Al igual que con Pattern Matching, se pueden utilizar Expresiones Regulares para identificar patrones en textos en ObjectScript, sólo que con una potencia mucho mayor.

En este artículo se proporciona una breve introducción sobre las Expresiones Regulares y lo que puede hacerse con ellas en ObjectScript. La información que se proporciona aquí se basa en varias fuentes, entre las que destaca el libro “Mastering Regular Expressions” (Dominando las expresiones regulares) escrito por Jeffrey Friedl y, por supuesto, la documentación online de la plataforma.

¡Hola a tod@s!

El Portal de Administración del Sistema Caché incluye una potente herramienta de consultas en SQL basada en la web, aunque para algunas aplicaciones lo más conveniente es utilizar un cliente dedicado SQL que esté instalado en la PC del usuario.

SQuirreL SQL es un conocido cliente SQL de código abierto construido en Java, que utiliza JDBC para conectarse a un DBMS. Como tal, podemos configurar SQuirreL para que se conecte a Caché usando el controlador JDBC en Caché.

¿Qué pasaría si pudieras serializar/deserializar objetos en cualquier formato: JSON, XML, CSV,...; siguiendo diferentes criterios, exportar/importar unas propiedades y no otras, transformar valores de una u otra forma antes de exportarlos/importarlos,... y todo ello sin tener que cambiar la definición de la clase? ¿No sería genial si pudieras hacer todo eso?

Bueno, quizás sea un objetivo demasiado ambicioso para cumplirlo al 100% pero, al explorar esta idea, desarrollé muchas clases que pensé que sería bueno compartir. Si deseas probar, cambiar, modificar o mejorar el código, o simplemente echarle un vistazo, puedes hacerlo aquí. También encontrarás una explicación más detallada (consulta Readme.md)

El archivo events_examples.zip contiene dos ejemplos que muestran cómo procesar una carga de trabajo de forma asíncrona utilizando colas persistentes.

¡Hola a tod@s!

Hoy os traigo un artículo de Kyle Baxter sobre búsquedas de texto libre que vale la pena guardar como referencia :)

¿Os gustaría buscar de forma eficiente campos de texto libres almacenados en vuestra aplicación? ¿Lo habéis intentado alguna vez pero no habéis encontrado una manera que os ofrezca un buen rendimiento? Hay un truco especial que resuelve el problema :)

¡Hola desarroladores!

¿Os parece que las consultas sobre el rango de fechas son demasiado lentas? ¿Os parece que el rendimiento de SQL es bajo? ¡Tengo un curioso truco que podría ayudaros a solucionar estos problemas! (¡Los desarrolladores de SQL odian que sepáis estas cosas!)*

Si tenéis una clase que guarda los registros de hora cuando se añaden datos, entonces esos datos se ordenarán con vuestros valores IDKEY, es decir, TimeStamp₁ < TimeStamp₂ si y solo si la condición ID₁ < ID₂ se cumple para todos los valores ID y TimeStamp en la tabla - entonces podéis utilizar esta información para aumentar el rendimiento de las consultas en relación con los rangos de TimeStamp. Echad un vistazo a la siguiente tabla:

¡Hola Comunidad!

Una función útil de nuestra estructura REST es la capacidad que tienen las clases de Dispatch para identificar los prefijos de una solicitud y redireccionarlos a otra clase de Dispatch. Este enfoque permite mejorar el orden y la lectura del código, permite mantener separadas las versiones de una interfaz fácilmente y ofrece una forma de proteger llamadas a APIs a las que solo ciertos usuarios podrán acceder.

¡Hola a todos!

Hoy instalaremos Jupyter Notebook y vamos a conectarlo con Apache Spark e InterSystems IRIS.

Nota: Los siguientes procedimientos los hice en Ubuntu 18.04 y Python 3.6.5.

Introducción

Si estás buscando un bloc de notas que sea reconocido, difundido ampliamente y muy popular entre los usuarios de Python, en lugar de utilizar Apache Zeppelin, deberías elegir Jupyter notebook. Jupyter notebook es una excelente y muy poderosa herramienta para la "ciencia de datos", que cuenta con una comunidad muy grande, además de muchas funciones y software adicional. Jupyter notebook permite crear y compartir documentos que contienen código en tiempo real, ecuaciones, visualizaciones y texto narrativo. Sus aplicaciones incluyen la limpieza y transformación de los datos, simulaciones numéricas, modelamiento estadístico, visualización de datos, machine learning y muchas funciones más. Y lo más importante, existe una gran comunidad que ayuda a resolver los problemas que surjan.

¿Alguno de ustedes desea traer de vuelta una antigua aplicación MUMPS? Siga estos pasos para mapear sus globales ya establecidos para clases y mostrar todos esos hermosos datos en Objects y SQL

Al seguir los sencillos pasos en este artículo y los dos siguientes, podrá mapear todas las variables globales, excepto las más difíciles, para clases de Caché. Para los que estén locos pondré un archivo zip con diferentes mapeos que he coleccionado a lo largo de los años. Esto NO es para datos nuevos; si no cuenta con datos globales ya establecidos, por favor, utilice el almacenamiento predeterminado.

¡Hola a tod@s!

Como posiblemente haya oído, acabamos de presentar InterSystems API Manager (IAM); una nueva característica de InterSystems IRIS Data Platform™, que permite monitorizar, controlar y gobernar el trafico desde y hacia APIs basadas en web, dentro de su infraestructura de TI. En caso de que se lo haya perdido, aquí está el enlace al anuncio.

En este artículo, mostraré como habilitar IAM y resaltar algunas de las muchas capacidades a las que IAM permite sacar provecho.

¡Hola!

Creo que lo más sencillo es (trabajando con un csv delimitado por ";"):

set file = ##class(%File).%New( "data.csv" )
    set sc = file.Open( "R" )
    if $$$ISERR(sc) quit    ; or do smth
    while 'file.AtEnd {
        set str=file.ReadLine()
        for i=1:1:$length( str, ";" ) {
            set id=$piece( str, ";" ,i )
            write !, id  // or do smth
        }
    }
    do file.Close()

Opciones posibles:

Distintas variantes de manejo de errores con código sc.

Introducir un bucle while dentro de un bloque try/catch.

El archivo workmgr_simple.prj_.zip contiene un ejemplo simple de paralelización con $system.WorkMgr

El ejemplo utiliza diferentes procesos (trabajadores o workers) para actualizar pedazos de una misma tabla .

¡Hola a tod@s!

Como saben, el visualizador de mensajes puede reenviar mensajes, pero no es adecuado para reenviar un gran número de estos (más de 100). Para ello, deben utilizar un código Caché Object Script como el siguiente:

¡Hola Comunidad!

Solo por diversión, creé un script de bash que genera archivos csv a partir de un archivo exportado %GOGEN.
(%GOGEN es la herramienta para exportar globales para Cache 5.xx)

Al principio creí que sería muy simple con bash, pero...
- si se quiere tener un encabezado en el archivo csv
- si se exportan con GOGEN más globales juntos, no solo uno
- si se desea un archivo csv para cada global/índice que tiene el global...