#Embedded Python

IRIS Audio Query é uma aplicação full-stack que transforma áudio em uma base de conhecimento pesquisável.

Estrutura do projeto

community/
├── app/                   # FastAPI backend application
├── baml_client/           # Generated BAML client code
├── baml_src/              # BAML configuration files
├── interop/               # IRIS interoperability components
├── iris/                  # IRIS class definitions
├── models/                # Data models and schemas
├── twelvelabs_client/     # TwelveLabs API client
├── ui/                    # React frontend application
├── main.py                # FastAPI application entry point
└── settings.py            # IRIS interoperability entry point

Ao desenvolver aplicações Python com o InterSystems IRIS, você pode rapidamente acabar com vários contextos de execução:

• Python iniciado diretamente pelo IRIS com Embedded Python;
• um processo python3 comum que carrega as bibliotecas Embedded Python de uma instalação local do IRIS;
• uma aplicação Python externa que se conecta ao IRIS através do driver nativo oficial.

Esses três casos são úteis, mas eles não se comportam exatamente da mesma forma para imports, configuração do sistema, APIs de objetos e acesso SQL.

Os globals do InterSystems IRIS são um dos principais pontos fortes da plataforma: eles armazenam dados hierárquicos em uma estrutura direta, ordenada e eficiente. Mas ao trabalhar com Python, manipular globals às vezes pode parecer mais próximo de uma API de baixo nível do que dos hábitos naturais da linguagem.

O projeto iris-global-reference fornece uma camada Python sobre os globals do IRIS. Seu objetivo é simples: tornar o acesso aos globals mais legível, mais idiomático e mais fácil de integrar em código Python moderno, sem esconder o modelo hierárquico subjacente.

Apresentando o iris-synthetic-data-gen

Hoje publiquei um novo pacote no Open Exchange para geração de dados sintéticos diretamente no IRIS.

Pode ser um processo frustrante encontrar datasets decentes quando você está tentando montar um aplicativo de demonstração. Talvez o dataset não seja tão importante, mas você ainda quer que ele pareça minimamente realista e com várias tabelas relacionadas que sejam utilizáveis diretamente no IRIS, com os elegantes joins implícitos usando ->