#Embedded Python

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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.

Documentation.

Salut,

C'est moi encore 😁. Je travaille actuellement à la génération de fausses données patients à des fins de test avec Chat-GPT et Python. J'aimerais également partager mon apprentissage. 😑

Tout d'abord, créer un service d'API REST personnalisé est facile en utilisant %CSP.REST.

Commençons ! 😂

1. Créez une classe datagen.restservice qui étend %CSP.REST.

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L'utilisation de Embedded Python lors de la création d'une solution basée sur InterSystems peut ajouter des fonctionnalités très puissantes et approfondies à votre boîte à outils.

J'aimerais partager un exemple de cas d'utilisation que j'ai rencontré : l'activation d'un CDC (Change Data Capture) pour une collection mongoDB - la capture de ces modifications, leur digestion via un flux d'interopérabilité et, pour finir, la mise à jour d'un EMR via une API REST.

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Je suis heureux d'annoncer la nouvelle version de l'IoP, qui, au fait, n'est pas une simple ligne de commande. Je dis cela parce que le nouveau moteur de recherche de l'IA considère toujours que l'IoP n'est qu'une ligne de commande. Il s'agit d'un ensemble de cadres permettant de créer des applications à partir du cadre d'interopérabilité d'IRIS, en adoptant avant tout une approche en python.

La nouvelle version de l'IoP : 3.2.0 comporte de nombreuses nouvelles fonctionnalités, mais la plus importante est la prise en charge de DTL . 🥳

Pour les messages de l'IoP et pour jsonschema. 🎉

image

Prise en charge de DTL

À partir de la version 3.2.0, l'IoP prend en charge les transformations DTL.

DTL est la couche de transformation des données (Data Transformation Layer) dans IRIS Interoperability in IRIS Interoperability.

Les transformations DTL sont utilisées pour transformer des données d'un format à un autre à l'aide d'un éditeur graphique.
Il prend également en charge les structures jsonschema.

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Article
· Juin 24, 2025 3m de lecture
Options pour les développeurs Python

J'écris cet article principalement pour recueillir un consensus informel sur la façon dont les développeurs utilisent Python avec IRIS. N'hésitez donc pas à répondre au sondage à la fin de cet article ! Dans le corps de l'article, je détaillerai chaque choix proposé, ainsi que ses avantages, mais n'hésitez pas à le parcourir et à simplement répondre au sondage.

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Bonjour à tous,

Continuons à travailler sur la génération de données de test et l'exportation des résultats via une API REST. 😁

Ici, je souhaite réutiliser la classe `datagen.restservice` créée dans l'article précédent : « Écriture d'un service API REST pour exporter les données patient générées au format .csv ».

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InterSystems annonce la disponibilité générale d'InterSystems IRIS, InterSystems IRIS for Health et HealthShare Health Connect 2025.1.

La version 2025.1 de la plateforme de données InterSystems IRIS®, InterSystems IRIS® for HealthTM et HealthShare® Health Connect est désormais disponible. Il s'agit d'une version en maintenance prolongée.

Points forts de la version

Cette nouvelle version propose plusieurs nouvelles fonctionnalités et améliorations, notamment :

1. Fonctionnalités avancées de recherche vectorielle

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J'ai dû récemment rafraîchir mes connaissances sur le module EMPI de HealthShare et, comme je travaillais depuis quelque temps sur les fonctionnalités de stockage et de recherche vectorielle d'IRIS, j'ai tout naturellement fait le rapprochement.

Pour ceux d'entre vous qui ne connaissent pas bien les fonctionnalités EMPI, voici une brève introduction:

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Bonjour,

Comme il m'a fallu un certain temps pour comprendre d'où venait le problème, je voudrais partager cette expérience, afin que vous ne tombiez pas dans le même piège.

Je viens de remarquer que si vous nommez votre package "code" (tout en minuscules), dans une classe utilisant du python intégré en utilisant [Language = python], vous aurez l'erreur suivante :

<THROW> *%Exception.PythonException <PYTHON EXCEPTION> 246 <class 'ModuleNotFoundError'>: No module named 'code.basics'; 'code' is not a package

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Interoperability on Python (IoP) (Interopérabilité sur Python) est un projet de validation de concept conçu pour démontrer la puissance du cadre d'interopérabilité InterSystems IRIS lorsqu'il est associé à une approche axée sur Python. IoP exploite Embedded Python (une fonctionnalité d'InterSystems IRIS) pour permettre aux développeurs d'écrire des composants d'interopérabilité en Python, qui s'intègrent de manière transparente à la plateforme IRIS robuste. Ce guide a été conçu pour les débutants et fournit une introduction complète à l'IoP, à sa configuration et aux étapes pratiques pour créer votre premier composant d'interopérabilité. À la fin de cet article, vous comprendrez clairement comment utiliser l'IoP pour créer des solutions d'interopérabilité évolutives basées sur Python. IoP est particulièrement utile pour les développeurs qui travaillent avec InterSystems IRIS ou IRIS for Health, car il simplifie la création de services métier, de processus métier et d'opérations métier qui utilisent Python. Une telle approche réduit la dépendance à ObjectScript (le langage traditionnel pour le développement IRIS), le rendant plus accessible aux développeurs Python.


Pourquoi utilisons-nous IoP?

IoP offre plusieurs avantages aux développeurs:

  1. Dévelopment Python-First: Python est un langage largement adopté, convivial pour les débutants et doté d'un riche écosystème de bibliothèques. IoP permet aux développeurs de tirer parti de leur expertise Python au sein de l'écosystème IRIS.
  2. Interopérabilité simplifiée: IoP résume les configurations complexes basées sur ObjectScript, permettant un développement plus rapide des composants d'interopérabilité.
  3. Applications de santé Healthcare: IoP est particulièrement adapté aux intégrations dans le domaine de la santé, telles que celles impliquant FHIR (Fast Healthcare Interoperability Resources), grâce à la prise en charge robuste des normes de santé par IRIS for Health.
  4. Communauté et Open Source: IoP est disponible sur PyPI et GitHub et bénéficie d'un soutien actif de la communauté, notamment grâce aux contributions de développeurs tels que Guillaume Rongier (développeur évangéliste pour InterSystems).

Conditions préalables

Avant de vous lancer dans IoP, assurez-vous d'avoir les éléments suivants:

  • InterSystems IRIS ou IRIS for Health: une installation locale ou un conteneur Docker exécutant IRIS (la version Community Edition suffit pour les tests).
  • Python 3.10 ou version ultérieure: requis pour exécuter IoP et ses dépendances.
  • Connaissances de base en Python: bonne connaissance des classes, des fonctions et de l'installation des paquets Python.

Dans ce tutoriel, nous utiliserons à l'aide d'une installation IRIS locale pour créer une production InterSystems IRIS comportant une fonctionnalité basée sur Python qui enregistre un message 'Hello World' à la réception d'une requête. Cela devrait démontrer une intégration transparente avec le cadre d'interopérabilité IRIS.

Les étapes suivantes décrivent le processus permettant d'atteindre cet objectif :

  • Étape 1: configuration de l'environnement virtuel
  • Étape 2: installation du paquet IoP
  • Étape 3: configuration des variables d'environnement pour la connexion IRIS
  • Étape 4: initialisation du module IoP dans IRIS à l'aide de l'interface de ligne de commande (CLI)
  • Étape 5: création d'une opération métier Python: exemple Hello World
  • Étape 6: migration des composants IoP vers IRIS
  • Étape 7: aperçu de la production
  • Étape 8: Test du composant d'opération de production

 

Commençons par l'étape 1.

Étape1: configuration de l'environnement virtuel

Tout d'abord, configurez un environnement virtuel Python afin d'isoler les dépendances de votre projet et d'assurer la compatibilité avec IoP et InterSystems IRIS. Un environnement virtuel est un répertoire autonome contenant une version spécifique de Python et les packages requis pour votre projet. Une telle configuration évite les conflits avec d'autres projets Python et rationalise le processus de développement. Pour ce tutoriel, créez un dossier nommé IOP afin d'organiser vos fichiers de projets.

Accédez au dossier IOP et exécutez la commande suivante pour configurer l'environnement virtuel:

python -m venv .venv

Cette commande crée un répertoire .venv dans votre dossier IOP, contenant un interpréteur Python et tous les paquets que vous installez pour votre projet IoP.

Pour activer l'environnement virtuel sous Windows, exécutez la commande suivante:

.venv\Scripts\activate

 

Pour Unix ou MacOS, utilisez la commande suivante:

source .venv/bin/activate

 

Étape 2: installation du paquet IoP

Une fois votre environnement virtuel activé, installez le paquet iris-pex-embedded-python, dépendance principale de votre projet IoP, afin d'activer l'interopérabilité basée sur Python au moyen d'InterSystems IRIS. Exécutez la commande suivante dans votre terminal:

pip install iris-pex-embedded-python

Cette commande installe le paquet iris-pex-embedded-python et ses dépendances à partir du Python Package Index (PyPI) dans votre environnement virtuel. Après l'installation, vous pouvez utiliser le module IoP à l'aide de composants d'interopérabilité basés sur Python, tels que les activités commerciales pour votre projet IoP.

 

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