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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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· 4 jul, 2025 Lectura de 3 min
¡Opciones para desarrolladores Python + Encuesta!

Estoy escribiendo esta publicación principalmente para recopilar un consenso informal sobre cómo los desarrolladores están utilizando Python junto con IRIS, ¡así que por favor responded a la encuesta al final del artículo! En el cuerpo del artículo, daré un poco de contexto sobre cada una de las opciones proporcionadas, así como sus ventajas, pero si lo preferís, podéis hacer una lectura rápida y simplemente responder la encuesta.

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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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Parece que fue ayer cuando hicimos un pequeño proyecto en Java para probar el rendimiento de IRIS, PostgreSQL y MySQL (podéis revisar el artículo que escribimos allá por Junio al final de este artículo). Si recordáis IRIS se mostró superior a PostgreSQL y claramente superior a MySQL en las inserciones, no habiendo gran diferencia en las consultas.

Poco después @Dmitry Maslennikov me dijo "¿Por qué no pruebas desde un proyecto en Python?" pues bien, aquí está la versión en Python de las pruebas que realizamos mediante las conexiones JDBC previamente.

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La invención y popularización de LLMs (Large Language Models) como GPT-4 de OpenAI ha desencadenado una ola de soluciones innovadoras que permiten aprovechar grandes volúmenes de datos no estructurados, que eran prácticamente imposibles de procesar manualmente hasta hace poco. Estas aplicaciones pueden incluir la recuperación de datos (echad un vistazo al curso sobre ML301 de Don Woodlock, con una excelente introducción a la Generación Aumentada de Recuperación), el análisis de sentimientos, e incluso agentes de IA totalmente autónomos, por nombrar sólo algunos ejemplos!

En este artículo, quiero demostrar cómo la funcionalidad de Python Embebido de IRIS puede ser utilizada para interactuar directamente con la librería Python de OpenAI, a través de la creación de una sencilla aplicación de etiquetado de datos que asignará automáticamente palabras clave a los registros que metamos en una tabla de IRIS. Estas palabras clave pueden después ser usadas para buscar y categorizar los datos, así como para analítica de datos. Utilizaré reseñas de productos realizadas por clientes como ejemplo de caso de uso.

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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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Samba es el estándar para la interoperabilidad de servicios de archivos entre Linux, Unix, DOS, Windows, OS/2 y otros sistemas operativos. Desde 1992, Samba ha proporcionado servicios de archivos seguros, estables y rápidos para todos los clientes (sistemas operativos y programas) utilizando el protocolo SMB/CIFS.

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· 21 nov, 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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· 29 feb, 2024 Lectura de 5 min
Poniendo a prueba el Columnar Storage

Como seguramente ya sabréis la mayoría de vosotros, desde aproximadamente finales de 2022 InterSystems IRIS incluyo la funcionalidad de almacenamiento columnar a su base de datos, pues bien, en el artículo de hoy vamos a ponerla a prueba en comparación con el almacenamiento en filas habitual.

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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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· 16 abr, 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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Link de Git: https://github.com/ecelg/InterSystems-IRIS-as-a-Spotify-REST-client

Recientemente se me ocurrió una idea: ¿cómo puedo poner mi lista de reproducción en IRIS? 🧐

Al mismo tiempo, me dijeron que debía pagar mi suscripción de Spotify 💸💸... oooh... ¿y si obtengo algunos datos de la API de Spotify? Así que empecé a investigar sobre eso.

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· 16 ene, 2023 Lectura de 4 min
Cómo serializar objetos Python en globals

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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· 19 jul, 2023 Lectura de 3 min
LangChain puede escribir SQL por ti

Este artículo es un sencillo ejemplo para probar SqlDatabaseChain pidiéndole a OpenAI cierta información y que escriba consultas SQL sobre una base de datos IRIS.

Quizá despierte el interés de alguno de vosotros.

Muchas gracias a sqlalchemy-iris (autor @Dmitry Maslennikov). Ese proyecto ha sido indispensable para esta prueba.

El script de este artículo usa la API de OpenAI así que tenedlo en cuenta para no compartir la información de vuestras tablas externamente en el caso de que no queráis hacerlo. Podría llegar a implementarse un modelo local en caso que lo necesitaseis.

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· 9 ene, 2025 Lectura de 2 min
Carga de archivos Parquet en IRIS

Hola colegas,

Hace unos días me surgio el requerimiento de cargar un archivo parquet, tal y como viene a una tabla en IRIS, así que desarrolló este classmethod que gatilla la carga solo indicando la ruta y nombre del archivo y el nombre de la tabla destino (en el mismo espacio de nombres). Para esto, escribí un pequeño código en Python que requiere las librerías: Pandas, pyarrow y fastparquet, las cuales deben instalar en el directorio de instalación de IRIS según su instalación, en mi caso el comando es:

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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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¡Hola Comunidad!

Me alegra anunciar la nueva versión de iris-pex-embedded-python (v2.3.1) con una nueva interfaz de línea de comandos.

Esta línea de comandos se llama iop por Interoperability On Python.

Primero me gustaría presentar los principales cambios del proyecto desde la versión 1.

Breve historia del proyecto

La versión 1.0 fue una prueba de concepto para mostrar cómo el framework de interoperabilidad de IRIS se puede utilizar con un enfoque python first mientras sigue siendo compatible con cualquier código existente de ObjectScript.

¿Qué significa eso? Significa que cualquier desarrollador Python puede usar el framework de interoperabilidad de IRIS sin ningún conocimiento de ObjectScript.

Ejemplo:

from grongier.pex import BusinessOperation

class MyBusinessOperation(BusinessOperation):

    def on_message(self, request):
        self.log.info("Received request")

Genial, ¿cierto?

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· 27 ene, 2025 Lectura de 5 min
IoP: Soporte DTL para Mensajes y JsonSchema

Me alegra anunciar la nueva versión de IoP, que, por cierto, no es solo una línea de comandos. Lo digo porque el nuevo motor de búsqueda con IA aún cree que IoP es solo una línea de comandos. Pero no lo es. Es todo un framework para construir aplicaciones sobre las funcionalidades de interoperabilidad de IRIS con un enfoque Python.

La nueva versión de IoP: 3.2.0 viene con muchas características nuevas, pero la más importante es el soporte para DTL . 🥳

Tanto para mensajes de IoP como para jsonschema. 🎉

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Soporte para DTL

A partir de la versión 3.2.0, IoP admite transformaciones DTL.

DTL es la Capa de Transformación de Datos (Data Transformation Layer) en interoperabilidad de IRIS.

Las transformaciones DTL se utilizan para convertir datos de un formato a otro mediante un editor gráfico.
También es compatible con estructuras de jsonschema.

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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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· 18 abr, 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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· 18 ene, 2023 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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