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· 2 ene, 2023 Lectura de 5 min
Plantilla de Python Embebido

¡Hola desarrolladores!

Comparto con vosotros una plantilla de Python Embebido básica, que recomiendo como punto de partida para cualquier proyecto general con InterSystems IRIS que use Python Embebido.

Funcionalidades:

  • Python Embebido configurado;
  • 3 ejemplos con difentes formas de desarrollar con Python Embebido;
  • VSCode configurado;
  • Docker disponible;
  • Demo online disponible;
  • Desarrollo ZPM First disponible.

Vamos a comentar estas funcionalidades.

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Venga que tenemos ya encima la siguiente jornada de la Quiniela. Esta vez nos adelantamos un día para que luego no digáis que se os echa el tiempo encima.

Para esta jornada tenemos novedades y es que, como en todo proyecto que implica el uso de Machine Learning, la calidad de los datos es elemental y para nuestro caso esa calidad se refleja en el "frescor" de los mismos, no son igual de relevantes los resultados de hace 2 años que los obtenidos en esta temporada, para ello he hecho una pequeña modificación que descarta los partidos de la temporada 21/22 y se ha conseguido una mejora en el acierto del modelo de un 2% ascendiendo de un 56% a un 58%.

Aquí tenéis el análisis de nuestro modelo obtenido desde IRIS:

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· 23 sep, 2022 Lectura de 5 min
Caso de uso de Python Embebido con Azure Service Bus (ASB)

Resumen

Empezamos a usar Azure Service Bus (ASB) como solución de mensajería empresarial hace tres años. La hemos usado para publicar y consumir datos entre muchas aplicaciones de la organización. Como el flujo de datos es complejo, y normalmente se necesitan los datos de una aplicación en muchas otras aplicaciones, el modelo publicador -> múltiples subscriptores resultó muy adecuado. El uso de ASB en la organización es de docenas de millones de mensajes por día, mientras que la plataforma IRIS tiene unos 2-3 millones de mensajes/día.

El problema con ASB

Cuando empezamos con la integración de ASB, encontramos que el protocolo AMQP no tiene la configuración predeterminada para la implementación de IRIS, por lo que estuvimos buscando una solución alternativa para poder comunicar con ASB.

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Bueno, intentemos recuperarnos de la desastrosa jornada pasada de la Quiniela con una nueva predicción. Esto empieza a ser como la Lotería de Navidad, ¡cómo no vas a jugar si tu compañero de trabajo ha jugado! Imagina que le toca y a ti no...

A ver que nos dice para Primera División:

Y para Segunda:

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   _________ ___ ____  
  |__  /  _ \_ _|  _ \ 
    / /| |_) | || |_) |
   / /_|  __/| ||  __/ 
  /____|_|  |___|_|    

Desde la versión 2021.1, InterSystems IRIS empezó a distribuirse con un runtime de Python en el motor del kernel. Sin embargo, no había forma de instalar paquetes desde dentro de la instancia. La principal ventaja de Python es su enorme ecosistema de paquetes. Con ello en mente, os presento mi proyecto zpip, un empaquetador pip que se puede invocar desde el terminal de iris.

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En InterSystems no descansamos ni los días festivos, así que aquí va una nueva predicción de la Quiniela, en esta ocasión con la jornada 16ª de Primera División y la 19ª de Segunda División.

Estos son los partidos que conforman la jornada:

Veamos la predicción correspondiente a Primera División:

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· 16 ene, 2023 Lectura de 4 min
Cómo serializar objetos Python en globals

Motivación

Empecé en este proyecto pensando en cómo permitir que el código Python trabaje de forma natural con el almacenamiento escalable y el eficiente mecanismo de recuperación de datos ofrecido por los globals de IRIS, a través de Python Embebido.

Mi idea inicial era crear algo como un diccionario de implementación de Python usando globals, pero pronto me di cuenta de que antes debía ocuparme de la abstracción de objetos.

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· 11 ago, 2022 Lectura de 3 min
Bienvenido, Django

Gracias a las últimas mejoras al soporte de Python en IRIS y al continuo trabajo en el soporte a la DB-API de Python por parte de InterSystems, he implementado el soporte de IRIS en el proyecto Django, en el que la DB-API de Python se usa para trabajar con otras bases de datos.

Vamos a probar una sencilla aplicación en Django, que almacena sus datos en IRIS.

todo App

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Os presento mi nuevo proyecto: irissqlcli, REPL (Read-Eval-Print Loop) para InterSystems IRIS SQL.

  • Resaltado de sintaxis
  • Sugerencias (tablas, funciones)
  • +20 formatos de salida
  • Soporte a stdin
  • Salida a ficheros

Instalación con pip

pip install irissqlcli

O se puede ejecutar con docker

docker run -it caretdev/irissqlcli irissqlcli iris://_SYSTEM:SYS@host.docker.internal:1972/USER

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· 14 nov, 2023 Lectura de 6 min
Introducción a Django - 3ª Parte

Continuamos analizando las posibilidades de Django, y su uso con IRIS. En la primera parte de esta serie, mostramos cómo definir modelos y conectarlos con tablas ya existentes en IRIS; en la segunda parte, mostramos un Portal de Administración, con la capacidad de ver qué datos tenemos en esos modelos, con filtros, edición e incluso paginación.

Ahora es el momento de pasar a la acción real - vamos a crear algunas API Rest, en Django, basadas en los mismos datos que usamos antes, del paquete posts-and-tags.

Para hacerlo, usaremos el framework Django REST

Django REST Framework

El framework Django REST es un potente y flexible kit de herramientas para generar APIs Web.

Algunas razones por las que querrías usar el framework REST:

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Nueva jornada atípica de la Quiniela por la final de la Copa del Rey que lleva al parón de Primera División. Para esta jornada entran los partidos de Segunda División y de la Premier League así como la final de la Copa del Rey como Pleno al 15.

Veamos la Quiniela de la jornada:

Veamos que nos cuenta IntegratedML para Segunda División:

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¡Ni Black Friday ni inventos! Nosotros seguimos empeñados con nuestro QuinielaML Friday. Y aquí tenemos una semana más las predicciones, en este caso para la 22ª jornada de la Quiniela, correspondiente a la 14ª jornada de Primera División y a la 17ª de Segunda.

Estos serán los partidos a predecir:

Veamos que nos dice QuinielaML para Primera División:

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Retomamos con el nuevo año las predicciones de la Quiniela, siendo este fin de semana las jornadas correspondientes a la 20ª de Primera División y a la 22ª de Segunda División.

Los partidos que conforman la Quiniela son los siguientes:

Las predicciones para la Primera División son las siguientes:

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· 30 mar, 2023 Lectura de 1 min
Parámetro nombrado en SQL con Python

Quick Tips: Total Productive Maintenance

Los parámetros nombrados se pueden conseguir con SQLAlchemy :

from sqlalchemy import create_engine, text,types,engine

_engine = create_engine('iris+emb:///')

with _engine.connect() as conn:
    rs = conn.execute(text("select :some_private_name"), {"some_private_name": 1})
    print(rs.all())

o con api nativa

from sqlalchemy import create_engine, text,types,engine

# set URL for SQLAlchemy
url = engine.url.URL.create('iris', username='SuperUser', password='SYS', host='localhost', port=33782, database='FHIRSERVER')

_engine = create_engine(url)

with _engine.connect() as conn:
    rs = conn.execute(text("select :some_private_name"), {"some_private_name": 1})
    print(rs.all())

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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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¿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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¿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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