¡Hola desarrolladores!

Recientemente anunciamos la versión de prueba con Python embebido en InterSystems IRIS - echad un vistazo a este vídeo en inglés de @Bob Kuszewski.

Python embebido ofrece la posibilidad de cargar y ejecutar el código Python en el servidor de InterSystems IRIS. Podéis utilizar módulos de librerías de Python instalándolos con pip, como NumPy, Pandas, etc., o podéis escribir vuestros propios módulos de Python como archivos .py independientes.

Bien, pero una vez que ya estáis satisfechos con el desarrollo de vuestra solución de Python embebida en IRIS, hay otra cuestión muy importante: cómo desplegar la solución.

Una de las opciones que podéis considerar es utilizar el Administrador de paquetes ZPM, que os voy a describir en este artículo.

Teoría de Colisión Confirmada

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

¡Hola Comunidad!

Esta publicación es una introducción a mi aplicación iris-globals-graphDB en Open Exchange.

Durante mucho tiempo hemos estado usando una utilidad en producción para exportar el resultado de una consulta a una hoja de cálculo Excel. Además, hemos hecho una modificación en ella, en la que la configuración explícita de los formatos de las columnas es una prioridad.

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.

Continuamos analizando las posibilidades de Django, y su uso con IRIS. En la primera parte de esta serie, mostramos cómo definir modelos y conectarlos con tablas ya existentes en IRIS; en la segunda parte, mostramos un Portal de Administración, con la capacidad de ver qué datos tenemos en esos modelos, con filtros, edición e incluso paginación.

Ahora es el momento de pasar a la acción real - vamos a crear algunas API Rest, en Django, basadas en los mismos datos que usamos antes, del paquete posts-and-tags.

Para hacerlo, usaremos el framework Django REST

El framework Django REST es un potente y flexible kit de herramientas para generar APIs Web.

Algunas razones por las que querrías usar el framework REST:

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:

   _________ ___ ____  
  |__  /  _ \_ _|  _ \ 
    / /| |_) | || |_) |
   / /_|  __/| ||  __/ 
  /____|_|  |___|_|    

Desde la versión 2021.1, InterSystems IRIS empezó a distribuirse con un runtime de Python en el motor del kernel. Sin embargo, no había forma de instalar paquetes desde dentro de la instancia. La principal ventaja de Python es su enorme ecosistema de paquetes. Con ello en mente, os presento mi proyecto zpip, un empaquetador pip que se puede invocar desde el terminal de iris.

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.

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.

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.

OCR DEMO

Esta es una demo de la funcionalidad OCR utilizando la librería pero-ocr de Python.

Utilizaremos la librería en una instancia InterSystems IRIS.

Demo

Este es un ejemplo de los datos de entrada:

Y este es el resultado del OCR, donde tenemos la siguiente información:

La idea

Ya estamos en 2024, la versión IRIS 2024.1 acaba de salir y todos estamos hablando de ello aquí. Ya tenemos muchos tutoriales sobre búsqueda vectorial y aplicaciones de chats de inteligencia artificial. Hoy quiero proponer algo diferente. Quiero presentar una idea y explorar todos sus límites, y a lo largo del texto plantearé algunas preguntas sobre la capacidad de las herramientas utilizadas, para que luego podamos comprender no solo los resultados de las nuevas funcionalidades, sino también cómo la máquina las procesa.