L'interface de programmation d'applications (API) est un ensemble de définitions de sous-programmes, de protocoles et d'outils permettant de concevoir des logiciels d'application. En termes généraux, il s'agit d'un ensemble de méthodes de communication clairement définies entre divers composants logiciels.
L'invention et la vulgarisation des grands modèles de langage (tels que GPT-4 d'OpenAI) ont lancé une vague de solutions innovantes capables d'exploiter de grands volumes de données non structurées qui étaient peu pratiques, voire impossibles, à traiter manuellement jusqu'à récemment.
Dans cet article, nous allons voir comment utiliser le service de messagerie instantanée WhatsApp depuis InterSystems IRIS pour envoyer des messages à différents destinataires. Pour ce faire, nous devons créer et configurer un compte dans Meta et configurer une opération métier pour envoyer les messages que nous souhaitons.
Jusqu'à présent, nous avons expliqué comment utiliser ObjectScript pour gérer les utilisateurs, les rôles, les ressources et les applications. Il existe quelques autres classes dans ce package qui fonctionnent de manière similaire à celles mentionnées ci-dessus.
Nous avons publié une nouvelle version d'IrisApiTester. Il intègre plusieurs nouveautés telles que :
Dépôts externes : nous avons ajouté la possibilité d'utiliser des collections d'un référentiel (GitHub ou Bitbucket) au lieu de faire glisser manuellement les fichiers de la collection vers votre page Web.
Pull and Run : nous avons créé un nouveau point de terminaison qui extrait automatiquement les modifications du référentiel et exécute des tests.
Tests unitaires/d'intégration : ajout d'exemples d'utilisation d'IrisApiTester dans les tests unitaires et d'intégration.
CI/CD : nous avons ajouté de nouveaux points de terminaison pour les flux de travail tels que GitHub afin d'extraire automatiquement les modifications du référentiel de collection à chaque validation terminée, d'exécuter des tests et d'envoyer les résultats à Google Chat.
Nous développons une application avec FrontEnd (angular) et BackEnd (objectscript Iris), nous utilisons l'identification intégrée grâce à la route /login fournie par %CSP.REST. Nous n'utilisons pas IAM, nous attaquons l'API directement.
Nous avons besoin de générer un traitement suite à un login qu'il soit réussi ou non (enregistrement dans une log applicative).
Cela fait maintenant plus de 2 ans que j'utilise quotidiennement Embedded Python.
Il est peut-être temps de partager un retour d'expérience sur ce parcours.
Pourquoi écrire ce commentaire de retour d'expérience? Parce que, je suppose, je suis comme la plupart de mes collègues ici, un développeur ObjectScript, et je pense que la communauté bénéficierait de ce retour d'expérience et pourrait mieux comprendre les avantages et les inconvénients du choix de Embedded Python pour développer quelque chose dans IRIS. Et aussi éviter certains pièges.
Commentaire de retour d'expérience : Utilisation quotidienne de Embedded Python pendant 2 ans](#feedback--using-embedded-python-daily-for-2-years)
L'accès à un stockage cloud Azure pour charger/télécharger des blobs est assez simple à l'aide des méthodes API de classe %Net.Cloud.Storage.Client désignées ou des adaptateurs entrants/sortants EnsLib.CloudStorage.*.
Notez que vous devez avoir le serveur de %JavaServer External Language opérationnel pour utiliser l'API ou les adaptateurs de stockage cloud, car ils utilisent tous deux le framework PEX à l'aide du serveur Java.
IAM - InterSystems API Manager est un excellent outil pour surveiller votre trafic. Si vous essayez de l'utiliser dans votre cluster Kubernetes, vous avez peut-être essayé de faire un déploiement similaire à celui-ci :
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