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#Python

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Python es un lenguaje de programación interpretado de alto nivel para propósitos generales de programación. Creado por Guido van Rossum y publicado por primera vez en 1991, Python tiene una filosofía de diseño que hace hincapié en la legibilidad del código, en particular mediante el uso significativo de espacios en blanco.

Sitio oficial.

InterSystems Python Binding Documentatión.

¡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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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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· 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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Hola a todos,

Hace unos días vi a un youtuber hablando de cómo crear una red neuronal (en español)

https://www.youtube.com/embed/iX_on3VxZzk
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En resumen, utiliza la red neuronal para aprender a convertir grados Celsius a grados Fahrenheit.
Grados Fahrenheit= (Grados Celsius × 9/5) +32

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1. Interoperability-embedded-python

Esta prueba de concepto pretende mostrar cómo el framework de interoperabilidad de IRIS puede utilizarse con Python Embebido.

1.1. Índice

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Artículo
· 16 jul, 2024 Lectura de 4 min
Introducción al soporte WSGI

wsgi_logo

Contexto

La Interfaz de Pasarela de Servidor Web (WSGI, por sus siglas en inglés) es una convención de llamada para que los servidores web puedan reenviar solicitudes a aplicaciones o frameworks web escritos en el lenguaje de programación Python. WSGI es un estándar de Python descrito en detalle en PEP 3333.

🤔 Ok, gran definición, ¿y qué tiene que ver con IRIS?

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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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· 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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Artículo
· 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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· 27 mayo, 2024 Lectura de 4 min
Unir bases de datos de excel con IRIS

¡Hola a todos!

Llevo muchos años trabajando con Excel y, últimamente, lo he enfocado al tratamiento de bases de datos.

Realmente mi experiencia con Excel ha sido para labores financieras, no tanto analíticas de datos en sí, pero en un proyecto reciente he podido trabajar mucho con SQL y me he interesado un poco por el tema (no soy para nada una experta, ¡aviso!)

Me he preguntado cómo podría unir varios excels en uno para, por ejemplo, entregárselo al Data Análisis utilizando la tecnología InterSystems. He recopilado la información en un pequeño artículo. Espero que sea útil y por supuesto estoy abierta a correcciones.

Vamos a utilizar InterSystems IRIS. Lo que buscaremos es leer los archivos Excel, procesarlos y por último fusionarlos.

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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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Hoy os anuncio la incorporación de un nuevo curso en nuestro catálogo: Desarrollo de asistentes virtuales con RAG. ¡Recien salido del horno y con un precio promocional muy reducido! (plazas limitadas).

Se trata de un curso abierto a todo el que quiera iniciarse en el desarrollo de asistentes virtuales utilizando IA generativa y el patrón común RAG (Retrieval Augmented Generation). Utilizaréis Python, Jupyter Notebooks y Streamlit para el desarrollo de la solución que servirá de ejemplo y que iréis implementando paso a paso.

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· 23 sep, 2022 Lectura de 4 min
IRIS y Python en la práctica - ¡con ejemplos!

En este artículo vas a encontrar un sencillo programa con Python en un entorno IRIS y otro sencillo programa con ObjectScript en un entorno Python. Además, me gustaría compartir algunos de los errores que tuve cuando empecé la implementación de estos códigos.

Python en entorno IRIS

Supongamos, por ejemplo, que estás en un entorno IRIS y quieres resolver un problema que crees más fácil o más eficiente de resolver en Python.

Puedes simplemente cambiar el entorno: crea tu método como cualquier otro, y al final del nombre y sus especificaciones, añade [ Language = python ]:

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Os presento mi nuevo proyecto: irissqlcli, REPL (Read-Eval-Print Loop) para InterSystems IRIS SQL.

  • Resaltado de sintaxis
  • Sugerencias (tablas, funciones)
  • +20 formatos de salida
  • Soporte a stdin
  • Salida a ficheros

Instalación con pip

pip install irissqlcli

O se puede ejecutar con docker

docker run -it caretdev/irissqlcli irissqlcli iris://_SYSTEM:SYS@host.docker.internal:1972/USER

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

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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¡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

https://www.youtube.com/embed/PUnZwDxqEZM
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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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¡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

https://www.youtube.com/embed/xGpQ9hpI8qs
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¡Hola Comunidad!

Os presentamos la 3ª mesa redonda de la Comunidad - 60 minutos de animada charla (en inglés) sobre el tema: Desarrollando con Python.

La idea es juntarse para compartir ideas, experiencias, trucos y consejos. Si tenéis alguna pregunta sobre el tema, podéis escribirla en los comentarios de esta publicación y se responderá y comentará durante la mesa redonda.

🗣 Ponentes: @Guillaume Rongier y @Eduard Lebedyuk

📅 Fecha: Miércoles 23 de noviembre
🕑 Hora: 3:00 PM (CET)

➡️ Podéis registraros aquí >>

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Artículo
· 30 mar, 2023 Lectura de 1 min
Parámetro nombrado en SQL con Python

Quick Tips: Total Productive Maintenance

Los parámetros nombrados se pueden conseguir con SQLAlchemy :

from sqlalchemy import create_engine, text,types,engine

_engine = create_engine('iris+emb:///')

with _engine.connect() as conn:
    rs = conn.execute(text("select :some_private_name"), {"some_private_name": 1})
    print(rs.all())

o con api nativa

from sqlalchemy import create_engine, text,types,engine

# set URL for SQLAlchemy
url = engine.url.URL.create('iris', username='SuperUser', password='SYS', host='localhost', port=33782, database='FHIRSERVER')

_engine = create_engine(url)

with _engine.connect() as conn:
    rs = conn.execute(text("select :some_private_name"), {"some_private_name": 1})
    print(rs.all())

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