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#Embedded Python

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Embedded Python consiste en la integración del lenguaje de programación Python en el núcleo de InterSystems IRIS, lo que permite a los desarrolladores operar con datos y desarrollar la lógica empresarial de las aplicaciones del lado del servidor utilizando Python.

Documentación.

Artículo
· 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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El problema

En un entorno clínico acelerado, en el que la toma rápida de decisiones es crucial, la falta de sistemas eficientes de almacenamiento y acceso a los documentos plantea varios obstáculos. Aunque existen soluciones de almacenamiento de documentos (por ejemplo, FHIR), el acceso y la búsqueda eficaz de datos específicos de pacientes dentro de esos documentos puede suponer todo un reto.

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Creo que es por todos conocido que Populate Utility es bastante simple y para muchos casos puede tener una funcionalidad limitada. Solo admite un lenguaje y un país. La lista de valores posibles no tiene muchas opciones.

Hay un tipo de herramienta que puede ayudar con esto, se llama Faker. Se puede implementar en distintos lenguajes, incluido Python. Como IRIS ahora tiene la funcionalidad de Python Embebido (Embedded Python), Python faker se puede implementar en IRIS.

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· 8 mayo, 2023 Lectura de 6 min
Reconocimiento facial con IRIS y Python Embebido

¡Bienvenidos, estimados miembros de la comunidad!

En este artículo vamos a demostrar el gran potencial que IRIS/HealthConnect pone a disposición de todos sus usuarios con el uso de Python Embebido y lo vamos a hacer mediante el desarrollo de una pequeña producción que nos va a permitir reconocer e identificar las caras presentes en un archivo JPG a partir de unas imágenes que usaremos como referencia.

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¡Hola Comunidad!

Esta publicación es una introducción a mi aplicación iris-python-apps, disponible en Open Exchange y creada usando Embedded Python y Python Flask Web Framework. La aplicación muestra algunas de las funcionalidades de Python, como la ciencia de datos, el trazado de datos, la visualización de datos y la generación de códigos QR.

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Características

  • Cuadro de mando de IRIS de arranque responsive

  • Vista de los detalles del cuadro de mando junto con el registro de eventos de interoperabilidad y los mensajes

  • Uso del trazado de Python desde IRIS

  • Uso de Jupyter Notebook

  • Introducción a la ciencia de datos, trazado de datos y visualización de datos

  • Generación de código QR desde Python

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¡Hola Comunidad!

Me gustaría presentaros una nueva utilidad para importar CSV a IRIS - ¡csvgenpy!

Instalación

USER>zpm "install csvgenpy"

Uso:

do ##class(shvarov.csvgenpy.csv).Generate("file or url","table","schema")

Ejemplo:

USER>do ##class(shvarov.csvgenpy.csv).Generate("https://raw.githubusercontent.com/datasciencedojo/datasets/master/titanic.csv","titanic","data")

Esto creará la tabla y la clase data.titanic en IRIS y a continuación cargará los datos. Podéis probarlo con:

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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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Qué es el Web Scraping:

En términos sencillos, el Web scraping, también conocido como recolección de datos de sitios web o extracción de datos de sitios web es un proceso automatizado que permite la recopilación de grandes volúmenes de datos (no estructurados) de los sitios web. El usuario puede extraer datos de sitios web específicos, según sus necesidades. Los datos recopilados se pueden almacenar en un formato estructurado para su posterior análisis.

¿Qué es el Web Scraping? — James Le

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Puede que lo sepáis, pero IRIS es una base de datos con la capacidad de ejecutar código.

La parte de ejecución de código se llama Servidor de Aplicación.

Actualmente IRIS permite dos lenguajes de forma nativa: ObjectScript y Python.
Ejecutar código está bien, pero saber cómo organizarlo es aún mejor.

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¡Hola Comunidad!

Me alegra anunciar la nueva versión de iris-pex-embedded-python (v2.3.1) con una nueva interfaz de línea de comandos.

Esta línea de comandos se llama iop por Interoperability On Python.

Primero me gustaría presentar los principales cambios del proyecto desde la versión 1.

Breve historia del proyecto

La versión 1.0 fue una prueba de concepto para mostrar cómo el framework de interoperabilidad de IRIS se puede utilizar con un enfoque python first mientras sigue siendo compatible con cualquier código existente de ObjectScript.

¿Qué significa eso? Significa que cualquier desarrollador Python puede usar el framework de interoperabilidad de IRIS sin ningún conocimiento de ObjectScript.

Ejemplo:

from grongier.pex import BusinessOperation

class MyBusinessOperation(BusinessOperation):

    def on_message(self, request):
        self.log.info("Received request")

Genial, ¿cierto?

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¡Hola Comunidad!

Hemos grabado el webinar que hicimos ayer y lo hemos subido al canal de YouTube de la Comunidad de Desarrolladores en español. Si os perdisteis el webinar o lo queréis volver a ver con más detalle, ya está disponible la grabación!

Eduardo Anglada mostró toda la potencia de Python, el nuevo lenguaje de programación añadido a IRIS. Explicó cómo crear datos anónimos, desarrollar cuadros de mando interactivos... ¡y muchas cosas más! Por eso, si queréis conocer la nueva funcionalidad de InterSystems IRIS, ¡no os perdáis el vídeo!

⏯ Explorando las nuevas funcionalidades de IRIS: Python Embebido

https://www.youtube.com/embed/xGpQ9hpI8qs
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¡Hola Comunidad!

Os presentamos la 3ª mesa redonda de la Comunidad - 60 minutos de animada charla (en inglés) sobre el tema: Desarrollando con Python.

La idea es juntarse para compartir ideas, experiencias, trucos y consejos. Si tenéis alguna pregunta sobre el tema, podéis escribirla en los comentarios de esta publicación y se responderá y comentará durante la mesa redonda.

🗣 Ponentes: @Guillaume Rongier y @Eduard Lebedyuk

📅 Fecha: Miércoles 23 de noviembre
🕑 Hora: 3:00 PM (CET)

➡️ Podéis registraros aquí >>

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¡Hola comunidad!

Esta publicación es una introducción a mi aplicación iris-fhir-client en Open Exchange.

Usando Python embebido y con la ayuda de la librería fhirpy, iris-fhir-client puede conectarse a cualquier servidor FHIR abierto.
Obten información de recursos por terminal y mediante el uso de la aplicación web CSP.

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· 2 dic, 2022 Lectura de 2 min
Entorno Virtual de Python Embebido (venv)

Si usáis Python, podéis utilizar el módulo venv para crear un entorno virtual. Este módulo es la manera recomendada de crear y gestionar entornos virtuales.

Un entorno virtual es una herramienta que ayuda a mantener separadas las dependencias requeridas por diferentes proyectos, mediante la creación de entornos virtuales aislados de Python para ellos. Resuelve el dilema “El proyecto X depende de la versión 1.x pero el proyecto Y necesita la 4.x”, y mantiene limpio y manejable el directorio site-packages global.

Así que si trabajáis mucho con Python, como yo, podéis usar el módulo venv para crear un entorno virtual para vuestro proyecto. Esto os permitirá instalar paquetes sin que afecte a la instalación de Python global.

Aquí encontraréis dos alias simples para crear y activar un entorno virtual.

Alias de Python

alias venv="python3 -m venv .venv; source .venv/bin/activate"
alias irisvenv="python3 -m venv .venv; source .venv/bin/activate; pip install https://github.com/grongierisc/iris-embedded-python-wrapper/releases/download/v0.0.1/iris-0.0.1-py3-none-any.whl"

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¡Hola Comunidad!

Este artículo muestra cómo crear Pacientes y Recursos de Observación de Pacientes mediante el uso de la aplicación iris-fhir-client.
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Recomiendo leer mi primer artículo sobre esta aplicación y ver el vídeo de Youtube antes de continuar.

¡Empezamos!

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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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Jornada atípica de la Quiniela esta semana, al no haber partidos de Primera División la Quiniela se forma con los de Segunda e internacionales:

La estimación para los partidos de Segunda será la siguiente:

Vaya...sólo victorias locales...algo me huele raro.

Veamos que nos dice para los partidos internacionales:

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Python Embebido está a punto de volverse mucho más potente y buscamos voluntarios para probarlo.

¿Qué es el Flexible Python Runtime?

La opción Flexible Python Runtime permite elegir un entorno de ejecución de Python para utilizarlo con Python Embebido. Antes de esto, solo se podía usar el Python predeterminado del sistema operativo, lo que era muy restrictivo, especialmente para los clientes que utilizan las herramientas más avanzadas de IA & ML cerca de sus datos.

Cuando InterSystems introdujo Python Embebido en InterSystems IRIS 2021.2, fue diseñado para trabajar solo con la versión de Python que está pre-instalada en los Sistemas Operativos. Con este cambio, estamos levantando esa restricción!

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