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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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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· 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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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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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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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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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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Pour le prochain Concours Python, j'aimerais faire une petite démo, sur la création d'une simple application REST en Python, qui utilisera IRIS comme base de données. Et utiliser les outils suivants

  • Le cadre FastAPI, très performant, facile à apprendre, rapide à coder, prêt pour la production.
  • SQLAlchemy est la boîte à outils SQL et le Mapping objet-relationnel de Python qui donne aux développeurs en Python toute la puissance et la flexibilité de SQL.
  • Alembic est un outil léger de migration de base de données à utiliser avec le SQLAlchemy Database Toolkit pour Python.
  • Uvicorn est une implémentation de serveur web ASGI pour Python.
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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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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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· 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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· 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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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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· 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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· 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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· 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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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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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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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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· Nov 24, 2023 4m de lecture
Un framework oui, mais un framework adapté

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.

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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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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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