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.

Serveur FHIR

Le Serveur FHIR est une application logicielle qui met en œuvre la norme FHIR (Fast Healthcare Interoperability Resources), ce qui permet aux systèmes de soins de santé de Stocker, accéder, échanger, et gérer les données de soins de santé de manière standardisée.

InterSystems IRIS permet de stocker et de récupérer les ressources FHIR suivantes:

• Référentiel de ressources – Le serveur natif IRIS FHIR permet de stocker facilement les paquets/ressources FHIR directement dans le référentiel FHIR.
• Façade FHIR – La couche de façade FHIR est un modèle d'architecture logicielle à l'aide duquel une API compatible FHIR peut être exposée au-dessus d'une API existante (souvent non-FHIR). Cette couche permet également de rationaliser le système de données de soins de santé, y compris les dossiers médicaux électroniques (DME), les bases de données existantes ou le stockage de messages HL7 v2, sans nécessiter la migration de toutes les données vers un système natif FHIR.

Qu'est-ce que FHIR?

FHIR (Fast Healthcare Interoperability Resources) est un framework standard créé par HL7 International afin de faciliter l'échange de données de soins de santé de manière flexible, conviviale pour les développeurs et moderne. Il exploite les technologies web contemporaines pour assurer une intégration et une communication transparentes entre plusieurs systèmes de soins de santé.

Bonjour à tous,

Je m’adresse à vous, la communauté technique francophone pour vous présenter une réflexion et une proposition de réponse que j’ai apporté pour utiliser docker dans un environnement de développement avec plusieurs développeurs.

Ma réponse se compose en 2 parties, une architecture du repository GIT d’un namespace et un repository lié à DOCKER. La première partie, je pense, peut être utile au-delà d’un contexte docker.

La complexité de ce projet réside dans le fait d’avoir une solution permettant de conteneuriser un nombre “infini” de namespace et éviter d’avoir un conteneur par namespace.

Présentation du framework

Dans chacun de mes projets, je crée un dossier à la racine nommé Config. 

Cet article vous présente le concept des environnements virtuels en Python, qui sont essentiels pour gérer les dépendances et isoler les projets du système d'exploitation.

Qu'est-ce qu'un environnement virtuel?

Un environnement virtuel est un dossier qui contient :

• Une version spécifique de Python
• Au démarrage, un répertoire site-packages vide

Les environnements virtuels vous aideront à isoler votre projet de l'installation Python du système d'exploitation et d'autres projets.

Utilisation

Pour utiliser les environnements virtuels, vous pouvez suivre les étapes suivantes:

1. Création d'un

Découvrez comment concevoir des agents IA évolutifs et autonomes qui combinent raisonnement, recherche vectorielle et intégration d'outils à l'aide de LangGraph.

C'est trop long, vous n'avez pas lu

• Les agents IA sont des systèmes proactifs qui combinent mémoire, contexte et initiative pour automatiser des tâches dépassant le simple champ d'action des chatbots.
• LangGraph est un framework qui nous permet de créer des workflows d'IA complexes, en utilisant des nœuds (tâches) et des arêtes (connexions) avec une gestion d'état intégrée.
• Ce guide vous explique comment créer un agent de support

Salut la Communauté!
Dans cet article, je présenterai le framework web Python Streamlit.
Ci-dessous, vous trouverez les sujets que nous aborderons:

• 1-Introduction au framework web Streamlit
• 2-Installation du module Streamlit
• 3-Lancement de l'application Streamlit
• 4-Commandes de base de Streamlit
• 5-Affichage du contenu multimédia 
• 6-Widgets d'input
• 7-Affichage des progrès et de l'état
• 8-Barre latérale et conteneur
• 9-Visualisation des données
• 10-Affichage de DataFrame

Commençons donc par le premier sujet.

L'accès à un stockage cloud Azure pour charger/télécharger des blobs est assez simple à l'aide des méthodes API de classe %Net.Cloud.Storage.Client désignées ou des adaptateurs entrants/sortants EnsLib.CloudStorage.*.

Notez que vous devez avoir le serveur de %JavaServer External Language opérationnel pour utiliser l'API ou les adaptateurs de stockage cloud, car ils utilisent tous deux le framework PEX à l'aide du serveur Java.

Voici un bref résumé :

L'accès à Azure Blob Storage s'effectue à l'aide d'une chaîne de connexion qui ressemble à celle-ci :

DefaultEndpointsProtocol=https;AccountName=abcde

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)
• Introduction
• Débuter avec Python
  • Python n'est pas ObjectScript
    • Pep8
    • Modules
    • Dunders
  • Conclusion
• Embedded Python
  • Qu'est-ce que Embedded Python ?
  • Comment utiliser Embedded Python ?
  • Comment j'utilise Embedded Python
    • Utilisation des bibliothèques et le code Python comme s'il s'agissait de classes ObjectScript
      • Avec la balise de langue
      • Sans de balise de langue
      • Conclusion
    • Utilisation d'une première approche en python
      • Exemple : iris-fhir-python-strategy
      • Remarques(#remarks)
      • Où trouver le code
        • Comment mettre en œuvre une Stratégie
        • Mise en œuvre d'InteractionsStrategy
        • Mise en œuvre des Interactions
        • Interactions en Python
        • IMise en œuvre de la classe abstraite python
      • Trop long, faisons un résumé

Dans cet article, nous aborderons les sujets ci-dessous :

• Qu’est-ce que Kubernetes ?
• Principaux composants Kubernetes (K8s)

Qu’est-ce que Kubernetes?

Kubernetes est un framework d'orchestration de conteneurs open source développé par Google. Essentiellement, il contrôle la vitesse des conteneurs et vous aide à gérer des applications composées de plusieurs conteneurs. De plus, il vous permet de les exploiter dans différents environnements, par exemple des machines physiques, des machines virtuelles, des environnements Cloud ou même des environnements de déploiement hybrides.

Quels problèmes

Dans cet article, je partagerai le thème que nous avons présenté lors du Global Summit 2023, dans la salle Tech Exchange. Moi et @Rochael Ribeiro

Lors de cette présentation, nous abordons les sujets suivants :

• Outils Open Exchange pour des API rapides
• Spécification de l'Open API
• Développement d'API traditionnel ou Fast
• API composite (interopérabilité)
• Approche Spec-First ou Api-First
• Gouvernance et surveillance des API
• Démo (vidéo)

Outils Exchange ouverts pour des API Fast

Comme nous parlons de développement rapide d'API modernes (Rest / json), nous utiliserons deux outils Intersystems

Comment déployer les productions IRIS sereinement et plus rapidement ?

L'objectif des productions d'interopérabilité est de vous permettre de connecter des systèmes afin de transformer et d'acheminer des messages entre eux. Pour connecter des systèmes, vous développez, configurez, déployez et gérez des productions qui intègrent plusieurs solutions.

C’est ce que nous dit la documentation InterSystems sur son site de référence, mais que faut-il réellement faire pour déployer une production ?

On peut composer les productions, selon les usages, pour connecter des systèmes externes à IRIS Data

InterSystems a le plaisir d'annoncer que le composant central d'InterSystems Supply Chain Orchestrator™, la version 2023.1 d'InterSystems IRIS for Supply Chain, est désormais généralement disponible (GA).

InterSystems Supply Chain Orchestrator s'appuie sur InterSystems IRIS®, notre plate-forme de données complète axée sur le cloud qui permet à une architecture de matrice de données intelligente de faciliter la création et le déploiement d'applications hautes performances basées sur l'apprentissage automatique qui connectent les silos de données et d'applications.

Créer un Chatbot avec IRIS et Python

Dans cet article, je vais montrer comment intégrer la base de données IRIS d'InterSystems avec Python pour servir un Modèle d'apprentissage automatique du traitement du langage naturel (NLP).

Pourquoi Python ?

Avec une large adoption et utilisation dans le monde, Python a une grande communauté et un grand nombre d'accélérateurs et de bibliothèques pour déployer n'importe quel type d'application. Vous pouvez également consulter : https://www.python.org/about/apps/ pour en savoir plus.

Globales Iris

Lorsque j'ai commencé à me familiariser avec les globales

Bonjour à tous !

Je partage avec vous un outil d'ingestion de données que nous avons utilisé dans certains projets.

DataPipe est un framework d'interopérabilité pour l'ingestion de données dans InterSystems IRIS de manière flexible. Il vous permet de recevoir des données de sources externes, de normaliser et de valider les informations et enfin d'effectuer toutes les opérations dont vous avez besoin avec vos données.

Modèle

En premier lieu, vous devez définir un modèle. Un modèle est simplement une classe qui s'étend à partir de DataPipe.Model où vous devez implémenter quelques méthodes :

Dans le

Bonjour à tous, 

Nous voici de nouveau réunis. Nouvelle année, nouveau concours, nouveau projet, vieilles raisons.

Triple barre oblique "Triple Slash" est dans la place" !

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.

Bonjour

J'espère être dans le bon forum. Notre entreprise-mère basée aux Etats-Unis m'a chargé de télécharger la documentation InterSystems pour la gestion des finances de notre succursale en France. Je dois avouer que j'ai du mal à m'y retrouver, mon niveau d'anglais étant médiocre. Nous travaillons dans la livraison de fleurs et notre société-mère souhaite unifier nos systèmes de reporting en utilisant InterSystems aux USA et ici en France. Existe-t-il une documentation en français pour les débutants?

Introduction

Nous sommes à l'ère de l'économie multiplateforme et les API sont la "colle " de ce scénario numérique. Étant donné leur importance, les développeurs les considèrent comme un service ou un produit à consommer. Par conséquent, l'expérience d'utilisation est un facteur crucial de leur succès.

Afin d'améliorer cette expérience, des normes de spécification telles que la spécification OpenAPI (OAS) sont de plus en plus adoptées dans le développement des API RESTFul.

IRIS ApiPub - qu'est-ce que c'est ?

IRIS ApiPub est un projet de type code source ouvert Open Source dont l'objectif

Cette formation s'adresse aux débutants qui souhaitent découvrir le framework IRIS Interoperability. Nous utiliserons Docker et VSCode.

GitHub : https://github.com/grongierisc/formation-template

1. Formation Ensemble / Interoperability

Le but de cette formation est d'apprendre le cadre d'interopérabilité d'InterSystems, et en particulier l'utilisation de :

• Productions
• Messages
• Opérations commerciales
• Adaptateurs
• Processus métier
• Services commerciaux
• Services et opérations REST