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#Python

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Python é uma linguagem de programação interpretada de alto nível para programação de uso geral. Criado por Guido van Rossum e lançado pela primeira vez em 1991, o Python tem uma filosofia de design que enfatiza a legibilidade do código, principalmente usando significativos espaços em branco

Site oficial.

InterSystems Python BindingDocumentação.

Todo o tempo

Introdução

Em alguns dos últimos artigos, eu falei sobre tipos entre IRIS e Python, e ficou claro que não é tão fácil acessar objetos de um lado pelo outro.

Por sorte, o trabalho já foi feito para criar o SQLAlchemy-iris (clique no link para ver na Open Exchange), o que faz tudo muito mais fácil para o Python acessar os objetos do IRIS, e eu vou mostrar como começar.

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Artigo
· Set. 22, 2022 5min de leitura
Python e IRIS na prática - com exemplos!

Aqui você vai encontrar um programa simples que usa Python em um ambiente de desenvolvimento IRIS e outro programa simples que sua ObjectScript em um ambiente de desenvolvimento Python. Além disso, gostaria de compartilhar alguns dos problemas que tive enquanto aprendia a implementar esses códigos.

Python em ambiente IRIS

Digamos, por exemplo, que você está desenvolvendo no IRIS e tem um problema que acha mais fácil ou mais eficiente de se resolver com Python.

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Artigo
· Jun. 10, 2023 9min de leitura
Revendo 20 anos

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.

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Artigo
· Maio 5, 2023 2min de leitura
Apache Superset agora com IRIS

Apache Superset é uma plataforma moderna de exploração e visualização de dados. O Superset pode substituir ou trazer ganhos para as ferramentas proprietárias de business intelligence para muitas equipes. O Superset integra-se bem com uma variedade de fontes de dados.

E agora é possível usar também com o InterSystems IRIS.

Uma demo online está disponível e usa IRIS Cloud SQL como sua fonte de dados.

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Artigo
· Fev. 22, 2023 2min de leitura
Retornando valores com python

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.

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A plataforma de dados InterSystems IRIS © agora apresenta suporte nativo completo para Python, liberando o poder da linguagem de programação mais popular do mundo para criar aplicativos de missão crítica com uso intensivo de dados.

https://www.intersystems.com/news-events/news/news-item/embedded-python-intersystems-iris-data-platform/

Essa decisão estratégica leva em consideração vários fatores:

  • A grande escala no uso de Python dentro das corporações
  • Python passou ser a um padrão de fato para desenvolvimento de modelos de Machine Learning (ML)
  • A grande oferta e demanda de programadores Python.

A seguir iremos explorar esses pontos.

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1. Demonstração Integrated ML

Este repositório é uma demonstração do IntegratedML e Python Incorporado.

SideBySidePythonAndCos

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Artigo
· Fev. 5, 2022 8min de leitura
Detecção de Objetos com Embedded Python e IRIS

A partir do IRIS 2021.2 é possível escrever métodos de classe usando a linguagem Python. Usei esse novo recurso para detectar pessoas e objetos em imagens, usando o ImageAI (https://github.com/OlafenwaMoses/ImageAI). O criador do ImageAI o define como: "Uma biblioteca python de código aberto criada para permitir aos desenvolvedores criarem aplicativos e sistemas com recursos autônomos de Deep Learning e Visão Computacional usando poucas linhas de código".

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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.

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Artigo
· Maio 12, 2023 2min de leitura
um Jupyter-Notebook vergine

Seguindo um pacote do último concurso, encontrei um problema estranho.
Havia o requisito para instalar o jupyter-notebook.
Eu trabalho no Windows e havia algum Python antigo instalado.
Nenhuma grande surpresa: a instalação do jupyter-notebook falhou
Portanto, a versão mais recente do Python foi instalada rapidamente.

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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.

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Neste GitHub, você pode encontrar todas as informações sobre como usar um modelo de machine learning / IA do HuggingFace no Framework IRIS usando python.

1. iris-huggingface

Uso de modelos de machine learning no IRIS usando Python. Para modelos text-to-text, text-to-image e image-to-image.

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Olá Comunidade,

Estamos gratos em convidar todos os desenvolvedores para o Webinar de Lançamento do Concurso Python InterSystems! O tópico deste webinar é dedicado ao Concurso Python.

Neste webinar nós iremos apresentar dois modelos para introdução ao desenvolvimento com o Python Incorporado :

  1. O que é o Python Incorporado e o Jupyter;
  2. Python Incorporado com Interoperabilidade (PEX alterado para utilizar o Python Incorporado).

Como sempre, nossos especialistas irão responder aos questionamentos de como desenvolver, construir e implantar soluções Python utilizando o InterSystems IRIS.

Data & Horário: Segunda-feira, 7 de Fevereiro – 13:00 horário de Brasília

Palestrantes:
🗣 @Guillaume Rongier, InterSystems Sales Engineer
🗣 @Bob Kuszewski, InterSystems Product Manager
🗣 @Evgeny Shvarov, InterSystems Developer Ecosystem Manager

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Estamos procurando desenvolvedores Python para participar de nosso Programa de Acesso Antecipado em Python Integrado! Se você (ou alguém que você conhece) é um desenvolvedor Python e está interessado, entre em contato conosco através do endereço de e-mail abaixo.

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Fui desafiado a criar um aplicativo de bot do Azure que possa recuperar e publicar dados no IRIS for Health.

 

Os dados de um paciente já foram registrados no repositório FHIR do IRIS for Health.

O MRN do paciente é 1001. O nome dele é Taro Yamad. (em japonês: 山田 太郎)

Esse bot pode publicar novas leituras de oxímetro como um recurso de observação associado ao paciente.

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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.

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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). |
+----------+-------------------+------------------------------------------------------------+
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[SQL]_SYSTEM@localhost:USER>

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