En la Comunidad de Desarrolladores hay muchos artículos interesantes que muestran cómo utilizar Jupyter e InterSystems IRIS juntos, y os animo a echarles un vistazo - al final de esta publicación tenéis un enlace a los artículos.

Este es otro de esos artículos. La diferencia con los otros está en la sencillez. ¿Solo quieres iniciar un contenedor en el que Jupyter ya está conectado a una instancia de IRIS? ¡Entonces esto es para ti!

Solo con ejecutar docker-compose up ya podrás acceder a un entorno de trabajo con un par de ejemplos.

Motivación

Empecé en este proyecto pensando en cómo permitir que el código Python trabaje de forma natural con el almacenamiento escalable y el eficiente mecanismo de recuperación de datos ofrecido por los globals de IRIS, a través de Python Embebido.

Mi idea inicial era crear algo como un diccionario de implementación de Python usando globals, pero pronto me di cuenta de que antes debía ocuparme de la abstracción de objetos.

InterSystems IRIS es una gran plataforma de datos y posee las funcionalidades que demanda el mercado. En este artículo, recojo las 10 mejores:

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"

¡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 >>

Me gustaría compartir un ejemplo sobre cómo la nueva funcionalidad de Python Embebido en IRIS me ha ayudado en mis rutinas diarias.

Mientras participaba en el proyecto iris-kaggle-socrata-generator con Henrique Dias, tuve que descomprimir conjuntos de datos de Kaggle para poder importarlos.

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.

En este artículo vas a encontrar un sencillo programa con Python en un entorno IRIS y otro sencillo programa con ObjectScript en un entorno Python. Además, me gustaría compartir algunos de los errores que tuve cuando empecé la implementación de estos códigos.

Python en entorno IRIS

Supongamos, por ejemplo, que estás en un entorno IRIS y quieres resolver un problema que crees más fácil o más eficiente de resolver en Python.

Puedes simplemente cambiar el entorno: crea tu método como cualquier otro, y al final del nombre y sus especificaciones, añade [ Language = python ]:

Gracias a las últimas mejoras al soporte de Python en IRIS y al continuo trabajo en el soporte a la DB-API de Python por parte de InterSystems, he implementado el soporte de IRIS en el proyecto Django, en el que la DB-API de Python se usa para trabajar con otras bases de datos.

Vamos a probar una sencilla aplicación en Django, que almacena sus datos en IRIS.

Jupyter Notebook es un entorno interactivo formado por celdas que permiten ejecutar código en un gran número de lenguajes de marcado y programación diferentes.

Para hacer esto, Jupyter debe conectarse a un kernel apropiado. No había un Kernel ObjectScript, por lo que decidí crear uno.

Puedes probarlo aquí.

Este es un adelanto de los resultados:

Publicación Original por: Anton Umnikov
Arquitecto Senior de soluciones en la nube en InterSystems
AWS CSAA, GCP CACE

AWS Glue es un proceso ETL (extraer, transformar y cargar) completamente gestionado, que hace sencillo y rentable clasificar los datos, limpiarlos, enriquecerlos y moverlos de forma fiable entre diferentes almacenes de datos.

En el caso de InterSystems IRIS, AWS Glue permite mover grandes cantidades de datos a IRIS desde fuentes de datos tanto en la nube como en las propias instalaciones (on-premise). Las fuentes de datos potenciales incluyen, pero no se limitan a, bases de datos on-prem, archivos CSV, JSON, Parquet y Avro que residen en buckets S3, bases de datos nativas en la nube como AWS Redshift y Aurora, y muchas otras.

Esta es una comparación creada en Python y Objectscript en InterSystems IRIS.

El objetivo es comparar la velocidad para enviar y recibir mil solicitudes/mensajes desde un BP a un BO en Python y en Objectscript.

Consultar https://github.com/LucasEnard/benchmark-python-objectscript para más información.

Antecedentes

En las versiones de InterSystems IRIS >=2021.2 podemos usar irispython para escribir directamente código python encima de nuestras instancias IRIS. Esto nos permite usar paquetes de python, llamar a métodos, hacer consultas SQL y hacer casi cualquier cosa en Objectscript excepto pythonic.

Por ejemplo, a continuación compruebo si hay un namespace:

¡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