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· 9 ago, 2021 Lectura de 2 min
REST API que consume SQL y devuelve JSON

¡Hola desarrolladores!

A veces, cuando desarrollamos una maqueta o una Prueba de Concepto (PoC), necesitamos una interfaz sencilla que proporcione datos en IRIS en JSON contra consultas SQL.

Y recientemente contribuí con un sencillo módulo que hace exactamente eso:

acepta una sentencia SQL y devuelve JSON.

¿Cómo se instala? Solo llama:

zpm "install sql-rest"

Si lo instalas en un namespace X, configurará un endpoint /sql en tu sistema, que aceptará solicitudes POST con una sentencia SQL y te devolverá el resultado para los datos disponibles en el namespace X.

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· 27 abr, 2022 Lectura de 3 min
¿Qué o quién está consumiendo mis licencias?

De vez en cuando, recibimos la pregunta anterior en soporte, algo o alguien está usando más licencias de las esperadas y necesitamos encontrar qué está pasando.

Tenemos dos escenarios. El primer escenario es cuando nos damos cuenta que las licencias están agotadas porque la aplicación no funciona o porque intentamos conectarnos a través del terminal y sale el "encantador" mensaje <LICENSE LIMIT EXCEEDED>:

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Python se ha convertido en el lenguaje de programación más utilizado del mundo (fuente: https://www.tiobe.com/tiobe-index/) y SQL sigue siendo el líder como lenguaje para las bases de datos. ¿No sería genial que Python y SQL trabajaran juntos para ofrecer nuevas funcionalidades que SQL por sí mismo no puede? Después de todo, Python tiene más de 380.000 librerías publicadas (fuente: https://pypi.org/) con funciones muy interesantes para ampliar las consultas SQL dentro de Python.

En este artículo detallo cómo crear nuevos Procedimientos Almacenados de SQL en la base de datos de InterSystems IRIS usando Embedded Python.

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¡Y vuelve a ser viernes! Si es que el tiempo se pasa volando...cuando menos te lo esperas ¡zas! una nueva jornada de la Quiniela se te viene encima y te pilla con la guardia baja, pero tu estás tranquilo, sabes que QuinielaML está ahí para sacarte del apuro, y aquí está la predicción.

Veamos los partidos involucrados en esta jornada:

Para la Primera División tendremos las siguiente predicciones:

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Esta vez quiero hablar de algo que no es específico de InterSystems IRIS, pero que creo que es importante si quieres trabajar con Docker y tu máquina de trabajo es un PC o portátil con Windows 10 Pro o Enterprise.

Como probablemente sabes la tecnología de contenedores viene básicamente del mundo Linux y, a día de hoy, es en los hosts que corren Linux donde pueden mostrar su máximo potencial. Los que usamos Windows vemos que tanto Microsoft como Docker han hecho grandes esfuerzos estos últimos años y nos permiten correr contenedores Linux en nuestro sistema Windows de una manera muy sencilla... pero no está soportado para entornos productivos y, aquí viene el gran problema, no es fiable si queremos mantener persistencia de datos fuera del contenedor, en el sistema host,... debido principalmente a las importantes diferencias entre los sistema de archivos de Windows y Linux. Al final el propio Docker for Windows utiliza una pequeña máquina Linux virtual (MobiLinux) sobre la que realmente se levantan los contenedores.... lo hace de forma transparente para el usuario de windows... y de hecho funciona muy bien hasta que, como digo, quieren hacer que tus bases de datos sobrevivan más allá de la vida del contenedor...

En fin,... que me enrollo,... el caso es que muchas veces, para evitar problemas y simplificar, lo que se precisa es de un sistema Linux completo... y, si nuestra máquina es Windows, la única forma de tenerlo es vía una máquina virtual. Al menos hasta que salga WSL2 en Windows 10 en unos meses, pero eso es otra historia.

En este artículo te voy a contar, paso a paso, como instalar un entorno en el que puedas trabajar con contenedores Docker sobre un Ubuntu en tu servidor Windows. Vamós allá...

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Hace poco, tuve que generar una especificación en Swagger a partir de clases persistentes y en serie, así que ahora publico el código (no está completo, aún queda resolver las especificaciones de la aplicación, pero es un comienzo).

El código está disponible aquí.

Supongamos que tenemos estas clases:

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· 22 feb, 2023 Lectura de 2 min
Devolver valores con Python

Por qué he decidido escribir esto

En 2022, publiqué un artículo sobre Python Embebido para principiantes. En ese artículo me preguntaron cómo devolver valores con Python. Respondí a la pregunta y, además, me ha parecido interesante escribir un pequeño artículo sobre el tema. Así también espero llegar a más gente con esta publicación.

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· 11 abr, 2023 Lectura de 3 min
Tutorial rápido para crear bases de datos de ejemplo

Introducción

Este es un sencillo tutorial sobre la manera más rápida que conozco para crear una base de datos de ejemplo para cualquier propósito, como hacer pruebas, hacer ejemplos para tutoriales, etc.

Creando un namespace

  1. Abre el terminal
  2. Escribe "D $SYSTEM.SQL.Shell()"
  3. Escribe "CREATE DATABASE " y el nombre que quieres para tu namespace.

Ahora tienes un nuevo namespace de una manera más rápida que creándolo desde el Portal de Gestión - que por supuesto ofrece más opciones de configuración.

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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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· 18 mar, 2023 Lectura de 4 min
Procedimientos Almacenados, la navaja suiza de SQL

Una de las razones por las que me encantan Cache e IRIS es que no solo puedes hacer cualquier cosa que puedas imaginar, sino que también puedes hacerlas de un montón de maneras diferentes!!

Imagina que tienes una integración con IRIS (o Cache) funcionando conectada por ODBC. Probablemente solo uses consultas SQL, pero puedes usar también procedimientos almacenados y dentro de su código puedes hacer cualquier cosa que puedas imaginar.

Voy a darte algunos ejemplos, pero el límite está en tu imaginación!

Quizás te estés diciendo... ¡espera!! Yo no sé como crear un procedimiento almacenado en IRIS... Pero eso no es cierto, sabes crearlo! Lo que pasa que todavía no lo sabes...

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Hace algunas semanas estaba leyendo un libro de Stephen Hawking y Leonard Mlodinow, El Gran Diseño. En un momento dado, intentando definir cosas como ¿por qué existimos?, ¿por qué utilizamos los modelos que utilizamos en física?,... bueno, ya sabéis, ese tipo de cosas... los autores se refirieron al ejemplo del Juego de la Vida inventado por el matemático John Coward en 1970... Básicamente el quería mostrar que un sistema con unas leyes fundamentales realmente simples (Física) podría evolucionar y "vivir" hasta convertirse en un sistema más complejo (Química) en el cual "algo" (humanos) podría descubrir su propio modelo y reglas complejas que explicasen su realidad... las reglas para este modelo determinista que el expuso eran tan básicas que pensé que sería divertido implementarlas en ObjectScript cuando tuviera un rato libre... hay otras implementaciones en JavaScript y en otros lenguajes... pero no en ObjectScript… y ¡!había que corregir eso!!… así que ¡aquí lo tienes!

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· 6 jul, 2020 Lectura de 11 min
Machine Learning con Spark e InterSystems IRIS

Apache Spark se ha convertido rápidamente en una de las tecnologías más atractivas para la analítica de big data y el machine learning. Spark es un motor de procesamiento de datos generales, creado para usar con entornos de procesamiento en clúster. Su corazón es el RDD (Resilient Distributed Dataset), que representa un conjunto de datos distribuido con tolerancia a fallos, sobre el que se puede operar en paralelo entre los nodos de un clúster. Spark se implementa con una combinación de Java y Scala, por lo que viene como una biblioteca que puede ejecutarse sobre cualquier JVM. Spark también es compatible con Python (PySpark) y R (SparkR) e incluye bibliotecas para SQL (SparkSQL), machine learning (MLlib), procesamiento de gráficas (GraphX) y procesamiento de flujos (Spark Streaming).

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En el Centro de Soporte Internacional (WRC), con frecuencia los clientes se ponen en contacto con nosotros porque su Web Gateway no puede publicar páginas web. En este artículo explicaré el motivo más frecuente por el que pueden producirse estos errores; y también explicaré algunas herramientas que se pueden utilizar para solucionar el problema.

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· 26 sep, 2021 Lectura de 8 min
¡Luchemos contra las máquinas!

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Calma, calma, no estoy promoviendo una guerra contra las máquinas como en las películas de ciencia ficción, para evitar la dominación mundial de Ultron o Skynet.
Todavía no, todavía no 🤔

Os invito a retar a las máquinas a través de la creación de un juego muy sencillo usando ObjectScript con Python embebido.

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Según la consultora IDC, el 80% de todos los datos producidos son NoSQL. Mira:

Hay documentos digitales y escaneados, textos online y offline, contenido BLOB (objeto binario grande) en SQL, imágenes, vídeos y audio. ¿Te imaginas una iniciativa de Analítica Corporativa sin todos estos datos para analizar y apoyar las decisiones?

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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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