Embedded Python fait référence à l'intégration du langage de programmation Python dans le noyau InterSystems IRIS, permettant aux développeurs d'opérer avec des données et de développer une logique d'entreprise pour les applications côté serveur en utilisant Python.
Cet article a pour but de donner une introduction à ce qu'est gRPC ainsi que de donner un exemple de comment jouer avec le Hello World officiel en utilisant IRIS Embedded Python.
Vous pouvez trouver tout le code exposé ici, dans le référentiel suivant project repo.
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.
pour se former rapidement et en totale autonomie sur IRIS, je vous propose quelques liens qui pourront vous aider dans cette belle promenade riche en découvertes :
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.
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.
J'ai un soucis depuis quelques jours que je n'arrive pas à régler après pas mal de recherche sur le forum communautaire français et anglais, ainsi que la documentation InterSystems. J'ai deux namespaces : "TEST" et "SUPPLY_CHAIN" ainsi qu'une fonction en python identique compilée dans les deux namespaces :
Depuis IRIS 2021.2, il est possible d'écrire des Méthodes de classe en utilisant le langage Python. J'ai utilisé cette nouvelle fonctionnalité pour détecter des personnes et des objets dans des images, en utilisant ImageAI.
Nous sommes confrontés à un problème sur notre environnement de pré-production, nous n'arrivons pas à corriger cette erreur qui n'apparait pas dans notre environnement local :
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.
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.
Il y a trois ans, nous avons commencé à utiliser Azure Service Bus (ASB) comme solution de messagerie d'entreprise. Elle est utilisée pour publier et consommer des données entre de nombreuses applications de l'entreprise. Comme le flux de données est complexe et les données d'une application sont généralement nécessaires à plusieurs applications, le modèle "éditeur" ---> "abonnés multiples" était parfaitement adapté. L'utilisation d'ASB dans l'organisation donne des dizaines de millions de messages par jour, tandis que la plate-forme IRIS a environ 2-3 millions de messages par jour.
Le problème d'ASB
Lorsque nous avons commencé l'intégration d'ASB, nous avons constaté que le protocole AMQP n'est pas " prêt à l'emploi " pour le déploiement d'IRIS. Nous avons donc cherché une solution alternative pour pouvoir communiquer avec l'ASB.
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]"
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.
Je vous présente mon nouveau projet, qui est irissqlcli, REPL (Read-Eval-Print Loop) pour InterSystems IRIS SQL
Mise en évidence de la syntaxe
Suggestions (tableaux, fonctions)
Plus de 20 formats de sortie
Support de stdin
Sortie vers des fichiers
L'installez avec pip
pip install irissqlcli
Ou lancez avec docker
docker run -it caretdev/irissqlcli irissqlcli iris://_SYSTEM:SYS@host.docker.internal:1972/USER
Connection à IRIS
$ irissqlcli iris://_SYSTEM@localhost:1972/USER -W
Password for _SYSTEM:
Server: InterSystems IRIS Version 2022.3.0.606 xDBC Protocol Version 65
Version: 0.1.0
[SQL]_SYSTEM@localhost:USER> select $ZVERSION
+---------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| Expression_1 |
+---------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| IRIS for UNIX (Ubuntu Server LTS for ARM64 Containers) 2022.3 (Build 606U) Mon Jan 30202309:05:12 EST |
+---------------------------------------------------------------------------------------------------------+
1 row in set
Time: 0.063s
[SQL]_SYSTEM@localhost:USER> help
+----------+-------------------+------------------------------------------------------------+
| Commande | Raccourci | Description |
+----------+-------------------+------------------------------------------------------------+
| .exit | \q | Sortie. |
| .mode | \T | Modifier le format de tableau utilisé pour les résultats. |
| .once | \o [-o] filename | Ajout du résultat suivant à un fichier de sortie (écraser en utilisant -o). |
| .schemas | \ds | Liste des schémas. |
| .tables | \dt [schema] | Liste des tableaux. |
| \e | \e | Commande d'édition avec éditeur (utilise $EDITOR). |
| help | \? | Montre cette utilité. |
| nopager | \n | Désactiver le pager, imprimer vers stdout. |
| notee | notee | Arrête l'écriture des résultats dans un fichier de sortie. |
| pager | \P [command] | Definition du PAGER. Impression des résultats de la requête via PAGER. |
| prompt | \R | Modification du format de l'invite. |
| quit | \q | Quit. |
| tee | tee [-o] filename | Ajout de tous les résultats à un fichier de sortie (écraser en utilisant -o). |
+----------+-------------------+------------------------------------------------------------+
Time: 0.012s
[SQL]_SYSTEM@localhost:USER>
La recherche d'images comme celle de Google est une fonctionnalité intéressante qui m'émerveille - comme presque tout ce qui est lié au traitement des images.
Il y a quelques mois, InterSystems a publié un aperçu de Python Embedded. Comme Python dispose de nombreuses librairies pour le traitement d'images, j'ai décidé de lancer ma propre tentative pour jouer avec une sorte de recherche d'images - une version beaucoup plus modeste en fait :-)
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.
Je suis toujours en train de préparer le terrain pour inclure la librairie de Guillaume Rongier pour utiliser InterSystems entièrement via Python. Cependant notre environnement local tourne sur Docker avec l'OS linux, jusque là nous n'avons aucun problème avec la librairie. Le problème arrive lorsque l'on passe sur la pré-production où iris est installé directement sur Windows. J'installe les librairies requises avec le package pip et un fichier requirements.txt contenant ceci:
Je cherche un moyen pour stocker un token basic qui est nécessaire pour faire une requête API depuis mon Business Process. Comment puis-je m'y prendre et par quels moyens je peux accéder à ce token ?
L'écrire en dur dans mon code n'est pas forcément une bonne chose.
Avec les dernières améliorations concernant le support de Python dans IRIS, et la poursuite du travail sur le support de Python DB-API par InterSystems. J'ai implémenté le support IRIS dans le projet Django où Python DB-API est utilisé pour travailler avec d'autres bases de données.
Essayons une application simple sur Django, qui stocke ses données dans IRIS.
Je télécharge un fichier Excel xlsx à partir du Web à l'aide de la méthode ci-dessous et je l'enregistre au format xlsx. Comment puis-je convertir et enregistrer un format xlsx au format csv ?
Tout le temps
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