Hace varios años, estaba enseñando los conocimientos básicos de nuestro framework %UnitTest durante la clase de Fundamentos de Caché (ahora llamada Developing Using InterSystems Objects and SQL). Un alumno preguntó si era posible recoger estadísticas de rendimiento mientras se ejecutan pruebas unitarias. Unas semanas más tarde, añadí un código adicional a los ejemplos de %UnitTest para responder a esa pregunta. Ahora lo comparto con la Comunidad.

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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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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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Necesitaba averiguar en tiempo de ejecución si el último test había fallado o no.

Después de investigar un poco, aquí está el código:

ClassMethod isLastTestOk() As %Boolean
{
  set in = ##class(%UnitTest.Result.TestInstance).%OpenId(^UnitTest.Result)
  for i=1:1:in.TestSuites.Count() {
    #dim suite As %UnitTest.Result.TestSuite
    set suite = in.TestSuites.GetAt(i)
    return:suite.Status=0 $$$NO
  }
  quit $$$YES
}

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