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.
En el panorama sanitario moderno, encontrar pacientes clínicamente similares a menudo es como buscar una aguja en un pajar. Las búsquedas tradicionales por palabras clave suelen fallar porque el lenguaje médico es muy matizado; una búsqueda de "Heart Failure" podría no encontrar un registro que contenga "Congestive Cardiac Failure".
Me complace compartir iris-medmatch, un motor de emparejamiento de pacientes impulsado por IA y desarrollado sobre InterSystems IRIS for Health.
En este artículo, pretendo demostrar un par de métodos para añadir fácilmente validación a las APIs REST en InterSystems IRIS Data Platform. Creo que un enfoque specification-first es una idea excelente para el desarrollo de APIs. IRIS ya dispone de funcionalidades para generar un esqueleto de implementación a partir de una especificación y publicar esa especificación para desarrolladores externos (usadlo junto con iris-web-swagger-ui para obtener los mejores resultados). Lo único importante que aún no está implementado en la plataforma es el validador de solicitudes. ¡Vamos a solucionarlo!
PEP 578 añadió hooks de auditoría de Python. Una gran variedad de eventos (carga de módulos, interacciones con el sistema operativo, etc.) generan eventos de auditoría a los que podéis suscribiros.
Así es como se hace. Primero, cread un hook de Python embebido:
Class User.Python
{
/// do ##class(User.Python).Audit()
ClassMethod Audit() [ Language = python ]
{
import sys
import time
def logger(event,args):
if event=='import':
module = args[0]
print(f"Loading {module}")
if module == "numpy":
print(f"Module {module} forbidden.