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.
Hola a todos.
Tengo un problema bastante extraño.
He creado un método en Python para crear un vector para una búsqueda vectorial. Hasta aquí todo correcto.
Si invoco a este método desde el termina, funciona correctamente:
Pero si hago esta misma llamada desde un bloque de código en una Business Process, se queda bloqueado, no responde y lanza el siguiente error:
¿Alguien sabe que está ocurriendo y como solucionarlo?
Muchas gracias por adelantado
Hola a todos.
Estoy intentando crear una tabla indexada con un campo vectorial para poder buscar por su valor.
Revisando mis paquetes publicados, identifiqué un error grave en la API Nativa de IRIS.
%Net.DB.Iris llamado function().$$etiqueta^rutina(param) en ObjectScript.<PROTECT>.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.
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:
|
Shell |
Llamada |
Atajo |
|
SQL |
Do $SYSTEM.SQL.Shell() |
:sql |
|
Python |
Do $SYSTEM.Python. |
Después de tantos años de espera, por fin tenemos un controlador oficial disponible en Pypi
.png)
Además, encontré el driver JDBC finalmente disponible en Maven desde hace ya 3 meses, y el driver .Net en Nuget desde hace más de un mes.
Como autor de multitud de implementaciones de librerías de Python con soporte de IRIS, quería probarlo. La implementación de DB-API significa que debe ser reemplazable e implementar las funciones definidas en el estándar. La única diferencia entre las diferentes bases de datos debería ser únicamente el SQL.
Y la belleza de usar librerías existentes que ya implementaron la conectividad con otras bases de datos usando el estándar DB-API, es que estas librerías deberían ser totalmente compatibles con el controlador.
Decidí probar el driver oficial de InterSystems implementando su soporte en la librería SQLAlchemy-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:
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.
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.
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!
Este será un artículo breve sobre PEP 8, la guía de estilo de Python.
En pocas palabras, PEP 8 proporciona directrices y buenas prácticas sobre cómo escribir código Python.
Ya estamos en 2024, la version 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.
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
InterSystems sigue impulsando las capacidades de IA de forma nativa en IRIS — búsqueda vectorial, compatibilidad con MCP y capacidades de IA agéntica. Esa hoja de ruta es importante y no hay ninguna intención de dar un paso atrás en ella.
Pero el panorama de la IA también está evolucionando de una manera que hace que la integración con el ecosistema sea cada vez más esencial. Herramientas como Dify — una plataforma de orquestación de LLM de código abierto y lista para producción — se han convertido en una parte importante de los stacks de IA empresariales.
Hola comunidad:
Nos complace anunciaros que ya está abierta la inscripción para la segunda cohorte del curso:
🧑💻Desarrollo de aplicaciones FHIR utilizando Python🧑💻
Este programa práctico está diseñado para desarrolladores que queráis crear aplicaciones FHIR del mundo real utilizando Python e InterSystems IRIS for Health.
👉 Ved el resumen del curso de 5 minutos
📅 La segunda cohorte comienza el 29 de marzo de 2026
El reconocimiento facial se ha convertido en el método más popular para validar la identidad de las personas, permitiendo así el acceso a sistemas, la confirmación de datos personales y documentales, y la aprobación de acciones y documentos.
Los desafíos están relacionados con el rendimiento cuando la base de datos es muy grande, la precisión y, especialmente, la privacidad de los datos biométricos faciales.
Hoy he publicado un nuevo paquete en Open Exchange para la generación de datos sintéticos directamente en IRIS.
Encontrar conjuntos de datos decentes cuando quieres crear una aplicación de demostración puede resultar frustrante. Quizás el conjunto de datos no sea tan importante, pero aun así quieres que parezca algo realista y con varias tablas enlazadas que puedan usarse directamente dentro de IRIS con los joins implícitos mediante ->
En el panorama sanitario moderno, encontrar pacientes clínicamente similares a menudo es como buscar una aguja en un pajar. Las búsquedas tradicionales por palabras clave suelen fallar porque el lenguaje médico es muy matizado; una búsqueda de "Heart Failure" podría no encontrar un registro que contenga "Congestive Cardiac Failure".
Me complace compartir iris-medmatch, un motor de emparejamiento de pacientes impulsado por IA y desarrollado sobre InterSystems IRIS for Health
En este ejemplo he buscado el punto intermedio entre una demo muy simple y una arquitectura muy complicada: una integración pequeña, clara y útil para entender cómo conectar InterSystems IRIS con Azure Service Bus usando una producción de interoperabilidad de IRIS que aprovecha Embedded Python para utilizar la librería oficial de Azure.
La idea es sencilla:
Business Operation.Inbound Adapter y un Business Service.azure-servicebus sin salir del entorno de IRIS.Dicho de otra forma: una solución en IRIS que usa Embedded Python donde corresponda para integrarse con Azure.
Hi Community,
Enjoy the new video on InterSystems Developers YouTube:
⏯ Succeeding with Python Development on InterSystems IRIS @ Ready 2025
Hola, comunidad:
Disfrutad del nuevo vídeo en el canal de YouTube de InterSystems Developers:
⏯ Ciencia de datos productiva con InterSystems IRIS y Python @ Ready 2025