A ideia

Já estamos em 2024, a versão IRIS 2024.1 acabou de ser lançada e todo mundo está falando sobre ela por aqui. Já temos muitos tutoriais sobre busca vetorial e aplicações de chat de inteligência artificial. Hoje quero propor algo diferente. Quero apresentar uma ideia e explorar todos os seus limites, e ao longo do texto farei algumas perguntas sobre a capacidade das ferramentas utilizadas, para que depois possamos compreender não só os resultados das novas funcionalidades, mas também como a máquina as processa.

Descrição

Este é um modelo para um aplicativo FastAPI que pode ser implantado no IRIS como um aplicativo Web nativo.

Instalação

1. Clone o repositório
2. Crie um ambiente virtual
3. Instale os requisitos
4. Execute o arquivo docker-compose

git clone
cd iris-fastapi-template
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
docker-compose up

Uso

A URL base é http://localhost:53795/fastapi/.

Endpoints

• /iris - Retorna um objeto JSON com as 10 principais classes presentes no namespace IRISAPP.
• /interop - Um endpoint de ping para testar a estrutura de interoperabilidade do IRIS.

Descrição

Este é um modelo para um aplicativo Django que pode ser implantado no IRIS como um aplicativo Web nativo.

Instalação

1. Clone o repositório
2. Crie um ambiente virtual
3. Instale os requisitos
4. Rode o arquivo docker-compose

git clone
cd iris-django-template
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
docker-compose up

Uso

A URL base é http://localhost:53795/django/.

Endpoints

• /iris - Retorna um objeto JSON com as 10 principais classes presentes no namespace IRISAPP.
• /interop - Um endpoint de ping para testar a estrutura de interoperabilidade do IRIS.

Descrição

Este é um modelo para um aplicativo Flask que pode ser implantado no IRIS como um aplicativo Web nativo.

Instalação

1. Clone o repositório
2. Crie um ambiente virtual
3. Instale os requisitos
4. Rode o arquivo docker-compose

git clone
cd iris-flask-template
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
docker-compose up

Uso

A URL de base http://localhost:53795/flask/.

Endpoints

• /iris - Retorna um objeto JSON com as 10 principais classes presentes no namespace IRISAPP.

Contexto

A Interface de Gateway de Servidor Web (WSGI) é uma convenção de chamada simples para servidores web encaminharem solicitações para aplicativos web ou frameworks escritos na linguagem de programação Python. WSGI é um padrão Python descrito detalhadamente em PEP 3333.

🤔 Ok, ótima definição, e qual o objetivo com o iris?

O IRIS 2024.2+ possui um novo recurso que permite que você execute aplicativos WSGI diretamente no IRIS. Esse recurso é uma ótima maneira de integrar o IRIS com outros frameworks e bibliotecas Python.

O Visual Studio Code lança novas atualizações todo mês com novos recursos e correções de bugs, e a versão de setembro de 2024 já está disponível.

A versão 1.94 agora inclui:

• Localizar no Explorer - Encontre arquivos rapidamente na visualização do Explorer com o controle Localizar aprimorado. Como consequência disso, o widget Localizar do Explorer em pastas do lado do servidor requer a versão 2.12.9-beta.4 ou posterior com APIs propostas habilitadas. Leia mais nesta publicação da Comunidade de desenvolvedores.

Na sessão anterior, exploramos o processo de instalação e começamos a escrever o IRIS em Python nativo. Agora procederemos a examinar a global percorrida e interatuar com os objetos da classe IRIS

get: esta função se utiliza para obter valores do nó percorrido

deftraversal_firstlevel_subscript()"""
    ^mygbl(235)="test66,62" and ^mygbl(912)="test118,78"
    """for

node e items: percorrido de um só nível com node  e obtenção dos valores da mesma maeira que $Order(^mygbl(subscript), direction, data).

traversal_dollar_order_single_levelfor

for

nextsubscript

Olá comunidade

Nós experimentamos anteriormente o Python embutido em IRIS; no entanto, eu ainda não tive a oportunidade de implementar IRIS usando Python nativo. Nesse artigo, vou percorrer os passos que eu usei para começar a aprender e implementar IRIS dentro da fonte Python. Eu também gostaria de agradecer @Guillaume Rongier e @Luis Angel Pérez Ramos pela ajuda resolvendo os problemas que encontrei durante minha recente instalação PIP de IRIS no Python, que eu habilitei para funcionar adequadamente.

Vamos começar a escrever IRIS em Python.

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).

Faz bastante tempo desde a última vez que escrevi uma postagem de atualização do IoP.

Então, o que há de novo desde o lançamento da interface de linha de comando IoP?

Dois novos grandes recursos foram adicionados ao IoP:

• Rebranding: o módulogrongier.pex foi renomeado para iop para refletir o novo nome do projeto.
• suporte Async: IoP agora suporta funções assíncronas e co-rotinas.

Rebranding

O módulo grongier.pex foi renomeado para para refletir o novo nome do projeto.

O módulo grongier.pex ainda está disponível para compatibilidade retroativa, mas será removido no futuro.

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?

Um experimento sobre como usar a framework LangChain, Busca por Vetor IRIS e LLMs para gerar SQL compatível com IRIS de prompts de usuários.

Esse artigo foi baseado neste notebook. Você pode rodar com um ambiente pronto para uso com esta aplicação no OpenExchange.

Setup

Primeiro, precisamos instalar as livrarias necessárias:

!pip install --upgrade --quiet langchain langchain-openai langchain-iris pandas

Iris-python-template

Projeto template com vários códigos Python para ser usado com InterSystems IRIS Community Edition com container.

Apresentando:

• Notebooks
  • Kernel de Python Embutido
  • ObjectScript Kernel
  • Vanilla Python Kernel
• Python Embutido
  • Exemplo de código
  • Flask demo
• IRIS Python Native APIs
  • Exemplo de código

2. Tabela de Conteúdos

• 1. iris-python-template
• 2. Tabela de Conteúdos
• 3. Instalação
  • 3.1. Docker
• 4. Como começar a programar
  • 4.1. Pré-requisitos
    • 4.1.1. Comece a desenvolver em ObjectScript
    • 4.1.2. Comece a desenvolver em Python Embutido
    • 4.1.3. Comece a desenvolver com Notebooks

Desenvolvimento de frontend pode ser uma tarefa muito difícil, especialmente para desenvolvedores focados em backend. Mais cedo na minha carreira, as linhas entre frontend e backend eram borradas, e se experava de todos que conseguissem manejar ambos. CSS em particular era um desafio constante, parecia uma missão impossível.

Apesar de eu aproveitar trabalho de frontend, CSS ainda é um desafio complexo para mim, especialmente porque aprendi por tentativa e erro.

Olá Comunidade,

Nesse artigo, demonstrarei os seguintes passos para criar seu próprio chatbot utilizando spaCy (spaCy é uma biblioteca de software de código aberto para o processamento avançado de linguagem natural, escrita nas linguagens de programação Python e Cython):

• Passo 1: Instalar as livrarias necessárias

• Passo 2: Criar o arquivo de padrões e respostas

• Passo 3: Treinar o modelo

• Passo 4: Criar uma aplicação ChatBot baseada no modelo treinado

Comecemos

O Visual Studio Code lança novas atualizações todo mês com novos recursos e correções de bugs, e a versão de junho de 2024 já está disponível.

A Versão 1.91 inclui: 

• Prévia: gráfico de alterações de Entrada/Saída - Visualize as alterações de entrada e saída na exibição do Controle de Origem.
• Ambientes Python - Descoberta de ambiente aprimorada com python-environment-tools.
• Envio inteligente em REPL nativo - Execute suavemente trechos de código no REPL nativo.
• Extensibilidade do GitHub Copilot - APIs de modelo de bate-papo e linguagem disponíveis no VS Code Stable.

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

Nosso objetivo

No último artigo, falamos sobre alguns fatores iniciais do Django. Aprendemos como começar um projeto, garantir que temos todos os requisitos e fazer um CRUD. No entanto, hoje vamos um pouco mais além.

Às vezes precisamos acessar métodos mais complexos, então hoje vamos conectar o IRIS a um ambiente Python, construir algumas funções e exibir seus resultados numa página web. Será similar à última discussão, mas mais adiante para que você possa fazer algo novo, mas não demais para que você se sinta perdido.

Por que conectar Flask com InterSystems IRIS?

A primeira coisa que vem à mente quando pensamos sobre a combinação de Flask com IRIS é um portal para interagir com seus clientes e parceiros. Um bom exemplo seria um website para pacientes acessarem seus exames clínicos. É claro, nesse caso seria necessário uma boa camada de segurança, que nós não cobrimos no último artigo. No enteando, podemos adicioná-la sem esforços com o Werkzeug, por exemplo.

Índice

Parte 1

• Introduzindo o Flask: uma rápida revisão da documentação do Flask, onde você vai achar tudo o que precisa saber para esse tutorial;
• Conectando ao InterSystems IRIS: um passo a passo detalhado de como usar SQLAlchemy para conectar a uma instância IRIS.

Parte 2

• Uma discussão sobre esse tipo de implementação: por que devemos usá-la e em quais situações é aplicável.

Introdução ao Django

Django é um framework web desenhado para desenvolver servidores e APIs, e lidar com bases de dados de uma maneira rápida, escalável e segura. Para garantir isso, o Django fornece ferramentas não apenas para criar o esqueleto do código, mas também para atualizá-lo sem preocupaçõs. Ele permite que o desenvolvedor veja as mudanças quase ao vivo, corrija erros com a ferramenta de debug, e cuide da segurança com facilidade.

Para entender como o Django funciona, vamos dar uma olhada na imagem abaixo:

Introdução

Não muito tempo atrás, eu me deparei com a ideia de Usar a Sintaxe de Definição de Classe Python para criar classes IRIS no Portal de Ideias do InterSystems. Ela atraiu minha atenção porque integrar o máximo de sintaxes possíveis dá visibilidade aos produtos InterSystems para programadores de muitas linguagens.

O autor dessa ideia apontou a possibilidade de criar classes usando a sintaxe Python, em adição às já disponíveis no IRIS. Esse conceito me inspirou a escrever esse artigo, explorando as possibilidades de acessar o poder total da InterSystems utilizando apenas Python.

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.

A ideia

Já estamos em 2024, a versão IRIS 2024.1 acabou de sair e estamos todos falando disso aqui. Já temos muitos tutoriais sobre busca vetorial e aplicações de chats de inteligência artificial. Hoje quero propor algo diferente. Quero apresentar uma ideia e explorar todos os seus limites e, ao longo do texto, vou levantar alguns questionamento sobre a capacidade da ferramentas utilizadas para que possamos compreender não só os resultados de as novas funcionalidades, mas também como a máquina as processa.

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

​

DNA Similarity and Classification é uma API REST utilizando a tecnologia InterSystems Vector Search para investigar semelhanças genéticas e classificar eficientemente sequências de DNA. Este é um aplicativo que utiliza técnicas de inteligência artificial, como aprendizado de máquina, aprimorado por recursos de pesquisa vetorial, para classificar famílias genéticas e identificar DNAs semelhantes conhecidos a partir de um DNA de entrada desconhecido.

BPL a 10.000 pés

BPL é uma sigla para Business Process Language (Linguagem de processamento de negócio).
Isso é um arquivo em formato XML para descrever a orquestração complexa de interações de informações entre sistemas.
A máquina de integração da InterSystems tem, há duas décadas, fornecido um editor visual para construir, configurar e manter o BPL usando uma interface gráfica. Você pode pensar nisso como se fosse desenhar um diagrama de fluxo de processo que pode ser compilado e implementado.

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

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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?