Como parte do concurso IRIS Python 2024, meu colega Damir e eu tivemos uma ideia de onstruir uma plataforma chamada ShelterShare para conectar vítimas e voluntários para requisições de abrigo. Para isso, escolhemos Django como uma framework e procedemos para construir a primeira versão ccom 3 docker containers diferentes, django, iris e nginx, que iriam então utilizar o IRIS puramente como uma máquina de base de dados pelo muito bem composto django_iris (cumprimentos ao Dimitry).

Tenho orgulho de anunciar o novo lançamento de iris-pex-embedded-python (v2.3.1) com uma nova interface de linha de comando.

Essa linha de comando é chamada iop, de Interoperability On Python.

Primeiro, eu gostaria de apresentar em algumas palavras as maiores mudanças no projeto desde a primeira versão.

Um breve histórico do projeto

A versão 1.0 foi uma prova de conceito para mostrar como a framework de interoperabilidade do IRIS pode ser usada com uma abordagem primeiro python enquanto permanece compatível com qualquer código ObjectScript existente.

O que isso significa? Significa que qualquer desenvolvedor python pode usar a framework de interoperabilidade do IRIS sem ter nenhum conhecimento de ObjectScript.

Exemplo:

from grongier.pex import BusinessOperation

class MyBusinessOperation(BusinessOperation):

    def on_message(self, request):
        self.log.info("Received request")

Incrível, não é?

Com a introdução dos tipos de dados vetoriais e da funcionalidade de Vector Search em IRIS, se abre todo um mundo de possibilidades para o desenvolvimento de aplicações para nós, e um exemplo delas é a que vi recentemente publicada num concurso do Conselho de Saúde de Valencia, onde solicitavam uma ferramenta para ajudar na codificação CID-10 utilizando modelos de IA.

Como poderíamos implementar uma aplicação similar à solicitada? Vejamos o que seria necessário:

1. Lista de códigos do CID-10, que usaremos como contexto da nossa aplicação RAG para buscar diagnósticos dentro dos textos livres.

Introdução ao WSGI em IRIS

Com o IRIS 2024+, os usuários podem hospedar aplicações WSGI usando Security.Applications. Por exemplo, um usuário pode fazer algo como o seguinte:

Exemplo funcional mínimo

zn "%SYS"
Kill props
Set props("Description") = "Sample WSGI Application"
Set props("MatchRoles") = ":%All"
Set props("WSGIAppLocation") = "/path/to/flaskapp"
Set props("WSGIAppName") = "myapp"
Set props("WSGICallable") = "app"
Set props("DispatchClass") = "%SYS.Python.WSGI" // importante, se não será reconhecido como uma aplicação CSP
Set sc = ##class(Security.Applications).Create("/flask", .

Oi Comunidade,

Estamos felizes em convidar vocês para a próxima competição online de programação da InterSystems, que será focada em Python!

🏆 Competição InterSystems Python 🏆

Duração: Julho 15 - Agosto 4, 2024

Premiação total: $14,000

Olá Comunidade

Nesse artigo, vou introduzir minha aplicação irisChatGPT construída no LangChain Framework.

Primeiramente, vamos ter uma breve visão geral desse framework.
O mundo inteiro está falando sobre o ChatGPT e como as Large Language Models (LLMs - Grandes modelos de linguagem) se tornaram tão poderosas e tem performado além das expectativas, oferecendo conversas quase humanas. Isso é só o começo de como isso pode ser aplicado em qualquer empresa e qualquer domínio!

Olá a todos! 

Trabalho há muitos anos com Excel e, ultimamente, foquei no tratamento de bases de dados.

Realmente minha experiencia com Excel foi para trabalhos financeiros, não tanto analíticos de dados em si, mas em um projeto recente pude trabalhar muito com SQL e me interessei um pouco pelo tema (não sou nenhuma uma especialista, já aviso!)

Me perguntei como poderia unir vários excels em um para, por exemplo, entregá-lo à Análise de dados utilizando a tecnologia InterSystems. Juntei toda a informação em um pequeno artigo. Espero que seja útil e, é claro, estou aberta a correções.

Introdução

Com o crescimento da Gen AI, acreditamos que agora os usuários devem ser aptos a acessar dados não estruturados de uma maneira muito mais simples. A maioria das pessoas tem muitos emails que não conseguem dar conta. Por exemplo, em investimentos/trading, os profissionais dependem de decisões rápidas que levem em consideração o máximo de informação possível. Da mesma maneira, empregados seniores em uma startup lidando com muitos times e disciplinas podem ter dificuldade em organizar todos os emails que recebem.

Problema

Você se identifica com isso: a capacidade e impacto da tecnologia que é realmente descoberta quando empacotada da maneira correta para seu público alvo? O melhor exemplo seria como a Generative AI deslanchou quando o ChatGPT veio ao público para fácil acesso e não como as capacidades Transformers/RAG's (Retrieval-Augmented Generation - Geração Aumentada de Recuperação) foram identificadas. Pelo menos uma usabilidade muito maior surgiu, quando a audiência foi incentivada para explorar as possibilidades.

Há 2 anos eu venho utilizando Python embutido diariamente. Talvez seja o momento de compartilhar um feedback sobre essa jornada.

Por que escrever esse feedback? Porque eu acredito que sou como a maioria das pessoas aqui, um desenvolvedor ObjectScript, e penso que a comunidade poderia ter algum benefício desse feedback e entender melhor os prós e contras de escolher Python embutido para desenvolver em IRIS. Além de evitar algumas armadilhas.

• Feedback : Usando Python embutido diariamente por 2 anos
• Introdução
• Começando com Python
  • Python não é ObjectScript
    • Pep8
    • Modulos
    • Dunders
  • Conclusão
• Python Embutido
  • O que é Python embutido?
  • Como usar Python embutido?
  • Como eu uso Python embutido
    • Use libraries e códigos Python como se fossem classes ObjectScript
      • Com a tag de linguagem
      • Sem a tag de lingaugem
      • Conclusão
    • Use uma primeira abordagem Python
      • Exemplo: iris-fhir-python-strategy
      • Observações
      • Onde achar o código
        • Como implementar uma estratégia
        • Implementação de InteractionsStrategy
        • Implementação de interações
        • Interações em Python
        • Implementação da classe abstrata de Python
      • Muito longo, faça um resumo

1. interoperability-embedded-python

Esta prova de conceito busca mostrar como o framework de interoperabilidade do iris pode ser usado com o embedded python.

1.1. Índice

• 1. interoperability-embedded-python
  • 1.1. Índice
  • 1.2. Exemplo
  • 1.3. Registrar um componente
• 2. Demonstração
• 3. Pré-requisitos
• 4. Instalação
  • 4.1. Com Docker
  • 4.2. Sem Docker
  • 4.3. Com ZPM
  • 4.4. Com PyPI
    • 4.4.1. Problemas conhecidos
• 5. Como executar a amostra
  • 5.1. Contêineres Docker
  • 5.2. Portal de Gerenciamento e VSCode
  • 5.3. Abrir a produção
• 6. O que está dentro do repositório
  • 6.1. Dockerfile
  • 6.2. .vscode/settings.json
  • 6.3.

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

Desde a versão 2021.1, o InterSystems IRIS começou a enviar com um ambiente de execução do python no kernel do motor. No entanto, não havia como instalar pacotes de dentro da instância. A principal vantagem do python é seu enorme ecossistema de pacotes. Com isso em mente, apresento meu projeto pessoal zpip, um wrapper de pip que pode ser chamado a partir do terminal iris.

O que é o zpip?

Temos um delicioso conjunto de dados com receitas escritas por vários usuários do Reddit, porém, a maioria das informações é texto livre, como o título ou a descrição de um post. Vamos descobrir como carregar o conjunto de dados facilmente, extrair algumas características e analisá-las usando recursos do modelo de linguagem grande da OpenAI no Embedded Python e no framework Langchain.

Carregando o conjunto de dados

Primeiro de tudo, precisamos carregar o conjunto de dados ou podemos só nos conectar a ele?

Atualmente, há bastante conversa sobre o LLM, a IA etc. Os bancos de dados vetoriais fazem um pouco parte disso, e já há várias realizações diferentes para o suporte no mundo fora do IRIS. 

Por que o vetor?

• Pesquisa de similaridade: os vetores permitem uma pesquisa de similaridade eficiente, como encontrar os itens ou documentos mais parecidos em um banco de dados. Bancos de dados relacionais tradicionais são projetados para pesquisas de correspondência exata, que não são adequadas para tarefas como pesquisa de similaridade em imagens ou texto.
• Flexibilidade: as representações vetoriais são versáteis e podem ser derivadas de vários tipos de dados, como texto (por embeddings, como Word2Vec e BERT), imagens (por modelos de aprendizado profundo) e muito mais.
• Pesquisas entre modalidades: os vetores permitem a pesquisa em várias modalidades de dados diferentes. Por exemplo, a partir da representação vetorial de uma imagem, é possível pesquisar imagens semelhantes ou textos relacionados em um banco de dados multimodal.

E vários outros motivos.

Então, para este concurso de python, decidi tentar implementar esse suporte. Infelizmente, não conseguir terminar a tempo, e explicarei abaixo porquê.

Olá Desenvolvedores, 

Comece a assistir o novo vídeo em InterSystems Developers YouTube:

⏯ Using Embedded Python as a Jupyter Notebook Server @ Global Summit 2023

Deixe-me apresentar meu novo projeto, que é o irissqlcli, um REPL (Read-Eval-Print Loop)  para o InterSystems IRIS SQL 

• Destaque de sintaxe
• Sugestões (tabelas, funções)
• 20+ formatos de saída
• Suporte ao stdin
• Saída em arquivos 

Instale com o pip

pip install irissqlcli

Ou execute com o docker

docker run -it caretdev/irissqlcli irissqlcli iris://_SYSTEM:SYS@host.docker.internal:1972/USER

Conecte ao 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
+----------+-------------------+------------------------------------------------------------+
| Command  | Shortcut          | Description                                                |
+----------+-------------------+------------------------------------------------------------+
| .exit    | q                | Exit.                                                      |
| .mode    | \T                | Change the table format used to output results.            |
| .once    | \o [-o] filename  | Append next result to an output file (overwrite using -o). |
| .schemas | \ds               | List schemas.                                              |
| .tables  | \dt [schema]      | List tables.                                               |
| \e       | \e                | Edit command with editor (uses $EDITOR).                   |
| help     | ?                | Show this help.                                            |
| nopager  | \n                | Disable pager, print to stdout.                            |
| notee    | notee             | Stop writing results to an output file.                    |
| pager    | \P [command]      | Set PAGER. Print the query results via PAGER.              |
| prompt   | R                | Change prompt format.                                      |
| quit     | q                | Quit.                                                      |
| tee      | tee [-o] filename | Append all results to an output file (overwrite using -o). |
+----------+-------------------+------------------------------------------------------------+
Time: 0.012s
[SQL]_SYSTEM@localhost:USER>

Visão geral

A documentação online contém o tópico Defining and Using Class Queries (Definir e usar consultas de classe) para referência-

A personalização direta de procedimentos armazenados com ObjectScript tem sido útil para acessar o armazenamento NoSQL e as mensagens externas pela integração, para apresentar a saída em um formato tabular.

Por exemplo: um aplicativo que já usa 90% da interação SQL de um front-end também pode estender esse acesso aos outros 10% da funcionalidade de plataforma necessária, pelo mesmo acesso SQL.

Por que decidi escrever isso

No meu último artigo, falei sobre devolver valores com Python. Mas a devolução é muito simples, o que pode complicá-la é o que vou falar hoje: onde é tratado o valor.
 

Objeto Python em IRIS

Seguindo o exemplo do último artigo, temos o método:

Class python.returnTest [ Abstract ]
{

ClassMethod returnSomething(pValue... As %String) As %Integer [ Language = python ]
{
	return pValue
}

}

Assim, temos devolvido um objeto de Python, que para IRIS é a classe %SYS.Python. Então, por ejemplo, se chamo o método com dois valores, tenho:
 

Set returnValue = ##class

Ao começar a desenvolver com o IRIS, temos um kit de distribuição ou, no caso do Docker, extraímos a imagem do Docker e, geralmente, precisamos inicializá-lo e configurar o ambiente de desenvolvimento. Talvez seja necessário criar bancos de dados, namespaces, ativar/desativar serviços e criar recursos. Com frequência, precisamos importar código e dados na instância do IRIS e executar código personalizado para inicializar a solução.

Há vários modelos no Open Exchange onde sugerimos como inicializar o REST, Interoperability, Analytics, Fullstack e vários outros modelos com ObjectScript. E se só quisermos usar o Python para configurar o ambiente de desenvolvimento para o projeto do Embedded Python com o IRIS?

Então, a versão recente do modelo do Embedded Python é o boilerplate de python puro que pode ser um ponto de partida para os desenvolvedores que criam projetos em python, sem precisar usar e aprender o ObjectScript. Este artigo demonstra como esse modelo pode ser usado para inicializar o IRIS. Vamos lá!

Peço desculpas se isso for óbvio para programadores Python, mas, para aqueles que estão saindo do ObjectScript, esta pode ser uma dica útil.

O cenário é o desenvolvimento de alguns comandos do Embedded Python.

Testando se a funcionalidade está sendo confirmada pelo shell:

$SYSTEM.Python.Shell()
 
Python 3.9.5 (default, Mar 14 2023, 06:58:44) [MSC v.1927 64 bit (AMD64)] on win32
Type quit() or Ctrl-D to exit this shell.

Quando o Python avalia uma expressão no shell, ele imprime o resultado da expressão no terminal.

>>> 1 + 2
3

É bastante fácil avaliar e imprimir valores sem querer

>>> iris.

Visão geral

Com o cross-skilling do objectScript do IRIS para o Python, ficam claras algumas diferenças fascinantes na sintaxe.

Uma dessas áreas é como o Python retorna Tuplas de um método com desempacotamento automático.

Efetivamente, isso se apresenta como um método que retorna vários valores. Que invenção incrível :)

out1, out2 = some_function(in1, in2)

O ObjectScript tem uma abordagem diferente com o ByRef e os parâmetros de saída.

Do ##class(some_class).SomeMethod(.inAndOut1, in2, .out2)

Onde:

• inAndOut1 é o ByRef
• out2 é a saída

O ponto à esquerda (".

20 anos. 

Agora em 2023 eu completo 20 anos trabalhando com tecnologia, desenvolvendo sistemas, implementando, criando novas soluções e posso afirmar que trabalhar com tecnologia InterSystems fez e faz parte da minha vida. Afinal, foram 18 anos trabalhando todos os dias com essa tecnologia.

Comecei a trabalhar com o Caché 4, lá atrás em 2003, vivenciei as mudanças para o Caché 5, Caché e Ensemble 2008, 2010, 2012, 2014, 2017, 2018 e até finalmente chegarmos no InterSystems IRIS.

Olá pessoal,

Estou fazendo alguns testes com Python + IRIS e me deparei com uma situação de retorno de erro.

ClassMethod WhileTest() [ Language = python ]
{
venda = input("Registre um produto ou vazio para sair: ")
vendas = []

while venda != "":
        vendas.append(venda)
        venda = input("\nRegistre um produto ou vazio para sair: ")

print("\nOs produtos cadastrados foram: {}".format(vendas))
}

Ao executar esse código, tenho o retorno de erro abaixo quando sai do while:

<THROW> *%Exception.PythonException <THROW> 230 ^^0^D ##CLASS(CursoPython.Repeticao).

Olá, comunidade,
Neste artigo, vou demonstrar o uso do InterSystems Embedded Python. Vamos abordar os tópicos abaixo:

• 1-Visão geral do Embedded Python
• 2-Uso do Embedded Python
  • 2.1- Usando uma biblioteca do Python de ObjectScript
  • 2.2- Chamando as APIs do InterSystems do Python
  • 2.3- Usando ObjectScript e Python juntos
• 3-Usando as funções integradas do Python
• 4-Módulos/bibliotecas do Python 
• 5-Casos de uso do Embedded Python
  • 5.1- Impressão de PDF usando a Biblioteca Reportlab do Python
  • 5.2- Geração de código QR usando a Biblioteca Qrcode do Python
  • 5.

Porque estou estou escrevendo isso?

Ano passado eu escrevi um artigo para iniciantes para utilizar o Python incorporado. Depois se iniciou uma pequena discussão sobre como retornar valores com Python e achei algumas observações interessantes que valem a pena fazer um artigo. Além disso, espero que possa alcançar mais pessoas assim.

Situações possíveis

Há duas coisas com as quais temos que nos preocupar ao retornar um valor com Python. A primeira é o tipo que você está tentando retornar e a segunda é onde está retornando.

Olá desenvolvedores,

Assista a este vídeo para saber como os usuários do InterSystems IRIS estão implantando o Python Nativo para acelerar o desenvolvimento de seus aplicativos:

⏯ Casos de Uso de Python Nativo @ Global Summit 2022

Olá Comunidade,

Vamos nos encontrar virtualmente em nossa Terceira Mesa Redonda da Comunidade! Esta será uma discussão de 60 minutos sobre um determinado tópico: Desenvolvendo com Python. 

Inscreva-se através >> este desafio Global Masters << 

Olá Comunidade,

Junte-se a nós para um Encontro de Desenvolvedores InterSystems durante o TechCrunch Disrupt 2022!

Estaremos nos reunindo na quarta-feira, 19 de outubro, no Bartlett Hall, localizado na 242 O'Farrell St. (a poucos quarteirões do Moscone Center), das 18h às 20h30 PT, onde os palestrantes discutirão como os desenvolvedores pode trazer o código para os dados, não os dados para o código com Embedded Python e ML Integrado no InterSystems IRIS.

Alimentos e bebidas serão servidos acompanhados de discussões.

Agenda:

Depois deste GitHub, vamos ver como o protocolo FIX pode ser facilmente implementado usando a IRIS e o Python.

Se você não tem muito tempo, foque na seção Envie uma Cotação antes do Pedido no final, que explica em alguns minutos como enviar uma Solicitação de Cotação seguido por uma Solicitação de Pedido, além de mostrar o resultado do servidor em menos de cinco cliques.

IRIS-fix-protocol

A implementação do Protocolo FIX usando um contêiner Python da IRIS para o iniciador e um contêiner Python regular para o ativador.

Olá Desenvolvedores!

Temos incríveis artigos novos para vocês lerem e curtirem graças aos nossos maravilhosos participantes do 3ºConcurso de Artigos Técnicos: Edição Python!

🌟 12 ARTIGOS INCRÍVEIS 🌟

E agora chegou a hora de anunciarmos os ganhadores!

Vamos conhecer os ganhadores e seus artigos: