Nouvelle publication

Récemment, la question s'est posée en discutant avec mes étudiants de l'accès aux données stockées dans IRIS depuis différentes langues : s'il était possible d'initier la connexion et d'obtenir les données de la solution Cloud (InterSystems IRIS CloudSQL) à partir de Microsoft Excel, et non l'inverse. Compte tenu des nombreuses façons différentes d'obtenir des données dans Excel (importation de données à partir de sources externes, connexion à des bases de données à l'aide de pilotes ODBC, utilisation de requêtes avancées et de requêtes Web, etc.), le choix évident était d'essayer le pilote ODBC. La seule tâche qui restait était d'essayer de se connecter à la base de données dans le cloud à l'aide du pilote ODBC.

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Nous savons tous qu'il est crucial de disposer d'un ensemble de données de test appropriées avant de déployer une application en production pour garantir sa fiabilité et ses performances. Il permet de simuler des scénarios du monde réel et d'identifier les problèmes ou bugs potentiels avant qu'ils n'impactent les utilisateurs finaux. De plus, les tests avec des ensembles de données représentatifs permettent d’optimiser les performances, d’identifier les goulots d’étranglement et d’affiner les algorithmes ou les processus selon les besoins. En fin de compte, disposer d’un ensemble complet de données de test permet de fournir un produit de meilleure qualité, réduisant ainsi le risque de problèmes de post-production et améliorant l’expérience utilisateur globale.

Dans cet article, voyons comment utiliser l'IA générative, par example Gemini de Google, pour générer des données significatives sur les propriétés de plusieurs objets. Pour ce faire, j'utiliserai le service RESTful pour générer des données au format JSON puis j'utiliserai les données reçues pour créer des objets.

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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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Salut les gars,

Il y a quelques jours, un client m'a contacté avec le souhait d'améliorer son application existante, qui utilise les services SOAP afin de partager la même autorisation avec sa nouvelle API d'application basée sur REST. Comme leur nouvelle application utilise OAuth2, le défi était clair : comment transmettre le token d'accès avec la requête SOAP au serveur.

Après avoir passé du temps sur Google, il s'est avéré que l'un des moyens possibles d'y parvenir consistait à ajouter un élément d'en-tête supplémentaire à l'enveloppe SOAP, puis à s'assurer que l'implémentation du WebService fait ce qui est nécessaire pour valider le jeton d'accèsю

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J'ai récemment réalisé que cela faisait bien trop longtemps que je n'avais pas parlé des dernières fonctionnalités de l'extension InterSystems ObjectScript pour Visual Studio Code.

J'ai le plaisir d'annoncer la version 2.12.1 de l'extension ObjectScript, contenant un certain nombre d'améliorations qui facilitent la vie des développeurs. Certains points forts sont décrits ci-dessous, y compris la fonctionnalité n°1 demandée par Global Summit : l'importation XML !

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Article
· Jan 23 2m de lecture
Obtenir JSON à partir de SQL

Saviez-vous que vous pouvez obtenir des données JSON directement à partir de vos tables SQL ?

Permettez-moi de vous présenter 2 fonctions SQL utiles utilisées pour récupérer des données JSON à partir de requêtes SQL : JSON_ARRAY et JSON_OBJECT.
Vous pouvez utiliser ces fonctions dans l'instruction SELECT avec d'autres types d'éléments de sélection, et elles peuvent être spécifiées à d'autres emplacements où une fonction SQL peut être utilisée, comme dans une clause WHERE.

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Dans l'article précédent, nous avons vu comment récupérer une ressource stockée dans la base de données de notre HIS particulier, nous allons donc voir aujourd'hui comment ajouter de nouveaux dossiers dans notre HIS dont l'origine est une ressource FHIR reçue dans notre système.

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Nous reprenons notre exemple d'utilisation de l'adaptateur FHIR, dans cet article nous allons voir comment le configurer dans nos instances IRIS et quel est le résultat de l'installation.

Les étapes de configuration du projet sont les mêmes que celles présentées dans la documentation officielle, que vous pouvez consulter directement ici. Bon, au travail !

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Certainement, vous avez tous entendu que FHIR était la panacée et la solution à tous les problèmes d'interopérabilité et de compatibilité entre les systèmes. Ici, nous pouvons voir l'un de ses défenseurs classiques qui tient une ressource FHIR dans sa main et l'apprécie énormément :

Mais pour le reste de nous autres mortels, nous allons faire une petite introduction.

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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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En profitant de l'application Quiniela ML et comme nous l'avons dit dans l'article précédent, nous allons expliquer comment nous pouvons réaliser une authentification JWT entre notre frontend développé en Angular et notre backend développé en InterSystems IRIS.

Je vous rappelle l'architecture de notre projet QuinielaML :

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Bienvenue chers membres de la Communauté à la présentation et au premier article d'un petit projet qui présentera les capacités d'InterSystems IRIS à fournir une fonctionnalité de sauvegarde complète pour une application web développée en Angular. Dans cet article, nous nous contenterons de présenter le concept ainsi que les fonctionnalités d'InterSystems IRIS utilisées de manière générale, en allant plus en détail dans les articles suivants.

Bienvenue à QuinielaML !

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Bonjour les développeurs, Je suis actuellement en train de faire une démo sur la construction d'une interface utilisateur en front-end faisant de l'analyse de données et de mettre en place un test de performance avec de gros objets de données, donc l'utilisation de "Populate Utility" pourrait m'aider à générer automatiquement des échantillons de données avec lesquels je pourrais jouer.

Dans ce post, j'aimerais partager mon expérience de l'utilisation de Populate Utility, y compris l'utilisation du paramètre POPSPEC.

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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.

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