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· Mai 29, 2023 10m de lecture
Embedded Python et Pandas - Partie 1

Introduction

L'analyse des données est un aspect crucial de la prise de décision commerciale dans le monde moderne où tout va très vite. Les organisations s'appuient fortement sur l'analyse des données pour prendre des décisions éclairées et garder une longueur d'avance sur la concurrence. Dans cet article, nous allons explorer comment l'analyse de données peut être réalisée en utilisant Pandas et Intersystems Embedded Python. Nous discuterons des bases de Pandas, des avantages de l'utilisation d'Intersystems Embedded Python et de la façon dont ils peuvent être utilisés ensemble pour réaliser des analyses de données efficaces.

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Bonjour La Communauté,

Le langage SQL reste le moyen le plus pratique pour récupérer de l'information stockée en base de données.

Le format JSON est très souvent utilisé dans les échanges de données.

Il est donc fréquent de chercher à obtenir des données au format JSON à partir de requêtes SQL.

Vous trouverez ci-dessous des exemples simples qui pourront vous aider à répondre à ce besoin à partir de code en ObjectScript et en Python.

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Bienvenue chers membres de la Communauté à la présentation et au premier article d'un petit projet qui présentera les capacités d'InterSystems IRIS à fournir une fonctionnalité de sauvegarde complète pour une application web développée en Angular. Dans cet article, nous nous contenterons de présenter le concept ainsi que les fonctionnalités d'InterSystems IRIS utilisées de manière générale, en allant plus en détail dans les articles suivants.

Bienvenue à QuinielaML !

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Nous avons un délicieux dataset avec des recettes écrites par plusieurs utilisateurs de Reddit, mais la plupart des informations sont du texte libre comme le titre ou la description d'un article.

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· Oct 16, 2023 8m de lecture
Support des vecteurs, enfin presque

Aujourd'hui, il y a beaucoup de bruit autour du LLM, de l'IA, etc. Les bases de données vectorielles en font partie, et il existe déjà de nombreuses réalisations différentes pour le support en dehors d'IRIS.

Pourquoi Vector?

  • Recherche de similarité : Les vecteurs assurent une recherche de similarité efficace, par exemple en trouvant les éléments ou les documents les plus similaires dans un ensemble de données. Les bases de données relationnelles classiques sont conçues pour des recherches de correspondances exactes, qui ne sont pas adaptées à des tâches telles que la recherche de similitudes d'images ou de textes.
  • Flexibilité : Les représentations vectorielles sont polyvalentes et peuvent être obtenues à partir de différents types de données, tels que du texte (via des embeddings comme Word2Vec, BERT), des images (via des modèles d'apprentissage profond), et autres.
    • Recherches multimodales** : Les vecteurs permettent d'effectuer des recherches dans différentes modalités de données. Par exemple, avec une représentation vectorielle d'une image, on peut rechercher des images similaires ou des textes connexes dans une base de données multimodale.

Et pour bien d'autres raisons encore.

Donc, pour ce concours python, j'ai décidé de mettre en place ce support. Et malheureusement, je n'ai pas réussi à le terminer à temps, je vais vous expliquer pourquoi.

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Excusez si cela est évident pour les programmeurs Python, mais pour ceux qui viennent d'ObjectScript, cela peut être une astuce utile.

Lorsqu'on développe avec des commandes python.

Le test des fonctionnalités sont en cours via le shell :

$SYSTEM.Python.Shell()
 
Python 3.9.5 (default, Mar 14 2023, 06:58:44) [MSC v.1927 64 bit (AMD64)] on win32
Type quit() or Ctrl-D to exit this shell.
>>>

Lorsque Python évalue une expression dans le shell, il imprime le résultat de l'expression sur le terminal.

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Je suis fier d'annoncer la nouvelle version du logiciel iris-pex-embedded-python (v2.3.1) avec une nouvelle interface en ligne de commande.

Cette ligne de commande est appelée iop et signifie Interoperability On Python (interopérabilité sur Python).

Tout d'abord, j'aimerais présenter en quelques mots le projet et les principaux changements depuis la version 1.

Un bref historique du projet

La version 1.0 était une preuve de concept visant à montrer comment le cadre d'interopérabilité d'IRIS peut être utilisé avec une approche python first (priorité à Python) tout en restant compatible avec n'importe quel code ObjectScript existant.

Qu'est-ce que cela signifie ? Cela signifie que tout développeur python peut utiliser le cadre d'interopérabilité d'IRIS sans aucune connaissance d'ObjectScript.

Exemple :

from grongier.pex import BusinessOperation

class MyBusinessOperation(BusinessOperation):

    def on_message(self, request):
        self.log.info("Demande reçue")

Formidable, n'est-ce pas ?

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Cet article a été écrit en réponse à un message de la communauté qui demandait si Python pouvait créer des messages HL7 de manière dynamique.

Conditions préalables et configuration

Utilisez un espace de noms compatible avec l'intégration.
Remarque : l'espace de noms USER n'est pas activé pour l'interopérabilité par défaut.
Si nécessaire, créez un nouvel espace de noms interopérable afin d'explorer les fonctionnalités.

# Passage à
ZN "[Espace de nom pour l'interopérabilité]"

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· Mai 15, 2023 5m de lecture
Tuples en tête

Aperçu général

En passant d'IRIS objectScript à Python, on s'aperçoit qu'il existe des différences syntaxiques fascinantes.

L'une d'entre elles concerne la manière dont Python renvoie des tuples à partir d'une méthode à décompression automatique.

En fait, il s'agit d'une méthode qui renvoie plusieurs valeurs. Quelle invention géniale :)

out1, out2 = some_function(in1, in2)

ObjectScript a une autre approche avec les paramètres ByRef et Output.

Do ##class(some_class).SomeMethod(.inAndOut1, in2, .out2)

Où:

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· Sept 14, 2023 8m de lecture
Procédure stockée en Embedded Python

Aperçu

La documentation en ligne contient une référence expliquant comment définir et utiliser les requêtes de classes.

La personnalisation des procédures stockées en ObjectScript s'est avérée utile pour accéder au stockage NoSQL et à la messagerie externe via l'intégration, afin de présenter la sortie sous forme de tableau.

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Lorsque nous démarrons le développement avec IRIS, nous disposons d'un kit de distribution ou, dans le cas de Docker, nous extrayons l'image Docker, puis nous devons souvent l'initialiser et configurer l'environnement de développement. Nous devrons peut-être créer des bases de données, des espaces de noms, activer/désactiver certains services, créer des ressources. Nous devons souvent importer du code et des données dans l'instance IRIS et exécuter du code personnalisé pour lancer la solution.

Lajos Simicska declares war on Viktor Orban: "It's either him or me!" - The  Budapest Beacon

Il existe de nombreux modèles sur Open Exchange dans lesquels nous suggérons comment initialiser REST, l'interopérabilité, l'analytics, le développement Fullstack et bien d'autres modèles utilisant ObjectScript. Mais qu'en est-il si nous souhaitons utiliser uniquement Python pour configurer l'environnement de développement d'un projet Embedded Python avec IRIS ?

De fait, la récente sortie de Embedded Python template est devenu le passe-partout du pur Python qui pourrait être un point de départ pour les développeurs qui créent des projets Python sans avoir besoin d'utiliser et d'apprendre ObjectScript. Cet article explique comment ce modèle pourrait être utilisé pour initialiser IRIS. C'est parti!

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Les méthodes écrites en ObjectScript peuvent utiliser des arguments de type " passage par référence " pour renvoyer des informations à l'appelant. Python ne supporte pas les arguments de type " passage par référence ", donc Python intégré dans IRIS ne les supporte pas non plus. Voilà, c'est la fin de cet article, j'espère qu'il vous a plu 😉 Mais attendez, et le Rock & Roll Classic ?

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À partir de la version 2021.1, InterSystems IRIS a commencé à fonctionner avec l'exécution python dans le noyau du moteur. Cependant, il n'y avait aucun moyen d'installer des paquets à partir de l'instance. Le principal attrait de Python est son énorme écosystème de paquets. C'est dans cette optique que je vous présente mon projet secondaire zpip, un wrapper pip qui peut être appelé depuis le terminal iris.

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· Fév 16 2m de lecture
Types en Python et en ObjectScript

Pourquoi j'ai décidé d'écrire ceci

Dans mon dernier article, j'ai parlé du renvoi de valeurs avec Python. Mais les renvoyer est simple, ce qui peut rendre les choses plus difficiles, c'est ce dont je vais parler aujourd'hui : où la valeur est traitée.

Objet Python dans IRIS

En suivant l'exemple du dernier article, nous avons la méthode : objet dans IRIS

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Avec l'avènement d'Embedded Python, une myriade de cas d'utilisation sont désormais possibles depuis IRIS, directement en utilisant les librairies Python pour des opérations plus complexes. L'une de ces opérations consiste à utiliser des outils de traitement du langage naturel tels que la comparaison de similarités textuelles.

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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.

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Comme vous avez pu le constater dans les dernières publications de la communauté, InterSystems IRIS inclut depuis la version 2024.1 la possibilité d'inclure des types de données vectorielles dans sa base de données et sur la base de ce type de données, des recherches vectorielles ont été mises en œuvre. Eh bien, ces nouvelles fonctionnalités m'ont rappelé l'article que j'ai publié il y a quelque temps et qui était basé sur la reconnaissance faciale utilisant Embedded Python.

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J'ai récemment eu besoin de surveiller depuis HealthConnect les enregistrements présents dans une base de données NoSQL dans le Cloud, plus précisément Cloud Firestore, déployé dans Firebase. D'un coup d'œil rapide, j'ai pu voir à quel point il serait facile de créer un adaptateur ad-hoc pour établir la connexion en tirant parti des capacités d'Embedded Python, et je me suis donc mis au travail.

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