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#JSON

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JSON (JavaScript Object Notation) es un formato ligero para el intercambio de datos. A las personas les resulta sencillo leerlo y escribirlo.

Objetivo

Explorar un enfoque de validación estructural adaptativa para mantener estables las pruebas automatizadas frente a cambios en la estructura del JSON generado a partir de datos expuestos desde una base de datos InterSystems IRIS.

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· 17 mayo, 2024 Lectura de 52 min
『 ?ó?? ??????????? Monitorizar ?????????? 】

🙂 Buenos días comunidad.

Me gustaría compartir con ustedes, en este artículo, una manera muy práctica, de obtener información relevante de todos los Namespaces de un Entorno. ¿Para qué?. Pues por ejemplo para uno de los casos de uso que más nos encontramos los desarrolladores con respecto a Healtshare: el desafío de necesitar crear 1 servicio, y la odisea de ir entorno a entorno, namespace a namespace, buscando si el puerto XYZAB está libre o no... 🙃

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Artículo
· 7 feb, 2022 Lectura de 1 min
GlobalToJSON-embedded-Python

Este es un paquete para exportar un Global a un archivo de objeto JSON y volver a crearlo recargando desde este archivo
embeddedPython se refiere a las nuevas tecnologías disponibles. Debe entenderse como un ejercicio de aprendizaje de
cómo manejar las diferentes interfaces. Solo los nodos de Global que contienen datos se presentan en el archivo JSON generado.

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Por qué he decidido escribir esto

De nuevo se me planteó un reto que me costó algún tiempo y muchas pruebas obtener la mejor solución. Y ahora que lo logré, me gustaría compartir mi nuevo conocimiento.

¿Qué pasó?

En un namespace hay muchas clases similares, así que para dejarlas más sencillas hay una superclase con las propiedades comunes. Además, entre las clases hay relaciones. Yo tenía que hacer una exportación de una de esas clases a JSON, pero no podía cambiar las superclases, porque si no, podría descomponer el flujo de otras integraciones.

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Quería compartiros hoy un pequeño truco para personalizar cómo se muestran los mensajes en el Visor de Mensajes. En concreto, cómo mostrar mensajes JSON directamente en el Visor de Mensajes en lugar de serializados como XML.

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· 23 sep, 2024 Lectura de 8 min
DataPipe2 - Implementar un pipe de datos

¡Hola, desarrolladores!

En esta serie de artículos hemos hablado del framework iris-datapipe, de cómo nos ayuda a crear "pipes" de datos para la ingesta y procesamiento, y de cómo instalarlo. Vamos a profundizar en cómo implementar uno de esos "pipes" paso a paso.

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Contexto:

Esta guía proporciona una visión general de cómo diseñar e implementar una interfaz API REST para consultar los datos demográficos de un paciente desde un sistema de Registro Electrónico de Pacientes (EPR) utilizando HealthConnect. El proceso implica enviar una solicitud de consulta con el número de identificación del paciente, recuperar la respuesta del sistema EPR, extraer los datos demográficos requeridos del mensaje HL7 y enviarlos como una respuesta JSON al proveedor. El diagrama del proceso de alto nivel se muestra a continuación (Captura de pantalla 1).

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Hola desarrolladores:

Al observar la avalancha de herramientas de desarrollo impulsadas por IA y al estilo vibe coding que han estado apareciendo últimamente casi cada mes, con funciones cada vez más emocionantes, me preguntaba si sería posible aprovecharlas con InterSystems IRIS. Al menos para construir un frontend. Y la respuesta es: ¡sí! Al menos con el enfoque que seguí en este ejemplo.

Aquí tenéis mi receta para crear la interfaz de usuario mediante prompts frente al backend de InterSystems IRIS:

  1. Tened una API REST en el lado de IRIS, que refleje una especificación Open API (swagger).
  2. Generad la interfaz de usuario con cualquier herramienta de vibe coding (por ejemplo, Lovable) y apuntad la interfaz al endpoint de la API REST.
  3. ¡Y listo!

Aquí tenéis el resultado de mi propio experimento: una interfaz 100 % generada por prompts frente a la API REST de IRIS, que permite listar, crear, actualizar y eliminar entradas de una clase persistente (Open Exchange, código del frontend, vídeo).

¿Cómo es la receta en detalle?

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¿Qué pasaría si pudieras serializar/deserializar objetos en cualquier formato: JSON, XML, CSV,...; siguiendo diferentes criterios, exportar/importar unas propiedades y no otras, transformar valores de una u otra forma antes de exportarlos/importarlos,... y todo ello sin tener que cambiar la definición de la clase? ¿No sería genial si pudieras hacer todo eso?

Bueno, quizás sea un objetivo demasiado ambicioso para cumplirlo al 100% pero, al explorar esta idea, desarrollé muchas clases que pensé que sería bueno compartir. Si deseas probar, cambiar, modificar o mejorar el código, o simplemente echarle un vistazo, puedes hacerlo aquí. También encontrarás una explicación más detallada (consulta Readme.md)

Debes tener presente que esto es una prueba de concepto y la realicé durante mis ratos libres, por lo tanto, seguramente no es lo suficientemente robusta o puede mejorarse... pero, solo estaba jugando!....ok, podría haber esperado al lanzamiento del nuevo JSON Adaptor que seguro resuelve muchos escenarios de una manera más limpia, pero... mientras llegaba... :-) ...

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Hola a todos! Comentamos hoy una entrada de Timothy Leavitt cuyo equipo (Application Services en InterSystems - encargado de desarrollar y mantener muchas de nuestras aplicaciones internas, y proporcionar herramientas y prácticas recomendadas a otras aplicaciones departamentales), durante el último año, se embarcó en un viaje hacia el desarrollo de interfaces de usuario basadas en Angular/REST, para las aplicaciones existentes construidas originalmente con CSP y/o Zen.

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Hola Comunidad,

En este artículo, os demostraré los siguientes pasos para crear vuestro propio chatbot utilizando spaCy (spaCy es una biblioteca de software de código abierto para el procesamiento avanzado del lenguaje natural, escrita en los lenguajes de programación Python y Cython):

  • Paso 1: Instalar las librerías necesarias

  • Paso2: Crear el archivo de patrones y respuestas

  • Paso 3: Entrenar el modelo

  • Paso 4: Crear una aplicación ChatBot basada en el modelo entrenado

Empecemos

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¡Hola Comunidad!

Me gustaría anunciaros brevemente tres nuevos paquetes, disponibles en Open Exchange / a través de ZPM, que pueden realmente ayudaros a acelerar el desarrollo en IRIS de aplicaciones full-stack modernas. Todo esto se anunció la semana pasada en una sesión del Global Summit, pero muchos no pudisteis asistir. Además, me acabo de enterar de que justo ahora está en marcha un concurso de desarrollo de aplicaciones full-stack!

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¡Hola a tod@s!

El desarrollo completo en JavaScript (Full-Stack) permite crear aplicaciones de última generación con Caché. En cualquiera de las aplicaciones (web) que se desarrollan hoy en día, hay que tomar muchas decisiones estructurales y debemos saber cuales son las decisiones correctas. Con el conector Node.js disponible para Caché, se puede crear un potente servidor de aplicaciones, que permitirá utilizar la última tecnología de JavaScript y marcos de aplicaciones (frameworks) tanto del lado del cliente como del servidor.

Con todas estas nuevas tecnologías, lo más importante es integrarlas de la manera más eficiente posible y que permitan generar una experiencia de desarrollo muy productiva. Este artículo pretende introducirte paso a paso en la tecnología Node.js.

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Hola desarrolladores!,

Ya se lo que estáis pensando. " Una mejora para ZEN.proxyObject...??? ¿Ahora...????

Bueno en España tenemos el dicho de mas vale tarde que nunca. ;-)

¿Alguna vez has necesitado enviar un atributo numérico de un JSON en formato String?

¿Te volviste loco casteando objetos de clases con propiedades fijas y tipadas?

Pues estás de enhorabuena!! porque ahora podrás hacerlo fácilmente!!.

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· 11 jul, 2023 Lectura de 3 min
Utilizando JSON en IRIS

¡Hola Comunidad!

El otro día vi un artículo sobre el uso del paquete %ZEN cuando se trabaja con JSON y he decidido escribir un artículo para describir un enfoque más actualizado. Hace no mucho se dio el paso de usar %ZEN.Auxiliary.* a clases JSON dedicadas. Esto permite trabajar con JSONs de forma más orgánica.

Llegados a este punto hay básicamente 3 clases principales para trabajar con JSON:

  • %Library.DynamicObject - proporciona una manera simple y eficiente de encapsular y trabajar con documentos JSON estándar. También nos da la posibilidad de, en vez de escribir el código habitual para crear la instancia de una clase como
set obj = ##class(%Library.DynamicObject).%New()

usar la siguiente sintaxis

set obj = {}
  • %Library.DynamicArray - proporciona una manera simple y eficiente de encapsular y trabajar con matrices JSON estándar. Con los arrays se puede usar el mismo enfoque que con los objetos, lo que significa que o bien se puede crear una instancia de la clase
set array = ##class(%DynamicArray).%New()

o se puede hacer usando corchetes []

set array = []
  • %JSON.Adaptor es una utilidad para mapear objetos de ObjectScript (registrados, serial o persistentes) a textos JSON o entidades dinámicas.
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InterSystems FAQ

Puedes evitar este error especificando un objeto de tipo stream como argumento de la función %ToJSON usando durante la generación del string JSON desde el objeto dinámico.

A continuación podéis ver un ejemplo.

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· 28 nov, 2023 Lectura de 1 min
Cómo crear Objetos y Matrices JSON mediante SQL

Esta app evita añadir %JSONAdaptor a cada clase. En su lugar usa las funciones SQL JSON_OBJECT() para crear mis objetos JSON. Con este enfoque, se puede añadir JSON a cualquier clase - incluso a las implementadas - sin ninguna necesidad de cambiar o recompilar.

La idea inicial surge a raíz de implementar la exportación de relaciones M:N como objetos o matrices JSON.

La típica estructura de la exportación es

{ M-element : {M-object},
related-N-elements:
[
{N-element},
{N-element},
{N-element}
]
}

Los datos para la demo son un fragmento de los Miembros de la Comunidad de Desarrolladores y sus Insignias conseguidas en GlobalMasters. Los nombres reales están modificados.

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Resulta que un día estás trabajando en Widgets Direct, distribuidor líder de widgets y accesorios, y tu jefe te pide que desarrolles un nuevo portal dedicado a los clientes, el cual permita que la cartera de clientes tenga acceso a la siguiente generación de widgets... y él quiere que utilices Angular 1.x para comunicarte con el servidor Caché del departamento.

Solamente hay un problema: Nunca has utilizado Angular y no sabes cómo hacer que se comunique con Caché (o IRIS).

En esta guía veremos cómo se realiza todo el proceso de configuración de un conjunto de subsistemas en Angular, el cual se comunica con un backend de Caché utilizando JSON para llamar un API REST.

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· 24 ene, 2024 Lectura de 2 min
Cómo obtener JSON de SQL

¿Sabíais que se pueden obtener datos JSON directamente de las tablas SQL?

Dejadme que os presente dos útiles funciones de SQL, que se utilizan para recuperar datos JSON de consultas SQL - JSON_ARRAY y JSON_OBJECT.

Podéis usar esas funciones en la sentencia SELECT con otros tipos de elementos de selección, y se pueden especificar en otras ubicaciones en las que se puede utilizar una función SQL, como en una condición WHERE.

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"Así que su jefe le gritó por enviarle una página web con un "Hello World" sin formato"

Nuestra lección anterior terminó cuando proporcionamos un valor para el Mensaje desde Caché a un servicio REST para el cliente, y utilizamos Angular interfaz de usuario. Aunque hay muchas partes móviles involucradas en el proceso, la página no es especialmente emocionante en este momento. Antes de que empecemos a añadir nuevas funciones, deberíamos retroceder un poco y revisar nuestras herramientas.

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· 7 jul, 2021 Lectura de 1 min
Importación de datos a IRIS de forma sencilla

A veces necesitas importar datos a IRIS de forma rápida y sencilla. Por eso se ha desarrollado un gestor de importación en IRIS.

Esta aplicación permite importar datos en formato JSON y también ofrece una interfaz muy sencilla para transferir datos desde colecciones en MongoDB a globals en IRIS. Nunca ha sido más fácil.

Vamos a ver unos ejemplos.

Importación de JSON

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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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