¡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

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Python se ha convertido en el lenguaje de programación más utilizado del mundo (fuente: https://www.tiobe.com/tiobe-index/) y SQL sigue siendo el líder como lenguaje para las bases de datos. ¿No sería genial que Python y SQL trabajaran juntos para ofrecer nuevas funcionalidades que SQL por sí mismo no puede? Después de todo, Python tiene más de 380.000 librerías publicadas (fuente: https://pypi.org/) con funciones muy interesantes para ampliar las consultas SQL dentro de Python.

En este artículo detallo cómo crear nuevos Procedimientos Almacenados de SQL en la base de datos de InterSystems IRIS usando Embedded Python.

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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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Artículo
· 24 jun, 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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Artículo
· 26 sep, 2021 Lectura de 8 min
¡Luchemos contra las máquinas!

https://media.giphy.com/media/Nxu57gIbNuYOQ/giphy.gif

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 desarrolladores!

¡Ya hemos lanzado el siguiente concurso para crear soluciones de código abierto utilizando InterSystems IRIS Data Platform!

¡Así que damos la bienvenida al tercer concurso de programación con InterSystems!

El tema de este concurso es API Nativa de InterSystems IRIS.

El concurso estará activo durante tres semanas: del 18 de mayo al 7 de junio de 2020.

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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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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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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.

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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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    / /| |_) | || |_) |
   / /_|  __/| ||  __/ 
  /____|_|  |___|_|    

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.

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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.

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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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¡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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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... aquí lo tenéis!!

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El SDK nativo para Python de InterSystems es una interfaz ligera para las APIs de InterSystems IRIS, que anteriormente solo estaba disponible mediante ObjectScript.

Estoy especialmente interesado en la capacidad de llamar a los métodos de ObjectScript, a los métodos de clase, para ser más preciso. Esto funciona, y funciona muy bien, pero de manera predeterminada, las llamadas únicamente admiten argumentos escalares: strings, booleanos, enteros y flotantes.

Pero si lo que quieres es:
- Pasar o devolver estructuras, como diccionarios (dicts) o listas
- Pasar o devolver streams

Necesitarás escribir algún código adhesivo (glue code) o aprovechar este proyecto (se instala mediante pip install edpy). El paquete edpy te da una estructura sencilla:

call(iris, class_name, method_name, args)

que te permite llamar a cualquier método de ObjectScript y obtener los resultados.

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¡Hola a tod@s!

Como sabéis, durante el Global Summit de este año en Boston celebramos una Reunión de Desarrolladores de InterSystems. ¡Y ya podéis descubrir qué desarrollos sobre InterSystems IRIS se discutieron!

El vídeo de la reunión está disponible en el Canal de YouTube de la Comunidad de Desarrolladores en inglés:

Reunión de Desarrolladores de InterSystems - Global Summit 2019

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¡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.

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