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Henry Pereira · Sep 26, 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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¡Hola a todos!

Hoy instalaremos Jupyter Notebook y vamos a conectarlo con Apache Spark e InterSystems IRIS.

Nota: Los siguientes procedimientos los hice en Ubuntu 18.04 y Python 3.6.5.

Introducción

Si estás buscando un bloc de notas que sea reconocido, difundido ampliamente y muy popular entre los usuarios de Python, en lugar de utilizar Apache Zeppelin, deberías elegir Jupyter notebook. Jupyter notebook es una excelente y muy poderosa herramienta para la "ciencia de datos", que cuenta con una comunidad muy grande, además de muchas funciones y software adicional. Jupyter notebook permite crear y compartir documentos que contienen código en tiempo real, ecuaciones, visualizaciones y texto narrativo. Sus aplicaciones incluyen la limpieza y transformación de los datos, simulaciones numéricas, modelamiento estadístico, visualización de datos, machine learning y muchas funciones más. Y lo más importante, existe una gran comunidad que ayuda a resolver los problemas que surjan.

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Ricardo Paiva · Jun 24, 2021 Lectura de 6 min
Cómo utilizar AWS Glue con InterSystems IRIS

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.

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Iris-python-template

Proyecto de plantilla con varios códigos Python para ser utilizados con InterSystems IRIS Community Edition con contenedor.

Contenido:

  • Bloc de notas
    • Kernel de Python Embebido
    • Kernel de ObjectScript
    • Kernel de Vanilla Python
  • Python Embebido
    • Ejemplo de código
    • Demostración de Flask
  • API nativas de Python de IRIS
    • Ejemplo de código

Diagrama

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Servidor Externo de Lenguaje Python en un contenedor

La primera vez que se intenta iniciar un servidor externo de lenguaje Python (de aquí en adelante Gateway de Python), en la versión en contenedor, intenta ejecutar cierto código para detectar si está instalado el paquete python3-venv.

La imagen que está en containers.intersystems.com:

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¡Hola Desarrolladores!

Esta es la segunda publicación sobre recursos para desarrolladores. Esta parte es sobre Open Exchange.

Utilizando Open Exchange para avanzar en la tecnología de InterSystems

InterSystems Open Exchange es una galería de herramientas de aplicaciones, conectores y librerías, que los desarrolladores de InterSystems publican para compartir formas de trabajar, enfoques y hacer negocio. Todas las aplicaciones están o construidas con InterSystems Data Platform o pensadas para ser usadas en desarrollos con nuestra tecnología.

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Pierre-Yves Duq... · Ene 5, 2022 Lectura de 1 min
Python Gateway. Parte II: Instalación

Esta serie de artículos describe el uso del Python Gateway para InterSystems. Ejecuta el código de Python y mucho más desde InterSystems IRIS. Este proyecto te trae toda la potencia de Python directamente a tu entorno InterSystems IRIS:

  • Ejecuta cualquier código de Python
  • Transfiere datos de forma transparente desde InterSystems IRIS a Python
  • Crea procesos empresariales de interoperabilidad inteligentes, con el Adaptador de interoperabilidad de Python
  • Guarda, examina, modifica y restaura el contexto de Python desde InterSystems IRIS

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Ricardo Paiva · Nov 21, 2022 Lectura de 8 min
Introducción a Django (2ª parte)

En la primera parte de este artículo he mostrado cómo empezar un nuevo proyecto en Django, y cómo definir nuevos modelos y añadir modelos ya existentes.

En esta publicación, voy a mostrar un Panel de Administración (disponible con la configuración predeterminada) y cómo puede ser útil.

Nota importante: si intentáis reproducir los pasos de este artículo, no funcionará para vosotros. Porque mientras escribía la publicación he realizado varios ajustes en el proyecto django-iris, e incluso en el driver DB-API de InterSystems, para arreglar algunos problemas ahí también, y creo que el driver aún está en desarrollo y habrá un driver más estable en el futuro. Así que vamos a asumir que este artículo solo explica cómo podría ser si tuviéramos todo terminado.

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Acabo de exponer este tema en Global Masters: "IRIS Cheatsheets". IRIS ha introducido muchas funciones nuevas, especialmente en los lenguajes de programación, la compatibilidad con FHIR R4, las herramientas de interoperabilidad mejoradas e IRIS Analytics. Después trabajar 35 años en PC's y portátiles con Windows, sorprendentemente tengo poco conocimiento sobre Linux, Docker y Git. Es más, he escrito casi todas las aplicaciones e interfaces en ObjectScript con pizcas de SQL, .Net y Java Gateways y los conocimientos más básicos de WinSCP, Putty y SSH.

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Alberto Fuentes · Dic 2, 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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Nancy Martínez · Abr 16, 2020 Lectura de 10 min
API nativa de IRIS para Python


A partir de la versión 2019.2, InterSystems IRIS ofrece su API nativa para Python como un método de alto rendimiento para acceso a datos. La API nativa permite interactuar directamente con la estructura de datos nativa de IRIS.

Globals

Como desarrolladores de InterSystems, seguramente ya estais familiarizados con los globals. Vamos a revisar los aspectos básicos por si os apetece un repaso, pero podéis saltar a la siguiente sección si no lo necesitáis.

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Pierre-Yves Duq... · Mayo 7, 2020 Lectura de 6 min
Python Gateway. Parte I: Introducción

Esta serie de artículos describe el uso del Python Gateway para InterSystems IRIS. Python Gateway permite acceder a toda la potencia de las librerías Python y las herramientas de Aprendizaje máquina (IAML) desde InterSystems IRIS y:

  • Ejecutar cualquier código Python
  • Transferir datos de forma transparente desde IRIS a Python
  • Construir procesos de interoperabilidad inteligente con el Adaptador de Python
  • Guardar, revisar, modificar y restaurar el contexto de Python desde InterSystems IRIS

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¡Hola Comunidad!

Esta publicación es una introducción a mi aplicación iris-python-apps, disponible en Open Exchange y creada usando Embedded Python y Python Flask Web Framework. La aplicación muestra algunas de las funcionalidades de Python, como la ciencia de datos, el trazado de datos, la visualización de datos y la generación de códigos QR.

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Características

  • Cuadro de mando de IRIS de arranque responsive

  • Vista de los detalles del cuadro de mando junto con el registro de eventos de interoperabilidad y los mensajes

  • Uso del trazado de Python desde IRIS

  • Uso de Jupyter Notebook

  • Introducción a la ciencia de datos, trazado de datos y visualización de datos

  • Generación de código QR desde Python

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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.

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Pierre-Yves Duq... · Jul 6, 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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Schematron es un lenguaje de validación basado en reglas para hacer aserciones/afirmaciones sobre la presencia o ausencia de ciertos patrones en documentos XML. Un Schematron se refiere a una colección de una o más reglas que contienen pruebas. Los Schematron están escritos en una forma de XML, lo que los hace relativamente fáciles de inspeccionar, comprender y escribir para todos, incluso los que no son programadores.

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Este es el primer artículo de una serie que se sumerge en herramientas de visualización y análisis de datos de series temporales. Obviamente, estamos más interesados en analizar los datos relacionados con el rendimiento que podemos recopilar de la familia de productos Caché. Sin embargo, como veremos más adelante, no estamos limitados a eso. Por ahora estamos explorando Python y las bibliotecas/herramientas disponibles dentro de ese ecosistema.

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Muhammad Waseem · Abr 18, 2022 Lectura de 2 min
Python Embebido, usando parámetros de salida

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:

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Nancy Martínez · Ene 18 Lectura de 1 min
IRIS y Jupyter - La versión sencilla

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.

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