Description du cas

Imaginons que vous soyez un développeur en Python ou que vous disposiez d'une équipe bien formée et spécialisée en Python, mais que le délai qui vous est imparti pour analyser certaines données dans IRIS soit serré. Bien sûr, InterSystems offre de nombreux outils pour toutes sortes d'analyses et de traitements. Cependant, dans le scénario donné, il est préférable de faire le travail en utilisant le bon vieux Pandas et de laisser IRIS pour une autre fois.

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Salut les développeurs ! Nous avons souvent besoin de déployer des données en même temps que des morceaux de code de l'application. Et pour les développeurs d'InterSystems IRIS, la question peut se poser comme suit : "Comment puis-je déployer les données que j'ai dans les globales ?"

InterSystems IRIS Globals Model QuickStart | InterSystems

Je vous propose ici l'une des approches suivantes : le déploiement de données globales à l'aide du gestionnaire de paquet ZPM package manager.

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Salut les devs,

Aujourd’hui j’aimerais aborder un sujet qui m’a fait passer des moments difficiles (j’en suis convaincu, celà a déjà dû être le cas d’un bon nombre d’entre-vous) “le bottleneck”. C’est un sujet très vaste, cet article se concentrera sur l’identification des requêtes HTTP entrantes qui pourraient être à l’origine de problèmes de lenteur. Je vous mettrai aussi à disposition un petit outil que j’ai développé pouvant aider à leur identification.

Nos logiciels deviennent de plus en plus complexes, traitent un grand nombre de requêtes provenant de différentes sources, il peut s’agir d'applications front-end ou de tiers applications back-end. Pour garantir des performances optimales, il est essentiel de disposer d'un système de log capable de prendre quelques mesures clés telles que le temps de réponse, le nombre de global référence et le nombre de lignes de code exécutées pour chaque réponse HTTP. Dans le cadre de mon travail, je suis impliqué dans le développement d’un logiciel dossier patient informatisé ainsi que sur l’analyse des incidents. La charge utilisateur provient essentiellement de requêtes HTTP (API REST ou application CSP), la nécessité de disposer de ce type de mesure lorsque des problèmes de lenteur généralisée se produisent est devenu une évidence.

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La série d'articles relatifs à l'application QuinielaML se poursuit. Dans cet article, nous verrons comment préparer les données brutes que nous avons capturées à l'aide de la fonctionnalité Embedded Python.

Bienvenue à toutes et à tous !

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Article
· Fév 27, 2023 18m de lecture
OpenAPI Suite - Partie 1

Salut la communauté,

J'aimerais vous présenter ma dernière application OpenAPI-Suite, c'est un ensemble d'outils permettant de générer du code ObjectScript à partir d'une specification OpenAPI version 3.0. L'application permet de:

  • Générer les classes serveur REST. C'est assez similaire au code généré par ^%REST, la valeur ajoutée est le support de la version 3.0.
  • Générer les classes pour un client HTTP.
  • Générer une production cliente (business services, business operation, business process, Ens.Request, Ens.Response).
  • Disposer d'une interface web pour générer et télécharger le code ou générer et compiler directement sur le serveur.
  • Convertir les spécifications de version 1.x, 2.x en version 3.0.

Aperçu

OpenAPI-Suite est divisée en plusieurs packages et utilise différentes bibliothèques de la communauté des développeurs ainsi que des services REST publics. Vous pouvez voir sur le schéma ci-dessous, tous les packages développés et les bibliothèques et services web utilisés:

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Article
· Mars 3, 2023 9m de lecture
OpenAPI Suite - Partie 2

Bonjour à la communauté,

Dans la première partie, nous avons décrit tous les packages, les bibliothèques utilisées et les services REST. J'aimerais maintenant détailler un peu plus les services convertisseur et validateur. Par défaut, OpenAPI-Suite envoie une requête HTTP converter.swagger.io si a spécification est de version inférieure à 3.0 et une autre requête HTTP à validator.swagger.io pour simplifier la structure de la spécification.

Bien que l'utilisation d'utilitaires en ligne soit pratique, dans certains cas, nous pourrions préférer avoir notre propre instance du convertisseur et du validateur. Par exemple, si OpenAPI-Suite est mis à disposition sur un serveur dans une organisation pour les développeurs ObjectScript, il peut être préférable d'éviter les requêtes vers les services externes (confidentialité, éviter les limites de taux de demande,...). Ceux-ci sont disponibles en images Docker, il suffit d'exécuter :

docker run -d -p 8085:8080 --name swagger-converter swaggerapi/swagger-converter:latest
docker run -d -p 8086:8080 --name swagger-validator-v2 swaggerapi/swagger-validator-v2:latest

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Il s'agit d'un modèle de base pour un environnement de développement permettant de travailler avec ObjectScript dans InterSystems IRIS. Il vous aide à éditer, compiler, commettre/pousser, déboguer et tester votre code ObjectScript. Il aide également à conditionner votre application en tant que module installable avec IPM. Le modèle est compatible avec Embedded Python.

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Index

Partie 1

  • Présentation de Flask : une revue rapide des documents de Flask (Flask Docs), où vous trouverez toutes les informations dont vous avez besoin pour ce tutoriel;
  • Connexion à InterSystems IRIS : un guide détaillé étape par étape sur l'utilisation de SQLAlchemy pour se connecter à une instance d'IRIS;

Partie 2

  • Discussion sur cette forme de mise en œuvre : pourquoi nous devrions l'utiliser et les situations où elle est applicable.
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