Il y a quelque temps, j'ai présenté un nouveau pilote de Django pour IRIS. Maintenant, voyons comment utiliser Django avec IRIS en pratique.

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

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.

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.

Description du cas

Imaginons que vous soyez un développeur Python ou que vous disposiez d'une équipe bien formée et spécialisée en Python, mais que le délai dont vous disposez pour analyser certaines données dans IRIS est serré. Bien entendu, InterSystems propose 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 les bons vieux Pandas et de laisser l'IRIS pour une autre fois.

Formation complète en full Python pour construire de zéro une production sur IRIS.
Durée environ 30-45 minutes mais possibilité de tout copier coller ou d'acceder directement à la solution sur la branche solution du github.

https://github.com/LucasEnard/formation-template-python

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:

Salut la Communauté!

Profitez de regarder la nouvelle vidéo sur le moyen de se connecter aux InterSystems Cloud Services à partir de l'application Python à l'aide du pilote InterSystems DB-API.

📺 Connexion aux InterSystems Cloud Services avec Python

https://www.youtube.com/embed/TRrkrsB8GpE
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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.

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!

Titre: Une nouvelle version alpha de Python 3.12, plus rapide et plus légère, est désormais disponible

Résumé: Une nouvelle version alpha de Python 3.12, plus rapide et plus légère, est désormais disponible, apportant plusieurs améliorations au niveau du multitraitement et de la gestion des erreurs. Cette mise à jour promet des performances améliorées et une meilleure efficacité dans le traitement des tâches concurrentes. Les développeurs peuvent attendre avec impatience cette version qui devrait offrir une expérience encore plus fluide et une gestion des erreurs plus robuste. Python continue de s'améliorer en tant que langage de programmation de choix pour les projets de toutes tailles et de toutes complexités.

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.

Salut la Communauté,

Il est temps d'annoncer les gagnants du concours de développement Python InterSystems 2023 !

Merci à tous nos incroyables participants qui ont soumis 15 applications 🔥

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 :

   _________ ___ ____  
  |__  /  _ \_ _|  _ \
    / /| |_) | || |_) |
   / /_|  __/| ||  __/
  /____|_|  |___|_|    

À partir de la version 2021.1, InterSystems IRIS a commencé à fonctionner avec l'exécution python dans le noyau du moteur. Cependant, il n'y avait aucun moyen d'installer des paquets à partir de l'instance. Le principal attrait de Python est son énorme écosystème de paquets. C'est dans cette optique que je vous présente mon projet secondaire zpip, un wrapper pip qui peut être appelé depuis le terminal iris.

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.