Découvrir Django

Django est un framework web conçu pour développer des serveurs et des API, et pour traiter des bases de données de manière rapide, évolutive et sécurisée. Pour ce faire, Django fournit des outils permettant non seulement de créer le squelette du code, mais aussi de le mettre à jour sans souci. Il permet aux développeurs de voir les changements presque en direct, de corriger les erreurs avec l'outil de débogage et de traiter la sécurité avec facilité.

Pour comprendre le fonctionnement de Django, examinons l'image :

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Introduction

Dans certains des derniers articles, j'ai parlé des types entre IRIS et Python, et il est clair qu'il n'est pas facile d'accéder aux objets d'un côté à l'autre.

Heureusement, un travail a déjà été fait pour créer SQLAlchemy-iris (suivez le lien pour le voir sur Open Exchange), qui rend tout beaucoup plus facile pour Python d'accéder aux objets d'IRIS, et je vais montrer les starters pour cela.

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Article
· Mai 19, 2023 3m de lecture
Apache Superset désormais avec IRIS

Apache Superset est une plate-forme moderne d'exploration et de visualisation des données. Superset peut remplacer ou augmenter les outils de business intelligence propriétaires pour de nombreuses équipes. Superset s'intègre bien à une variété de sources de données.

Désormais, il est également possible de l'utiliser avec InterSystems IRIS.

Une démo en ligne est disponible et elle utilise SQL d'IRIS Cloud comme source de données.

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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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De nombreux facteurs influencent la qualité de vie des gens, et l'un des plus importants est le sommeil. La qualité de notre sommeil détermine notre capacité à fonctionner pendant la journée et affecte notre santé mentale et physique. Un sommeil de bonne qualité est essentiel à notre santé et à notre bien-être général. Par conséquent, en analysant les indicateurs précédant le sommeil, nous pouvons déterminer la qualité de notre sommeil. C'est précisément la fonctionnalité de l'application Sheep's Galaxy.

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Cet article est le deuxième d'une série expliquant comment créer un système d'apprentissage automatique de bout en bout.

Exploration des données

L'Intersystème IRIS dispose déjà de ce dont nous avons besoin pour explorer les données : un moteur SQL ! Pour les personnes qui ont l'habitude
d'explorer des données dans des fichiers
csv ou des fichiers texte, cela pourrait aider à accélérer cette étape. Fondamentalement, nous explorons toutes les données pour comprendre l'intersection
(jointures), ce qui devrait permettre de créer un jeu de données préparé pour être utilisé par un algorithme d'apprentissage automatique.

Tableau d'articles ( Fourni par l'équipe Intersystems )

image

Tableaude balises ( Fourni par l'équipe Intersystems )
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Voici mon introduction à une série d'articles expliquant comment créer un système d'apprentissage automatique de bout en bout.

Un seul problème pour commencer

Notre communauté de développement d'IRIS a plusieurs messages sans balise ou mal balisés. Au fur et à mesure que le nombre de messages augmente, l'organisation de chaque balise et l'expérience d'un membre de la communauté qui parcourt les sujets tendent à diminuer.

Les premières solutions envisagées

Nous pouvons envisager quelques solutions habituelles pour ce scénario, comme par exemple :

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Sur GitHub, vous trouverez toutes les informations sur l'utilisation d'un modèle d'apprentissage automatique "HuggingFace" / modèle d'IA sur le cadre IRIS à l'aide de Python.

1. iris-huggingface

Utilisation de modèles d'apprentissage automatique dans IRIS à l'aide de Python ; pour les modèles texte-texte, texte-image ou image-image.

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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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Bonjour à tous, c'est avec grand plaisir que je vous annonce la V2 de mon application 'Contest-FHIR'.

Dans cette nouvelle version, j'ai utilisé de nouveaux outils et techniques que j'ai découverts lors de l'EUROPEAN HEALTHCARE HACKATHON auquel j'ai été invité par InterSystems en tant qu'invité et mentor pour présenter les multiples projets que j'ai réalisés lors de mon stage en avril 2022.

Aujourd'hui je vous présente la V2 de mon application, elle peut maintenant transformer un fichier CSV en FHIR en SQL en JUPYTER notebook.

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Dans ce GitHub nous recueillons des informations à partir d'un csv, nous utilisons une DataTransformation pour les transformer en un objet FHIR, puis nous sauvegardons ces informations sur un serveur FHIR, et tout cela en utilisant uniquement Python.

The objective is to show how easy it is to manipulate data into the output we want, here a FHIR Bundle, in the IRIS full Python framework.

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Article
· 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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Article
· Août 29, 2022 9m de lecture
Découvrir Django, partie 2

Dans la première partie, j'ai montré comment démarrer un nouveau projet sur Django, ainsi que définir de nouveaux modèles et ajouter des modèles existants.

Cette fois, je vous présenterai un panneau d'administration, qui est disponible dès le départ, et comment il peut être utile.

Remarque importante : ne vous attendez pas à ce que si vous essayez de répéter les actions de cet article, cela fonctionnera pour vous, ce n'est pas le cas. Au cours de l'article, j'ai dû faire quelques corrections dans le projet django-iris, et même dans le pilote DB-API fait par InterSystems pour corriger certains problèmes là aussi, et je pense que ce pilote est encore en développement, et nous aurons un pilote plus stable dans le futur. Considérons que cet article ne fait qu'expliquer comment cela pourrait être si nous avions tous fait.

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Article
· 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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Motivation

Ce projet a vu le jour lorsque j'ai réfléchi à la manière de permettre au code Python de traiter naturellement le mécanisme de stockage évolutif et de récupération efficace fourni par les globales IRIS, par le biais de la technologie Embedded Python.

Mon idée initiale était de créer une sorte d'implémentation de dictionnaire Python en utilisant les globales, mais j'ai vite réalisé que je devais d'abord m'occuper de l'abstraction des objets.

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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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Article
· Juil 22, 2022 10m de lecture
IRIS native API pour Python

Introduction

Depuis la version 2019.2, InterSystems IRIS fournit son API native pour Python comme méthode d'accès aux données haute performance. L'API native vous permet d'interagir directement avec la structure de données IRIS native.

Globales

En tant que développeurs InterSystems, vous êtes probablement déjà familiarisés avec les globales. Nous allons passer en revue les bases au cas où vous souhaiteriez un rafraîchissement, mais n'hésitez pas à passer directement à la section suivante.

InterSystems IRIS utilise des globales pour stocker les données. Une globale est un tableau clairsemé qui se compose de nœuds qui peuvent ou non avoir une valeur et de sous-nœuds. Ce qui suit est un exemple abstrait d'une globale :

Représentation arborescente d'une globale

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InterSystems Native SDK pour Python est une interface légère pour les API d'InterSystems IRIS qui n'étaient auparavant disponibles que via ObjectScript.

Je suis particulièrement intéressé par la possibilité d'appeler des méthodes ObjectScript, plus précisément des méthodes de classe. Cela fonctionne, et cela fonctionne très bien, mais par défaut, les appels ne supportent que les arguments scalaires : chaînes de caractères, booléens, nombres intégraux et flottants.

Mais si vous voulez :
- Transmettre ou retourner des structures, telles que des dicts ou des listes
- Transmettre ou retourner des flux

Vous aurez besoin d'écrire un code glue ou de prendre ce projet (s'installe avec pip install edpy). Le paquet edpy vous donne une signature simple :

call(iris, class_name, method_name, args)

qui vous permet d'appeler n'importe quelle méthode ObjectScript et d'obtenir des résultats en retour.

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Iris-python-template

Projet modèle avec divers codes Python à utiliser pour InterSystems IRIS Community Edition avec conteneur.

Caractéristiques :

  • Notebooks
  • Noyau Python intégré
    • Noyau ObjectScript
    • Noyau Vanilla Python
  • Python intégré
  • Code exemplaire
    • Démonstration de Flask
  • API natives Python d'IRIS
  • Code exemplaire

Diagram

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Article
· Mai 5, 2022 13m de lecture
CheatSheet pour travailler avec les globales

Quand on travaille avec les globales, on voit qu’il n’y a pas mantes fonction en ObjectScript (COS) à utiliser. C’est aussi le cas avec Python et Java. Toutefois, toutes ses fonctions sont indispensables quand on travaille directement avec les données sans utilisation des objets, des documents ou des tables.

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Vous avez probablement entendu parler des bases de données NoSQL. Il existe plusieurs définitions, mais pour simplifier, ce terme est couramment utilisé pour désigner les bases de données qui n'utilisent littéralement pas le langage SQL, c'est-à-dire les bases de données autres que les bases de données relationnelles (RDB).

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