Nueva publicación

#Concurso

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La etiqueta del concurso une las publicaciones relacionadas con cualquier competencia de codificación que tenga lugar en la Comunidad de desarrolladores de InterSystems.

Artículo
· 9 feb, 2023 Lectura de 4 min
iris-tripleslash - ¡Toquemos juntos!

Hola a todos,

Aquí estamos de nuevo. Nuevo año, nuevo concurso, nuevo proyecto, viejos motivos.

¡Triple Slash ya está en casa!

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Artículo
· 5 mayo, 2022 Lectura de 2 min
Cómo obtener información de FHIR usando SQL

¡Hola desarrolladores!

En mis artículos anteriores, una de las cosas más interesantes de FHIR que mencioné es el amplio rango de posibilidades que tenemos y no solo para crear algo, sino las maneras de conseguir este objetivo.

En mis artículos estoy compartiendo mi experiencia trabajando con FHIR. Solo usaba los Recursos FHIR aportados por la API. Recuperando y actualizando los Recursos FHIR en el servidor FHIR usando javascript con la ayuda de fhir.js

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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 el lanzamiento de InterSystems IRIS 2021.2 Preview y la nueva funcionalidad LOAD DATA, los conjuntos de datos se pueden añadir con Objectscript Package Manager (ZPM)

Medical Datasets contiene los siguientes 12 conjuntos de datos. Para tablas de conjuntos de datos y detalles de datos, echa un vistazo a la Demo online, usando SuperUser | SYS

ID Dataset Name Tables Licence
1 Synthetic Medical Data 11 Public Domain
2 Health Care Analytics - 1 8 Public Domain
3 Global Suicide Data 7 Public Domain
4 COVID-19 Polls1 7 CC-BY
5 Cancer Rates by U.S. State 2 Public Domain
6 Opioid Overdose Deaths 2 Public Domain
7 Heart Disease Prediction 1 Public Domain
8 Yellowpages medical services dataset 1 Public Domain
9 Hospital ratings 1 Public Domain
10 Heart Failure Prediction 1 (CC BY 4.0)
11 Diabetes Dataset 1 Public Domain
12 Chronic Kidney Disease 1 Public Domain

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· 17 feb, 2023 Lectura de 2 min
Lleva tus pruebas unitarias al siguiente nivel

¡Hola Comunidad

Es el momento de llevar vuestras pruebas unitarias al siguiente nivel, con la nueva funcionalidad iris-TripleSlash!

Simplemente añade una descripción a la clase, con etiquetas especiales como:

  • beforeAll
  • beforeOne
  • afterAll
  • afterOne

TripleSlash lo convertirá en:

  • OnBeforeAllTests
  • OnBeforeOneTest
  • OnAfterAllTests
  • OnAfterOneTest

¡Y eso no es todo! La nueva abreviatura punto doble permite llamar métodos fácilmente y simplificar el código, por ejemplo:

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¿Usas Office 365 y Teams en tu organización?

Si es así, estás de suerte, te voy a enseñar cómo crear un agente para Copilot que te permitirá buscar información directamente en la documentación de IRIS. Es un proceso rápido y sencillo que te ayudará a agilizar tus búsquedas.

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Artículo
· 13 feb, 2025 Lectura de 3 min
Un vistazo a SQL Dinámico y SQL Embebido

A diferencia de la película mencionada en la imagen (para quienes no lo sepan, Matrix, 1999), la elección entre SQL Dinámico y SQL Embebido no es una elección entre la verdad y la fantasía, pero sigue siendo una decisión que debéis tomar. A continuación, intentaré hacer que vuestra elección sea más sencilla.

Si vuestra necesidad es la interacción entre el cliente y la aplicación (y, por lo tanto, la base de datos), SQL Dinámico puede ser más adecuado, ya que se "adapta" fácilmente a los cambios en las consultas. Sin embargo, este dinamismo tiene un costo: con cada nueva consulta, se remodela, lo que puede hacer que su ejecución sea más costosa. A continuación, se muestra un ejemplo sencillo de un fragmento de código en Python.

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· 27 dic, 2024 Lectura de 4 min
Análisis más rápido de mensajes con IRIS Whiz

¿Preferís no leer? Echad un vistazo al vídeo demo:

https://www.youtube.com/embed/-OwOAHC5b3s
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Objetivo

Explorar un enfoque de validación estructural adaptativa para mantener estables las pruebas automatizadas frente a cambios en la estructura del JSON generado a partir de datos expuestos desde una base de datos InterSystems IRIS.

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En la última competición de InterSystems "Convirtiendo Ideas en Realidad", estuve explorando el portal de ideas en busca de problemas de interfaz de usuario para intentar resolverlos.

https://www.youtube.com/embed/zw51X1JQhQ0
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Después de tantos años de espera, por fin tenemos un controlador oficial disponible en Pypi

Además, encontré el driver JDBC finalmente disponible en Maven desde hace ya 3 meses, y el driver .Net en Nuget desde hace más de un mes.

Como autor de multitud de implementaciones de librerías de Python con soporte de IRIS, quería probarlo. La implementación de DB-API significa que debe ser reemplazable e implementar las funciones definidas en el estándar. La única diferencia entre las diferentes bases de datos debería ser únicamente el SQL.

Y la belleza de usar librerías existentes que ya implementaron la conectividad con otras bases de datos usando el estándar DB-API, es que estas librerías deberían ser totalmente compatibles con el controlador.

Decidí probar el driver oficial de InterSystems implementando su soporte en la librería SQLAlchemy-iris.

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