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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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Bonjour,

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 :

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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 :-)



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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 30 2023 09:05:12 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>
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· Août 17, 2022 3m de lecture
Bienvenue à Django

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.

todo App

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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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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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Bonjour la communauté,

Cet article montre comment créer des ressources pour le patient et l'observation du patient en utilisant l'application iris-fhir-client .
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Je recommande de lire mon premier article sur cette application et de regarder le Video Youtube avant de continuer.

Donc commençons

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Présentation générale

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.

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· Août 31, 2022 6m de lecture
Découvrir Django, partie 3

Nous continuons à observer les possibilités de Django, et son utilisation avec IRIS. Dans la première partie nous avons regardé comment définir des modèles et se connecter à des tableaux déjà existants dans IRIS, dans la suite nous avons étendu le portail d'administration intégré de Django, avec la possibilité de voir quelles données nous avons dans ces modèles, avec des filtres, l'édition et même la pagination.

Il est temps de passer à l'action, nous allons maintenant créer une API REST, sur Django, basée sur les mêmes données, que nous avons utilisées auparavant à partir du paquet posts-and-tags.

Pour ce faire, nous utiliserons Django REST Framework

Django REST Framework

Le cadre REST de Django est une boîte à outils puissante et flexible permettant de créer des API Web.

Quelques raisons pour lesquelles vous pourriez vouloir utiliser le cadre REST :

  • L'API navigable sur le Web est un avantage considérable pour vos développeurs.
  • Politiques d'authentification comprenant des paquets pour OAuth1a et OAuth2.
  • Sérialisation qui prend en charge les sources de données ORM et non ORM.
  • Personnalisable jusqu'en bas - utilisez simplement des visualisations régulières basées sur des fonctions si vous n'avez pas besoin des fonctionnalités les plus puissantes.
  • Une documentation complète et un support communautaire important.
  • Utilisé par des entreprises de renommée internationale, telles que Mozilla, Red Hat, Heroku et Eventbrite, qui lui font confiance.

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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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J'aimerais partager avec vous un exemple de la manière dont la nouvelle fonctionnalité d'Embedded Python d'IRIS m'a aidé dans mes tâches quotidiennes.

Dans le cadre de ma participation au projet iris-kaggle-socrata-generator avec Henrique Dias, j'ai dû dézipper des jeux de données de Kaggle afin de les importer.

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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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Cette question est apparue à l'origine dans les commentaires du post : Problème avec le FTP OutboundAdapter sur IRIS PEX

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.

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Bonjour,

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.

La méthode principale de l'opération est :

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