Nueva publicación

#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.

Buenos días a todos:

Trabajo en el sector bancario en el área de seguridad. Indagando sobre nuevas tecnologías y posibilidades, he planteado si InterSystems IRIS podría aportar algún valor en el tratamiento de datos. La respuesta es que sí; IRIS permite la centralización de datos y el análisis en tiempo real de los mismos. Además, podríamos beneficiarnos de la interoperabilidad de su tecnología. Si bien es cierto que InterSystems está muy avanzado en el ámbito sanitario, estoy convencido de que sus beneficios podrían aplicarse a otras áreas como la banca.

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La idea

Ya estamos en 2024, la versión 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.

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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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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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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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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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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 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!

Me gustaría presentaros una nueva utilidad para importar CSV a IRIS - ¡csvgenpy!

Instalación

USER>zpm "install csvgenpy"

Uso:

do ##class(shvarov.csvgenpy.csv).Generate("file or url","table","schema")

Ejemplo:

USER>do ##class(shvarov.csvgenpy.csv).Generate("https://raw.githubusercontent.com/datasciencedojo/datasets/master/titanic.csv","titanic","data")

Esto creará la tabla y la clase data.titanic en IRIS y a continuación cargará los datos. Podéis probarlo con:

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Artículo
· 11 sep, 2024 Lectura de 4 min
Construyendo un frontend usando solo Python

El desarrollo frontend puede ser una tarea desalentadora, incluso una pesadilla, para los desarrolladores centrados en el backend. Al principio de mi carrera, la línea entre frontend y backend era difusa, y se esperaba que todos manejaran ambos. El CSS, en particular, siempre fue una lucha constante; sentía que era una misión imposible.

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· 30 ene, 2023 Lectura de 3 min
Demo de OCR

OCR DEMO

Esta es una demo de la funcionalidad OCR utilizando la librería pero-ocr de Python.

Utilizaremos la librería en una instancia InterSystems IRIS.

Demo

Este es un ejemplo de los datos de entrada:

input

Y este es el resultado del OCR, donde tenemos la siguiente información:

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FHIR ha revolucionado la industria de la atención médica al proporcionar un modelo de datos estandarizado para crear aplicaciones y promocionar el intercambio de datos entre diferentes sistemas. El estándar FHIR se basa en enfoques modernos impulsados por APIs, lo que lo hace más accesible para los desarrolladores web y móviles. Sin embargo, interactuar con las API de FHIR aún puede ser un desafío, especialmente cuando se trata de consultar datos usando lenguaje natural.

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· 6 jul, 2020 Lectura de 11 min
Machine Learning con Spark e InterSystems IRIS

Apache Spark se ha convertido rápidamente en una de las tecnologías más atractivas para la analítica de big data y el machine learning. Spark es un motor de procesamiento de datos generales, creado para usar con entornos de procesamiento en clúster. Su corazón es el RDD (Resilient Distributed Dataset), que representa un conjunto de datos distribuido con tolerancia a fallos, sobre el que se puede operar en paralelo entre los nodos de un clúster. Spark se implementa con una combinación de Java y Scala, por lo que viene como una biblioteca que puede ejecutarse sobre cualquier JVM. Spark también es compatible con Python (PySpark) y R (SparkR) e incluye bibliotecas para SQL (SparkSQL), machine learning (MLlib), procesamiento de gráficas (GraphX) y procesamiento de flujos (Spark Streaming).

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¡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)

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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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· 22 feb, 2023 Lectura de 2 min
Devolver valores con Python

Por qué he decidido escribir esto

En 2022, publiqué un artículo sobre Python Embebido para principiantes. En ese artículo me preguntaron cómo devolver valores con Python. Respondí a la pregunta y, además, me ha parecido interesante escribir un pequeño artículo sobre el tema. Así también espero llegar a más gente con esta publicación.

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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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Hola Comunidad,

En este artículo, os demostraré los siguientes pasos para crear vuestro propio chatbot utilizando spaCy (spaCy es una biblioteca de software de código abierto para el procesamiento avanzado del lenguaje natural, escrita en los lenguajes de programación Python y Cython):

  • Paso 1: Instalar las librerías necesarias

  • Paso2: Crear el archivo de patrones y respuestas

  • Paso 3: Entrenar el modelo

  • Paso 4: Crear una aplicación ChatBot basada en el modelo entrenado

Empecemos

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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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· 21 nov, 2022 Lectura de 8 min
Introducción a Django - 2ª parte

En la primera parte de este artículo he mostrado cómo empezar un nuevo proyecto en Django, y cómo definir nuevos modelos y añadir modelos ya existentes.

En esta publicación, voy a mostrar un Panel de Administración (disponible con la configuración predeterminada) y cómo puede ser útil.

Nota importante: si intentáis reproducir los pasos de este artículo, no funcionará para vosotros. Porque mientras escribía la publicación he realizado varios ajustes en el proyecto django-iris, e incluso en el driver DB-API de InterSystems, para arreglar algunos problemas ahí también, y creo que el driver aún está en desarrollo y habrá un driver más estable en el futuro. Así que vamos a asumir que este artículo solo explica cómo podría ser si tuviéramos todo terminado.

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La invención y popularización de LLMs (Large Language Models) como GPT-4 de OpenAI ha desencadenado una ola de soluciones innovadoras que permiten aprovechar grandes volúmenes de datos no estructurados, que eran prácticamente imposibles de procesar manualmente hasta hace poco. Estas aplicaciones pueden incluir la recuperación de datos (echad un vistazo al curso sobre ML301 de Don Woodlock, con una excelente introducción a la Generación Aumentada de Recuperación), el análisis de sentimientos, e incluso agentes de IA totalmente autónomos, por nombrar sólo algunos ejemplos!

En este artículo, quiero demostrar cómo la funcionalidad de Python Embebido de IRIS puede ser utilizada para interactuar directamente con la librería Python de OpenAI, a través de la creación de una sencilla aplicación de etiquetado de datos que asignará automáticamente palabras clave a los registros que metamos en una tabla de IRIS. Estas palabras clave pueden después ser usadas para buscar y categorizar los datos, así como para analítica de datos. Utilizaré reseñas de productos realizadas por clientes como ejemplo de caso de uso.

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