Embeddedpy-bridge: Un kit de herramientas para Embedded Python

Visión general

Embedded Python es un cambio radical para InterSystems IRIS, ya que ofrece acceso al vasto ecosistema de Python directamente dentro de la base de datos. Sin embargo, salvar la brecha entre ObjectScript y Python a veces puede parecer bastante complicado.

Para hacer que esta transición sea fluida, podéis usar embeddedpy-bridge

Hola,

Cuando abrimos un terminal en IRIS, entramos en el shell de ObjectScript. Dentro de este shell, podemos ejecutar comandos de IRIS, como:

En otras palabras, el comando ObjectScript se ejecuta en el shell actual. Pero siempre es bueno recordar que IRIS tiene otros shells.

• SQL
• Python
• TSQL
• MDX

Un aspecto muy interesante son los atajos. Podemos acceder a estos shells mediante sus llamadas o a través de atajos, como se muestra en la tabla siguiente:

Hola, comunidad:

¿Sois desarrolladores de Python? Si es así, ¡ya podéis empezar a crear aplicaciones con InterSystems IRIS sin necesidad de aprender un nuevo lenguaje de programación!

👨‍💻 Probad este ejercicio para empezar rápidamente a usar la interfaz DB-API de Python y conectar con una base de datos de InterSystems IRIS para ejecutar consultas SQL.

💬 ¿Cuál fue vuestra experiencia con el ejercicio? ¡Contádmelo en los comentarios!

Estoy documentando una demostración de InterSystems IRIS que incluye Python embebido y Jupyter Notebook desplegados en el mismo contenedor, junto con una aplicación de Python embebido desarrollada en ese entorno de Jupyter Notebook.

He utilizado el contenedor Docker creado por @Bob Kuszewski como entorno de desarrollo para mostrar cómo se puede crear una aplicación de Python embebido, capaz de enviar y recuperar datos desde y hacia InterSystems IRIS.

¡Hola, desarrolladores!

Aquí tenéis los bonus tecnológicos para el Concurso de .Net, Java, Python, y JavaScript de InterSystems, que os darán puntos extra en la votación:

• XEP API para Java, .NET – 2
• SDK Nativo para Java, .NET, Python, node.js – 2
• PEX Interoperability para Java, .NET, Python – 3
• Java persister – 2
• ADONET y .NET Entity Framework – 2
• Uso de contenedores Docker – 2
• Demo online – 2
• Implementar una Idea de la Comunidad InterSystems – 4
• Encontrar un bug en las Ofertas de Lenguajes .

En el artículo anterior vimos cómo construir un agente de IA de atención al cliente con smolagents e InterSystems IRIS, combinando SQL, RAG con búsquedas vectoriales e interoperabilidad.

En ese caso, utilizamos modelos en la nube (OpenAI) para el LLM y los embeddings.

En esta ocasión daremos un paso más: ejecutar el mismo agente, pero con modelos locales gracias a Ollama.

Hola Desarrolladores,

Nos encanta poder anunciar el nuevo concurso de programación online de InterSystems:

🏆 InterSystems External Languages Contest 🏆

Duración: del 22 de septiembre al 12 de octubre de 2025

Bolsa de premios: $12.000

Las preguntas de atención al cliente pueden abarcar datos estructurados (pedidos, productos 🗃️), conocimiento no estructurado (docs/FAQs 📚) y otros sistemas integrados (actualizaciones de envío 🚚). En este post vamos a construir un agente de IA compacto que cubre los tres—usando:

• 🧠 Python + smolagents para orquestar el “cerebro” del agente
• 🧰 InterSystems IRIS para SQL, Búsqueda Semántica (RAG) e Interoperabilidad (una API de seguimiento de envío simulada)

Revisando mis paquetes publicados, identifiqué un error grave en la API Nativa de IRIS.

• Hay un método en %Net.DB.Iris llamado function().
• Es equivalente a $$etiqueta^rutina(param) en ObjectScript.
• Solía funcionar bien hace 2 años, cuando publiqué mis paquetes de extensiones de línea de comandos.
• Ahora está roto desde hace al menos un año y lanza <PROTECT>.
• Lo identifiqué en ObjectScript, Java, Python y Node.js.
• Está reportado como WRC# 1002589.
• Para los 4 casos, también verifiqué una solución temporal:
  • En lugar de llamar una función de ObjectScript, se llama a un método de clase.

Este será un artículo breve sobre PEP 8, la guía de estilo de Python.

¿Qué es PEP 8?

En pocas palabras, PEP 8 proporciona directrices y buenas prácticas sobre cómo escribir código Python.

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.

Aprenda a diseñar agentes de IA escalables y autónomos que combinen razonamiento, búsqueda vectorial e integración de herramientas utilizando LangGraph.

Demasiado Largo; No lo Leí

• Los agentes de IA son sistemas proactivos que combinan memoria, contexto e iniciativa para automatizar tareas que van más allá de los chatbots tradicionales.
• LangGraph es un framework que nos permite crear flujos de trabajo complejos de IA, utilizando nodos (tareas) y aristas (conexiones) con gestión de estado integrada.

Uso de Python en InterSystems Iris

Hola

En este artículo veremos el uso de python como lenguaje de programación en InterSystems Iris. Para ello, utilizaremos como referencia la versión de Community 2025.1 que está disponible para ser descargada en https:// download.intersystems.com iniciando sesión en el entorno. Para obtener más información sobre cómo descargar e instalar Iris, consulte el enlace de la comunidad https://community.intersystems.com/post/how-download-and-install-intersystems-iris

Una vez instalado el iris, ahora necesitamos tener python disponible en nuestro entorno.

Objetivo

Explorar un enfoque de validación estructural adaptativa para mantener estables las pruebas automatizadas frente a cambios en la estructura del JSON generado a partir de datos expuestos desde una base de datos InterSystems IRIS.

Se busca minimizar falsos positivos ante cambios no críticos, siempre que la respuesta siga siendo coherente con la estructura real de la base. En estos casos, la ejecución continúa y se deja registro del evento en un archivo estructurado, que permite trazabilidad y análisis evolutivo.