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#Python

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Python est un langage de programmation interprété de haut niveau pour la programmation à usage général. Créé par Guido van Rossum et publié pour la première fois en 1991, Python a une philosophie de conception qui met l'accent sur la lisibilité du code, notamment en utilisant des espaces blancs importants

Site officiel.

Documentation InterSystems sur les liaisons Python.

Bonjour la communauté,

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.

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Dans le paysage actuel des données, les activités commerciales sont confrontées à différents défis. L'un d'entre eux consiste à réaliser des analyses à partir d'une couche de données unifiée et harmonisée, accessible à tous les utilisateurs. Une couche capable de fournir les mêmes réponses aux mêmes questions, indépendamment du dialecte ou de l'outil utilisé.

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Problèmes de chaînes

J'utilise Python pour accéder aux bases de données IRIS avec JDBC (ou ODBC). Je veux récupérer les données dans pandas dataframe pour manipuler les données et créer des graphiques à partir de celles-ci. Lors de l'utilisation de JDBC, j'ai rencontré un problème avec la gestion des chaînes. Cet article est destiné à aider les personnes qui ont les mêmes problèmes. S'il existe un moyen plus simple de résoudre ce problème, faites-le moi savoir dans les commentaires !

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Une expérience sur la manière d'utiliser le cadre LangChain, la recherche vectorielle IRIS et les LLM pour générer une base de données SQL compatible IRIS à partir des invites utilisateur.

Cet article a été rédigé à partir du carnet suivant. Vous pouvez l'utiliser dans un environnement prêt à l'emploi avec l'application suivante dans OpenExchange.

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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.

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Pour les développeurs axés sur le backend, le développement du frontend peut être une tâche intimidante, voire cauchemardesque. Au début de ma carrière, les frontières entre frontend et backend étaient brouillées et tout le monde était censé s'occuper des deux. Le CSS, en particulier, a été une lutte constante ; il a été ressenti comme une mission impossible.

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Cet article a pour objectif de fournir au lecteur les informations suivantes:

  • Configuration et utilisation du serveur FHIR
  • Création d'un serveur d'autorisation OAuth2
  • Liaison entre le serveur FHIR et le serveur d'autorisation OAuth2 pour la prise en charge de SMART sur FHIR
  • Utilisation des capacités d'interopérabilité dans "IRIS for Health" pour filtrer les ressources FHIR
  • Création d'une opération personnalisée sur le serveur FHIR

Schéma de l'article:

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Contexte

Dans les versions >=2021.2 d'InterSystems IRIS, nous pouvons utiliser le [binaire irispython pour écrire directement du code python au-dessus de nos instances IRIS] (https://docs.intersystems.com/iris20212/csp/docbook/DocBook.UI.Page.cls?...). Cela nous permet d'utiliser des paquets python, d'appeler des méthodes, de faire des requêtes SQL et de faire à peu près tout ce qui se fait en Objectscript mais en python.

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Comme la plupart d'entre vous le savent probablement déjà, depuis environ la fin de 2022 InterSystems IRIS a inclus la fonctionnalité de stockage de colonnes dans sa base de données, eh bien, dans l'article d'aujourd'hui, nous allons la mettre à l'épreuve par rapport au stockage de rangées habituel.

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Il me semble que c'était hier, lorsque nous avons réalisé un petit projet en Java pour tester les performances d'IRIS, PostgreSQL et MySQL (vous pouvez consulter l'article que nous avons écrit en juin à la fin de cet article). Si vous vous souvenez bien, IRIS était supérieur à PostgreSQL et dépassait considérablement MySQL en termes d'insertions, sans grande différence au niveau des requêtes.

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Salut la Communauté !

Dans cet article, nous présentons un aperçu de SQLAlchemy, alors commençons !

SQLAlchemy est une boîte à outils Python SQL qui sert de pont entre votre code Python et le système de base de données relationnelle de votre choix. Créée par Michael Bayer, elle est actuellement disponible en tant que bibliothèque open-source sous la licence MIT. SQLAlchemy prend en charge un large éventail de systèmes de bases de données, notamment PostgreSQL, MySQL, SQLite, Oracle et Microsoft SQL Server, ce qui la rend polyvalente et adaptable aux différentes exigences des projets.

Les outils SQLAlchemy SQL Toolkit et Object Relational Mapper (mappeur objet-relationnel) constituent un jeu complet d'outils pour travailler avec des bases de données et Python. Il comporte plusieurs domaines distincts de fonctionnalité que vous pouvez utiliser individuellement ou dans des combinaisons diverses. Les principaux composants sont illustrés ci-dessous, les dépendances des composants étant organisées en couches :

_images/sqla_arch_small.png

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En tant que modèle linguistique d'IA, ChatGPT est capable d'effectuer une variété de tâches telles que traduire, écrire des chansons, répondre à des questions de recherche et même générer du code informatique. Avec ses capacités impressionnantes, ChatGPT est rapidement devenu un outil populaire pour diverses applications, des chatbots à la création de contenu.
Mais malgré ses capacités avancées, ChatGPT n'est pas en mesure d'accéder à vos données personnelles. Mais malgré ses capacités avancées, ChatGPT n'est pas en mesure d'accéder à vos données personnelles. Ainsi, dans cet article, je vais démontrer les étapes suivantes pour construire une IA ChatGPT personnalisée en utilisant le LangChain Framework:

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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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Pourquoi connecter Flask à InterSystems IRIS ?

La première chose qui nous vient à l'esprit lorsque nous envisageons de coupler Flask avec IRIS est un portail permettant d'interagir avec vos clients et partenaires. Un site web où les patients peuvent accéder à leurs examens cliniques en est un bon exemple. Bien entendu, ce cas nécessiterait une toute nouvelle couche de sécurité, que nous n'avons pas abordée dans notre dernier article. Cependant, nous pouvons l'ajouter sans effort avec Werkzeug, par exemple.

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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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Article
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Types en Python et en ObjectScript

Pourquoi j'ai décidé d'écrire ceci

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

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Django, un framework Web de haut niveau écrit en Python, est devenu un incontournable pour les développeurs à la recherche d'une solution robuste, efficace et facile à apprendre pour créer des applications Web. Sa popularité vient de sa polyvalence, offrant aux développeurs une boîte à outils efficace pour créer des applications Web. L'intégration de Django avec InterSystems IRIS introduit une synergie dynamique, offrant aux développeurs une solution complète de développement Web et de gestion de bases de données. C'est pourquoi sur le Portail des Idées, @Evgeny Shvarov a suggéré qu'avoir des Exemples pour travailler avec IRIS et Django serait bénéfique. Dans cet article, nous explorerons deux projets créés pour répondre à l'idée publiée —Django-iris par @Dmitry Maslennikov et Iris-size-django par @Heloisa Paiva.

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Introduction

Il n'y a pas si longtemps, j'ai vu l'idée de using Python Class Definition Syntax to create IRIS classes

sur le portail d'idées d'InterSystems. Elle a attiré mon attention car l'intégration d'un maximum de syntaxes donne de la visibilité aux produits d'InterSystems pour les programmeurs ayant de l'expérience dans de nombreux langages.

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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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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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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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