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.

Conseguí hacerlo fácilmente mediante el uso de la librería zipfile en Python (este código se copió de este stackoverflow):

Method UnZip(pZipFileName As %String, pExtractToDir As %String) As %DynamicArray [ Language = python ]
{
    import zipfile
    import iris
    with zipfile.

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

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.

Tengo que deciros que me emocioné mucho con la función de Python integrado en InterSystems IRIS. Es increíble el montón de posibilidades que se abren para crear aplicaciones fantásticas.

Vamos a construir un juego "tres en raya".

¡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.

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.

¡Hola desarrolladores!

Tenemos nuevos artículos súper interesantes para leer y disfrutar este verano, gracias a los maravillosos participantes del 3^er Concurso de Artículos Técnicos: Edición Python. Hemos recibido

🌟 12 ARTÍCULOS INCREÍBLES 🌟

Y ya podemos anunciar los ganadores...

![ObjectScript Kernel Logo][ObjectScript Kernel Logo]

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:

Jupyter Kernels 101

Hay varias formas de crear un Jupyter Kernel. Decidí hacer un kernel contenedor de Python.

Tenemos que crear una subclase de ipykernel.

¡Hola Comunidad!

Os invitamos a participar en la tercera edición del Concurso de Artículos Técnicos en Inglés:

🐍 Concurso de Artículos Técnicos de InterSystems en Inglés: Edición Python 🐍

Escribe un artículo en inglés sobre cualquier tema relacionado con el uso de Python con las tecnologías de InterSystems.

Duración: del 20 de junio al 31 de julio - ¡ampliado!

🎁 Premios para todos los participantes: Todas las personas que publiquen un artículo en inglés durante la vigencia del concurso recibirán un premio

🏆 Premios principales: Auriculares inalámbricos Apple AirPods Max; Reloj inteligente Apple Watch SE; Altavoz inteligente Apple HomePod mini / Lápiz inteligente Apple Pencil 

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.

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.

Esta utilidad usaba el módulo %SYS.ZENReportExcelExporter y se basa en un programa java. Todos los años el informe crecía y no había suficiente memoria RAM en java, por lo que teníamos que aumentar el valor de la variable entorno. El valor ha alcanzado los 7gb y se ha convertido en un problema.

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.

IMPORTANTE : Aquí están los resultados del tiempo en segundos, para enviar 1000 mensajes de ida y vuelta desde un bp a un bo usando Python, Graph Objectscript y Objectscript.

Los mensajes de cadena se componen de diez variables de cadena.

Hola Comunidad, 

mira cómo puedes desarrollar en Python y conectar a InterSystems IRIS® Data Platform con PyODBC y Native API: 

⏯ Utilizando Python para conectar a InterSystems IRIS

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:

#!/usr/irissys/bin/irispython
import iris
# call arbitrary class methods
result = iris.cls('%SYS.Namespace').

¡Hola Comunidad!

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

En este artículo, mostraré cómo guardar y recuperar Graph Data en InterSystems Globals con la ayuda del framework Python Flask Web y la librería PYVIS Interactive network visualizations.

Recomendación

• Leer la documentación relacionada: Using Globals
• Introducción al SDK nativo
• PYVIS Librería de visualización interactiva de redes 

Paso 1: Establecer conexión con IRIS Globals mediante el SDK nativo de Python

 #create and establish connection
  if not self.iris_connection:
         self.

¡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

¡Hola desarrolladores!

Os invitamos a un nuevo webinar en español: "Explorando las nuevas funcionalidades de IRIS: Python Embebido", el miércoles 30 de marzo, a las 4:00 PM (CEST).

El webinar está dirigido a cualquier desarrollador Python o científico de datos.

Durante el webinar, descubriremos la potencia de Python, el nuevo lenguaje de programación añadido a IRIS. Python es un lenguaje en auge, cuya popularidad aumenta año tras año y que ya cuenta con más de un millón y medio de programadores en el mundo y con miles de librerías a su disposición.

¡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.

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

Creo que es por todos conocido que Populate Utility es bastante simple y para muchos casos puede tener una funcionalidad limitada. Solo admite un lenguaje y un país. La lista de valores posibles no tiene muchas opciones. 

Hay un tipo de herramienta que puede ayudar con esto, se llama Faker. Se puede implementar en distintos lenguajes, incluido Python. Como IRIS ahora tiene la funcionalidad de Python Embebido (Embedded Python), Python faker se puede implementar en 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.

Si desarrollas en IRIS, te enfrentas a dos fenómenos principales:

• un motor de almacenamiento de datos increíblemente rápido y con un excelente diseño
• un lenguaje para trabajar en este motor de almacenamiento, llamado ObjectScript

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

¡Hola desarrolladores!

Os traemos la primera ponencia del Virtual Summit 2021, ya disponible en el Canal de YouTube de la Comunidad de Desarrolladores en inglés.

El idioma del vídeo es el inglés y podéis activar los subtítulos en inglés si os resulta más fácil entender el vídeo leyendo el texto. Solo tenéis que hacer clic en el icono de subtítulos abajo:

⏯ Introducción a Python Embebido (Embedded Python)

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:

• a la fecha de este artículo es la versión 2021.1.0.215.0
• está basada en Ubuntu 18 LTS
• viene con python 3.6.

Este ha sido el resultado de mi primer intento programando con Python embebido en IRIS.
El código Python está adaptado de las aplicaciones del concurso Advent of Code 2020.
Los datos de prueba son todos ficheros de entrada que he utilizado en mi reto personal.

¡Hola Comunidad!

Os traemos un nuevo vídeo con subtítulos en español, ya disponible en el canal de YouTube de la Comunidad de Desarrolladores de InterSystems en español:

⏯ Python Embedido en InterSystems IRIS

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

Supongamos que tenemos datos en formato JSON y queremos importarlos a IRIS. Para hacerlo, solo tienes que especificar el nombre del global e insertar los datos. Tras la importación, verás los datos importados.

¡Estamos buscando desarrolladores en Python para participar en nuestro programa de acceso preliminar a Python embebido (EAP IRIS Embedded Python)! Si tu, o alguien que conozcas, es un desarrollador en Python y estais interesados, por favor, ponte en contacto con nosotros a través del email que indicamos abajo.

InterSystems está incorporando la potencia y simplicidad de Python a IRIS. Estamos trabajando decididamente para integrar Python en el kernel de IRIS, poniéndose a la par con ObjectScript.

¡Hola desarrolladores!

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

Palabras clave: Python, JDBC, SQL, IRIS, Jupyter Notebook, Pandas, Numpy y aprendizaje automático 

Hoy me he encontrado con este artículo de Zphong Li, que publicó en Enero de 2020 pero que creo que es muy interesante y aún útil a día de hoy. Así que. para los que estéis haciendo vuestros primeros pinitos en Machine Learning con InterSystems IRIS, Python y Jupyter.

En el artículo anterior creamos un gráfico simple con los datos de un solo archivo. Ahora bien, como todos sabemos, a veces tenemos diferentes archivos de datos para analizar y correlacionar. Así que en este artículo vamos a cargar datos adicionales de perfmon y aprenderemos a representarlos en el mismo gráfico.

Como podemos querer utilizar en informes o en una página web nuestros gráficos generados, también revisaremos formas de exportar los gráficos generados.