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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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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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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Article
· 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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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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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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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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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 .
image

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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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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Article
· Juil 6, 2022 11m de lecture
Template Flask pour Embedded Python

1. intersystems-iris-docker-rest-template

Il s'agit d'un modèle d'une application REST API intégrée en python dans InterSystems IRIS. Elle possède également une spécification OPEN API et peut être développée avec Docker et VSCode.

1. intersystems-iris-docker-rest-template

2. Conditions préalables

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Article
· 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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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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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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Article
· 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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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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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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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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