wird gesammelt
- in 1 month
- Verlauf wird gesammelt
Nettoänderungen in überlappenden Zeiträumen, keine Tagessummen. Fehlende Messwerte bleiben leer. Sterne zeigen Interesse, nicht Qualität.
Über uns
Built with ❤️ for speed & developer ergonomics
DatenREADME.md
OriginalFerro: The Pydantic x Rust ORM
Ferro is an async ORM for Python: you declare Pydantic models, and a Rust engine builds the SQL, runs it and turns rows into model instances. Its runtime dependencies are Pydantic and pydantic-settings.
Here is a model, a query and the result:
import asyncio
from ferro import Field, Model, connect, engines
class User(Model):
id: int | None = Field(default=None, primary_key=True)
username: str
is_active: bool = True
async def main():
await connect("sqlite::memory:", auto_migrate=True)
async with engines.session():
await User.create(username="alice")
await User.create(username="bob", is_active=False)
active_users = await User.where(lambda user: user.is_active == True).all()
print(f"Found {len(active_users)} active users.")
asyncio.run(main())
Running it prints:
Found 1 active users.
Every ORM call runs inside async with engines.session():, which routes it to the connection you opened. auto_migrate=True creates the table on connect; it suits development and tests.
What Ferro does
- The Rust engine generates the SQL and parses rows outside the GIL, then fills each model's fields directly, without calling
__init__. - Everything is async, on
pyo3-async-runtimesand SQLx. - Models are Pydantic v2 models, so validation and IDE support work as they do for any Pydantic class.
- Within a session, one database row is one Python object (the identity map).
- It supports SQLite and PostgreSQL. Both are compiled into the engine, so no driver packages are needed.
Installation
Ferro ships pre-compiled wheels for macOS, Linux and Windows:
pip install ferro-orm
# With the migrations CLI (ferro migrate)
pip install "ferro-orm[cli]"
# With the Alembic bridge
pip install "ferro-orm[alembic]"
Schema changes
Auto-migrate keeps a development database current. For production, ferro migrate new writes reviewed migration files and ferro migrate up applies them; see Schema management. To use more than one database, register named connections with connect(..., name="..."); see Connections.
Ähnliche Projekte entdecken
Asabeneh/30-Days-Of-Python
Die Programmier-Challenge 30 Days of Python ist eine Schritt-für-Schritt-Anleitung, um die Programmiersprache Python in 30 Tagen zu lernen. Diese Challenge kann mehr als 100 Tage dauern. Gehe in deinem eigenen Tempo vor. Diese Videos können ebenfalls helfen: https://www.youtube.com/channel/UC7PNRuno1rzYPb1xLa4yktw
78,717 Sternegrafana/grafana
Offene und kombinierbare Plattform für Observability und Datenvisualisierung. Visualisiert Metriken, Logs und Traces aus mehreren Quellen wie Prometheus, Loki, Elasticsearch, InfluxDB, Postgres und vielen weiteren.
77,896 Sterneredis/redis
Für Entwickler, die echtzeitfähige, datengesteuerte Anwendungen erstellen, ist Redis der bevorzugte, schnellste und funktionsreichste Cache, Datenstrukturserver und die entsprechende Abfrageengine für Dokumente und Vektoren.
77,491 Sterneapache/superset
Apache Superset ist eine Plattform für Datenvisualisierung und Datenexploration.
75,522 Sterne