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· 12 jun, 2023 Lectura de 3 min
Guía básica para la implementación de ZPM

ZPM está diseñado para funcionar con aplicaciones y módulos de InterSystems IRIS. Está formado por dos componentes: el Cliente ZPM, que es un CLI para gestionar módulos; y El Registro, que es una base de datos de módulos y meta-información. Podemos utilizar ZPM para buscar, instalar, actualizar, eliminar y publicar módulos. Con ZPM se pueden instalar clases de ObjectScript, aplicaciones Frontend, producciones de Interoperabilidad, soluciones de BI de IRIS, conjuntos de datos de IRIS o cualquier otro archivo, como paquetes wheel de Python Embebido.

En este artículo repasaremos tres secciones:

  1. Instalación de ZPM
  2. Generación del Módulo
  3. Búsqueda, Instalación y Publicación de módulos dentro del Registro

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¡Hola Comunidad!

Recientemente tuve que configurar un servidor FHIR local usando IRIS for Health y creo que encontré la forma más sencilla y simple de hacerlo.

Simplemente ejecuta estas dos líneas en el terminal:

docker run --rm --name my-iris -d --publish 9091:1972 --publish 9092:52773 intersystemsdc/irishealth-community

y

docker exec -it my-iris iris session iris -U "USER" '##class(%ZPM.PackageManager).Shell("install fhir-server")'

Y tendrás un servidor FHIR ejecutándose localmente en http://localhost:9092/fhir/r4.

¡Y eso es todo!

El servidor FHIR usará la última versión de InterSystems IRIS for Health Community Edition y desplegará el servidor FHIR desde esta app a través del paquete IPM en el namespace FHIRSERVER.

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¡Hola Comunidad!

Me gustaría compartir con vosotros un ejercicio que he hecho para crear "mi propio" chat con ChatGPT en Telegram.

Ha sido posible gracias a dos componentes de Open Exchange: Telegram Adapter, de @Nikolay Soloviev e IRIS Open-AI, de @Kurro Lopez

Así que con este ejemplo podréis configurar vuestro propio chat con ChatGPT en Telegram.

¡Veamos cómo hacerlo funcionar!

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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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