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.
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.
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.
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.
Parfait ça marche je te remercie, est-ce que c'est normal de devoir écrire chunk par chunk pour le stream ? J'avais essayé mais avec un StreamContainer et en écrivant normalement, donc pas par chunk ça ne me marchait pas.
j'utilise une méthode en python sur une opération pour pouvoir générer un fichier csv à partir d'une table de lien. Cette méthode me génère l'erreur : ERREUR <Ens>ErrCanNotAcquireJobRootLock et cela me bloque complètement pour l'arrête de la production. Mon opération passe en statut "Queued" alors que le fichier est généré et mon message de retour est complet.
Nous avons voulu mettre en pré-production un flux 100% python, cependant lorsqu'on a lancé la commande iop pour tester avec l'utilisateur qui va déployer via une CI/CD le code, voici ce qu'on obtient:
ssh.gitlab est notre utilisateur, nous sommes sur un serveur Windows 10 et ssh.gitlab est admin.
En souhaitant créer une production qui récupère un fichier provenant d'une API et qui envoie ce fichier sur un serveur SFTP, j'ai rencontré un problème avec la librairie de Guillaume Rongier.
Je reçois des bytes depuis une opération jusque là aucun problème, j'ai lié un SFTP à mon opération, les credentials sont les bons, l'adresse ip, le port, le dossier dans lequel déposer le fichier également. Cependant j'ai cette erreur:
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.
Embedded Python est sur le point de devenir beaucoup plus puissant et nous recherchons quelques volontaires pour l'essayer.
Qu'est-ce que le Flexible Python Runtime ?
L'option Flexible Python Runtime vous permet d'utiliser un runtime Python de votre choix avec Embedded Python. Auparavant, vous ne pouviez utiliser que le Python par défaut du système d'exploitation, ce qui était particulièrement limité pour les clients utilisant les derniers et meilleurs outils d'IA et de ML proches de leurs données.
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
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.
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)
Dans l'article précédent, nous avons présenté l'application d[IA]gnosis développée pour soutenir le codage des diagnostics CIM-10. Dans le présent article, nous verrons comment InterSystems IRIS for Health nous fournit les outils nécessaires à la génération de vecteurs à partir de la liste des codes CIM-10 au moyen d'un modèle de langage pré-entraîné, à leur stockage et à la recherche ultérieure de similitudes sur tous ces vecteurs générés.
Avec IRIS 2024+, les utilisateurs peuvent héberger des applications WSGI à l'aide de Security.Applications. À titre d'exemple, un utilisateur peut faire quelque chose comme ceci.
Avec l'introduction des types de données vectorielles et de la fonctionnalité de recherche vectorielle dans IRIS, tout un univers de possibilités de développement d'applications s'ouvre et un exemple de ces applications est celui que j'ai récemment vu publié dans un appel d'offres public du Ministère régional de la santé de Valence demandant un outil d'aide au codage de la CIM-10 à l'aide de modèles d'IA.
Comment pourrions-nous mettre en œuvre une application similaire à celle demandée? Voyons ce dont nous aurions besoin:
Cet article a pour but de vous guider dans le processus de configuration et d'utilisation de la fonctionnalité d'exécution flexible de Python pour Embedded Python. Avant la version 2024.2, le programme d'installation d'Intersystems IRIS incluait une version préinstallée de Python. Vous pouvez trouver les bibliothèques Python et les fichiers d'application situés dans le répertoire \lib\python de votre dossier d'installation IRIS (par exemple, C:\InterSystems\IRIS20242\lib\python).
Dans cet article, je vais décrire et illustrer le processus de mise en œuvre d'ObjectScript au sein de Embedded Python. Cette discussion fera également référence à d'autres articles relatifs à Embedded Python, et répondra aux questions qui ont été utiles à mon apprentissage.
Comme vous le savez peut-être, l'intégration des fonctionnalités de Python dans IRIS est possible depuis un certain temps. Cet article se concentrera sur la manière dont ObjectScript peut être incorporé de manière transparente à Embedded Python.
Dans l'article précédent. Pratiques des membres de la classe et leur exécution au sein de Embedded Python. WNous allons maintenant aborder le processus de changement d'espace de noms, d'accès aux variables globales, de traversée et d'exécution de routine au sein de Embedded Python.
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