Artículo
· 28 nov, 2022 Lectura de 4 min
Otra Implementación de $lb() // iris-dollar-list

1. iris-dollar-list

PyPI - Status


Intérprete de $list para python llamado DollarList.

He hecho este intérprete porque:

  • Quería usar $list en python
  • Python Embebido no es compatible con $list
  • La versión de API nativa no es compatible con $list embebido en $list

Este es un trabajo en desarrollo. Hasta ahora, solo es compatible con $list embebido en $list, int y string.

Trabajo en progreso: float, decimal, double

Este módulo está disponible en Pypi:

pip3 install iris-dollar-list

Es compatible con Python Embebido y API nativa.

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Preguntas frecuentes de InterSystems

Podéis ver el espacio libre disponible para la base de datos usando la opción "Free space view" (Ver espacio libre) en el Management Portal: System Operation > Databases.

Y se puede obtener mediante programación a través la consulta FreeSpace de la clase del sistema SYS.Database.

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Como habréis visto en las últimas publicaciones de la comunidad, InterSystems IRIS ha incluido desde la versión 2024.1 la posibilidad de incluir tipos de datos vectoriales en su base de datos y basado en este tipo de datos se ha implementado las búsquedas vectoriales. Pues bien, estas nuevas funcionalidades me han recordado el artículo que publiqué hace un tiempo que se basaba en reconocimiento facial mediante Embedded Python.

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Nota: Lo que sigue es solo una guía. Cada cliente es diferente.

A través de nuestra experiencia en soporte ayudando a clientes, hemos visto muchos casos en los que no tener un plan de actualización adecuado (y documentado) conduce a problemas inesperados con prioridad de Crisis. En algunos casos, podemos solucionar el problema durante el periodo de actualización, pero no siempre, ya que algunas situaciones pueden requerir una investigación más exhaustiva que puede llevar días o incluso meses.

Es esencial documentar el proceso de actualización, incluyendo los pasos que se deben efectuar antes, durante y después de la actualización, ¡incluso en servidores y aplicaciones pequeñas! Además, un plan de actualización documentado es muy útil cuando involucra a terceros, como proveedores de software o hardware. Al entregar este documento a un proveedor externo (como InterSystems) se acelerará la comprensión de todo el contexto.

Después de trabajar con diferentes documentos, me gustaría compartir unas instrucciones generales para ayudaros a crear un plan de actualización o para ponerlo al día. Por supuesto, se me escaparán algunas cosas. Estoy seguro de que algunos de vosotros tenéis mucha experiencia y podréis añadir ideas y sugerencias, ¡así que no dudéis en comentar este artículo!

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¡Hola desarrolladores!

Hoy publico este breve artículo para todos aquellos que quieran añadirse una placa muy chula (shield) de Open Exchange como esta:

En tu repositorio de GitHub puedes incluirla añadiendo una simple línea:

[![Gitter](https://img.shields.io/badge/Available%20on-Intersystems%20Open%20Exchange-00b2a9.svg)](https://openexchange.intersystems.com/package/csvgen)

Recuerda escribir en la URL la ruta a tu página en Open Exchange.

Gracias a los participantes del concurso por esta placa tan chula :D

¿Qué otros shields o placas útiles conoces? ¡Compártelos en los comentarios!

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Algunos de vosotros no conoceréis esta limitación o problema conocido que se produce en los Procesos de Negocio (Business Processes) basados en BPL.

Aquellos que no estabais al tanto quizá os habéis encontrado esto:

ERROR <Ens>ErrBPTerminated: Terminating BP <my_process_name> # due to error:

ERROR #7201: Datatype value 'xxS6xxS6...xxS6' length longer than MAXLEN allowed of 5
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· 28 nov, 2023 Lectura de 1 min
Cómo crear Objetos y Matrices JSON mediante SQL

Esta app evita añadir %JSONAdaptor a cada clase. En su lugar usa las funciones SQL JSON_OBJECT() para crear mis objetos JSON. Con este enfoque, se puede añadir JSON a cualquier clase - incluso a las implementadas - sin ninguna necesidad de cambiar o recompilar.

La idea inicial surge a raíz de implementar la exportación de relaciones M:N como objetos o matrices JSON.

La típica estructura de la exportación es

{ M-element : {M-object},
related-N-elements:
[
{N-element},
{N-element},
{N-element}
]
}

Los datos para la demo son un fragmento de los Miembros de la Comunidad de Desarrolladores y sus Insignias conseguidas en GlobalMasters. Los nombres reales están modificados.

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· 1 jun, 2023 Lectura de 10 min
Pruebas de rendimiento IRIS - PostgreSQL - MySQL

Como antiguo programador de JAVA siempre ha sido un reto decidir qué base de datos era la más adecuada para el proyecto que íbamos a desarrollar, uno de los principales criterios que usaba era el del rendimiento de las mismas, así como sus capacidades de configuración HA (high availability o alta disponibilidad).

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Hace un tiempo se publicó el paquete AppS.REST. AppS.REST es un framework para exponer fácilmente clases persistentes de IRIS como recursos REST. Las clases que tienen habilitado AppS.REST soportan operaciones CRUD con poco esfuerzo del desarrollador, acortando la brecha entre los datos persistentes en IRIS y los consumidores de datos, como una aplicación front-end de Angular.

¡Pero las clases de IRIS son mucho más que una simple definición para cargar y guardar registros individuales! Este artículo tiene como objetivo destacar algunas maneras de aprovechar el poder de IRIS en tus aplicaciones REST. Usando la aplicación de ejemplo Phone.Contact, veremos el soporte de consultas incluido en AppS.REST, el uso de consultas de clase y finalmente los métodos ObjectScript.

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En la Parte 1 empezamos a trabajar en un modelo de seguridad para DeepSee y creamos un tipo de usuario con los privilegios habituales de los usuarios finales. En esta parte, crearemos un segundo tipo de usuario con permiso para editar y crear tablas dinámicas y paneles de control en DeepSee.

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· 1 ago, 2022 Lectura de 1 min
La inspiración para interoperability-manager

Mientras pensaba en lo que podría desarrollar para el Concurso Full Stack de InterSystems, vi esta pregunta:
https://community.intersystems.com/post/how-access-production-items-through-objectscript

Desarrollé ProductionManager.csp. Muestra elementos en la producción activa. También muestra la Clase en uso y la fecha y hora del último mensaje. Creo que estos puntos de datos pueden ayudar a tomar decisiones sobre qué elementos eliminar de la producción.

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¿Pensábais que no habría este viernes predicción de la Quiniela por no haber partidos de Primera División? ¡Pues estáis muy equivocados! Gracias a la modularidad y sencillez que proporciona InterSystems IRIS hemos incluido los datos relativos a los partidos de clasificación de la Eurocopa, así que veamos cual será la Quiniela de esta jornada.

Vamos a ver cual es la predicción para la Segunda División:

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La invención y popularización de LLMs (Large Language Models) como GPT-4 de OpenAI ha desencadenado una ola de soluciones innovadoras que permiten aprovechar grandes volúmenes de datos no estructurados, que eran prácticamente imposibles de procesar manualmente hasta hace poco. Estas aplicaciones pueden incluir la recuperación de datos (echad un vistazo al curso sobre ML301 de Don Woodlock, con una excelente introducción a la Generación Aumentada de Recuperación), el análisis de sentimientos, e incluso agentes de IA totalmente autónomos, por nombrar sólo algunos ejemplos!

En este artículo, quiero demostrar cómo la funcionalidad de Python Embebido de IRIS puede ser utilizada para interactuar directamente con la librería Python de OpenAI, a través de la creación de una sencilla aplicación de etiquetado de datos que asignará automáticamente palabras clave a los registros que metamos en una tabla de IRIS. Estas palabras clave pueden después ser usadas para buscar y categorizar los datos, así como para analítica de datos. Utilizaré reseñas de productos realizadas por clientes como ejemplo de caso de uso.

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Tenemos un conjunto de datos bastante apetecible con recetas escritas por múltiples usuarios de Reddit, sin embargo, la mayor parte de la información está en texto libre en forma de título y descripción de un mensaje. Vamos a averiguar cómo podemos, de forma muy sencilla, cargar los datos, extraer algunas características y analizarlos empleando funcionalidades de LLM (Large Language Model) de OpenAI desde Python Embebido y el framework Langchain.

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· 5 oct, 2021 Lectura de 2 min
Banco de Mensajes de interoperabilidad de IRIS

Oí hablar del Banco de Mensajes (Message Bank) cuando comenzamos a rediseñar una producción de Health Connect para que se ejecutara en contenedores en la nube. Como habría varios contenedores de IRIS, se nos indicó que utilizáramos el Banco de Mensajes como un sitio único para ver los mensajes y registros de todos los contenedores.

¿Cómo funciona Message Bank?

Añadí la operación del Banco de Mensajes a nuestra Producción de Interoperabilidad. Envía automáticamente mensajes y registros de eventos al Banco de Mensajes.

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¡Hola desarrolladores!

Los que usáis Dockerfile para trabajar con InterSystems IRIS a menudo tenéis que ejecutar varias líneas de ObjectScript. Para mí, esto era el juego de "escapar de esto y aquello" cada vez, solo para ejecutar unos pocos comandos en ObjectScript a IRIS. Idealmente, preferiría programar en ObjectScript sin usar comillas o caracteres de escape.

Recientemente he encontrado un buen "hack" sobre cómo esto podría ser mejorado a exactamente este estado. Lo cogí del repositorio de @Dmitry Maslennikov y te permite usar Objectscript de una forma como si lo escribieras en el terminal de IRIS.

Esto es lo que tienes en dockerfile:

///
COPY irissession.sh /
SHELL ["/irissession.sh"]
RUN \
  do $SYSTEM.OBJ.Load("Installer.cls", "ck") \
  set sc = ##class(App.Installer).setup()
# bringing the standard shell back
SHELL ["/bin/bash", "-c"]
CMD [ "-l", "/usr/irissys/mgr/messages.log" ]
///

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· 22 sep, 2022 Lectura de 5 min
¿Cómo encontrar el conjunto de datos que necesitas?

¡Hola Comunidad!

Durante años he trabajado en muchos proyectos diferentes y he podido encontrar muchos datos interesantes.

Pero la mayoría de las veces el conjunto de datos con el que trabajaba era de los clientes. Cuando hace un par de años empecé a participar en los Concursos de Programación de InterSystems, comencé a buscar conjuntos de datos web específicos.

Yo mismo he ido seleccionando algunos datos, pero he pensado: "¿Este conjunto de datos es suficiente para ayudar a otras personas?"

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Con IRIS 2021.1, realizamos una importante revisión de nuestra API de utilidades SQL en %SYSTEM.SQL. Sí, eso fue hace algún tiempo, pero la semana pasada un cliente hizo unas preguntas sobre ello y entonces @Tom Woodfin me empezó a presionar un poco ;-) para que describiera con más detalle en la Comunidad de Desarrolladores las razones de estos cambios. ¡Así que allá vamos!

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· 16 nov, 2023 Lectura de 3 min
Cómo ocultar el programa fuente

Preguntas frecuentes de InterSystems

Para rutinas (*.mac)

Se puede ocultar el código fuente exportando/importando solo el *.obj que se genera después de compilar el programa fuente.

El ejemplo de ejecución de comandos especifica EX1Sample.obj y EX2Sample.obj, que se generan al compilar EX1Sample.mac y EX2Sample.mac, como destinos de exportación y los exporta al segundo archivo de argumentos.

Después de pasarlo a otro namespace, se usa el archivo XML exportado para realizar la importación.

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Acabo de redactar un ejemplo rápido para ayudar a un colega a cargar datos en IRIS desde R usando RJDBC y pensé que sería útil compartirlo aquí para futuras consultas.

Fue bastante sencillo, aparte de que a IRIS no le gusta el uso de puntos "." en los nombres de las columnas; la solución alternativa es simplemente renombrar las columnas. Alguien con más conocimientos que yo en R seguramente pueda ofrecer un enfoque más amplio smiley

# Es necesario un valor válido para el JAVA_HOME antes de cargar la librería (RJDBC)
Sys.setenv(JAVA_HOME="C:\\Java\\jdk-8.0.322.6-hotspot\\jre")
library(RJDBC)
library(dplyr)

# Conexión a IRIS – se requiere la ruta a la librería JAR de InterSystems JDBC JAR de tu instalación
drv <- JDBC("com.intersystems.jdbc.IRISDriver", "C:\\InterSystems\\IRIS\\dev\\java\\lib\\1.8\\intersystems-jdbc-3.3.0.jar","\"")
conn <- dbConnect(drv, "jdbc:IRIS://localhost:1972/USER", "IRIS Username", "IRIS Password")
dbListTables(conn)

# Para mayor confusión, cargar el dataset de IRIS:)
data(iris)

# A IRIS no le gustan los puntos "." en el nombre de las columnas, así que los renombramos. (Probablemente se pueda codificar de una forma más genérica, pero no soy muy bueno con R.)
iris <- iris %>% rename(sepal_length = Sepal.Length, sepal_width = Sepal.Width, petal_length = Petal.Length, petal_width = Petal.Width)

# dbWriteTable/dbGetQuery/dbReadTable funcionan
dbWriteTable(conn, "iris", iris, overwrite = TRUE)
dbGetQuery(conn, "select count(*) from iris")
d <- dbReadTable(conn, "iris")

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¡Hola Comunidad!

En esta ocasión os presento una nueva y potente función de nuestro analizador de código estático: objectscriptQuality.

Cada vez que se publica una nueva versión de IRIS, seguramente preparas una guía de migración en la que tienes que dedicar mucho tiempo en la realización pruebas para encontrar dónde no cumple el código con la nueva versión. O quizás necesitas que el código sea compatible con varias versiones de IRIS o Caché.

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¿No pensaríais que nos íbamos a quedar sin predicciones de la quiniela para este fin de semana, no? ¡Y menos en la jornada del clásico! Aquí estamos una jornada más exprimiendo las capacidades de InterSystems IRIS.

Veamos cual es la quiniela de esta jornada:

Y nuestras predicciones para Primera División:

Y Segunda División:

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