Un nuevo tema en Global Masters y una guía rápida sobre Python (adjunta)

Acabo de exponer este tema en Global Masters: "IRIS Cheatsheets". IRIS ha introducido muchas funciones nuevas, especialmente en los lenguajes de programación, la compatibilidad con FHIR R4, las herramientas de interoperabilidad mejoradas e IRIS Analytics. Después trabajar 35 años en PC's y portátiles con Windows, sorprendentemente tengo poco conocimiento sobre Linux, Docker y Git. Es más, he escrito casi todas las aplicaciones e interfaces en ObjectScript con pizcas de SQL, .Net y Java Gateways y los conocimientos más básicos de WinSCP, Putty y SSH.

Todo cambió cuando recibí mi primera Raspberry Pi. Primero, tuve que elegir un sistema operativo para escribir en la tarjeta de memoria Micro SD. Las Raspberry Pi tienen su propio sistema operativo, pero a menos que quiera limitarme a ejecutar mis instancias de IRIS, IRIS for Health, Report Server y Ensemble en contenedores Docker, necesitaba escoger un sistema operativo que sea una plataforma compatible con IRIS. Después de investigar mis opciones mediante búsquedas en Google, fue evidente que no era una buena opción tener Windows en la Raspberry Pi, así que rápidamente lo borré de mi lista. Casualmente el primero de mis Raspberry Pi será el controlador de mi primer kit de robot Adeept (PiCar Pro). Me incorporé a STEM. STEM es un modelo educativo para introducir a gente desde 5 años en el mundo de la ingeniería y la programación. STEM son las siglas en inglés de Ciencia, Tecnología, Ingeniería y Matemáticas, y es el modelo predominante que utilizan los fabricantes de Arduino, Adeept, Lego y otros kits de robots. El lenguaje de programación que se utiliza en todas estas implementaciones de STEM es Python. Qué alegría. Python me fascinó desde el momento que me enteré que se implementaría como Lenguaje de programación nativo en IRIS. Desde muy joven, mi asignatura favorita eran las matemáticas, por lo que la introducción de Python, R y Julia en el mundo de IRIS me llenó de emoción.

Descubrí que todos estos lenguajes tienen una gran afinidad con Ubuntu de Linux, una plataforma muy popular para las implementaciones de IRIS. Mejor dicho, es la única plataforma compatible con ARM64, la tecnología que se utiliza en la Raspberry Pi. Así que Ubuntu era claramente la ruta que debía seguir. La siguiente decisión que debía tomar era qué implementación de Ubuntu quería utilizar. Hay tres opciones: Desktop, Server y Core. Se recomienda Ubuntu Server, ya que incluye una garantía de soporte por 5 años. Se interactua con Ubuntu Server proporcionando instrucciones y comandos desde un terminal. Ubuntu Core es una versión inferior de Server y es ideal como base para un contenedor Docker. Siendo novato en Ubuntu, me decidí por Ubuntu Desktop, y encendí mi Pi por primera vez, me encontré con una Interfaz gráfica en el escritorio muy familiar. Además, enseguida descubrí que todas las aplicaciones que utilizo cada día en Windows tienen equivalentes en Ubuntu. En poco tiempo ya tenía instalados Docker, Putty, Git y muchas otras aplicaciones y, lo más satisfactorio de todo, Visual Studio Code.

Dado que de pronto me encontré con tantas tecnologías nuevas con las que trabajar, empecé a buscar documentación sobre todos estos temas y, por supuesto, hay una enorme cantidad de material. La dificultad está en saber qué libro, preguntas frecuentes, video o aplicación de aprendizaje elegir. Mientras recorría página tras página de búsquedas en Google, los documentos que más atrajeron mi atención fueron los Cheatsheets o Guías Rápidas. Consulta mi reto en Global Masters para obtener más información sobre los Cheatsheets. Hay una Guía Rápida sobre la que quería llamar vuestra atención, una que particularmente me impresionó. Es un PDF llamado "Python-cheat-sheet-April-2021".

También descubrí que varios miembros de la Comunidad de Desarrolladores me ayudaron con las preguntas que tenía sobre Raspberry Pi, Ubuntu y Docker. Estoy deseando pasar más tiempo con ellos para acelerar mi formación en estos temas.