IRISでPythonを扱う時に、既存の%DynamicObject型の値をそのまま利用したいと思うのですが、Embedded Pythonは自動で%DynamicObjectをdict型にはしてくれません。親和性はとてもあるのですが。。。

そこで、既存プログラムで生成した%DynamicObject型の値をPython側、特に外部のPythonファイル側でdict型を期待している関数に利用するにはどうすれば良いか。

少しスマートではありませんが、%DynamicObjectを一旦JSON文字列に置き換え、Embedded Python 内でJSON文字列からdict型に変換する方法しかないようです。
以下が、その手順です。

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埋め込みPythonは、同じプロセス空間で、IRIS言語とPython言語を組み合わせて使える面白い環境を提供しますが、組み合わせて使う場合、オブジェクトタイプとそのアクセス方法の違いをはっきり意識して使わないと混乱するように思います。その使い分けの勉強の為、両言語のオブジェクト参照から、その構造を解析ダンプするツールを作ってみました。とくに、実行中のPython情報が、ZWRITE Oref コマンドでの表示しかないようなので、有用かも知れません。ツールは、まだ、間違い、改良等があると思います(教えて下さい)が、ポストします。

ツール本体: Py.Dump.cls

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近頃、LLM や AI などに関する話題で非常ににぎわっています。 ベクトルデータベースもそれなりに関わっており、IRIS 以外では、世界中で多様なサポートがすでに実現されています。

なぜベクトルなのでしょうか?

  • 類似検索: ベクトルでは、データベース内で最も類似する項目やドキュメントを検索するなど、効率的な類似検索が可能です。 従来のリレーショナルデータベースは完全一致検索向けに設計されているため、画像やテキストの類似検索といったタスクには向いていません。
  • 柔軟性: ベクトル表現には汎用性があり、テキスト(Word2Vec、BERT などの埋め込み経由)や画像(ディープラーニングモデル経由)などの様々なデータタイプから導き出すことができます。
  • クロスモーダル検索: ベクトルでは、様々なデータモダリティでの検索が可能です。 たとえば、画像のベクトル表現を基に、マルチモーダルデータベースで類似する画像や関連するテキストを検索できます。

理由は他にも多数あります。

そこで、この Python コンテストでは、このサポートを実装してみることにしました。 残念ながら時間内に完成させることはできませんでしたが、その理由を以下で説明します。

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これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

PythonスクリプトファイルやPythonで記述されたIRIS内メソッドを呼び出す際、エラーが発生した場合の対応方法をご紹介します。

説明使用するコードや資料PDFは公開しています👉 test1.pyFS.Utilsクラスコードのコピー元ビデオで解説している資料PDF

Embedded Python 自習用ビデオをご用意しています(項目別にYouTubeプレイリストをご用意しています)。

各プレイリストについて詳しくはこちらをご参照ください👉【はじめてのInterSystems IRIS】Embedded Python セルフラーニングビデオシリーズ公開!

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これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

管理ポータル > [システム管理] > [セキュリティ] 以下の設定は、%SYSネームスペースにあるSecurityパッケージ以下クラスが提供するメソッドを利用することでプログラムから作成することができます。

以下シナリオに合わせたセキュリティ設定例をご紹介します。

シナリオ:RESTアプリケーション用設定を作成する

事前準備

シナリオの中で使用するソースを2種類インポートします。

アプリケーション用RESTディスパッチクラスをインポートします。

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これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

管理ポータル > [システム管理] > [セキュリティ] 以下の設定は、%SYSネームスペースにあるSecurityパッケージ以下クラスが提供するメソッドを利用することでプログラムから作成することができます。

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これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

こちらの記事では、「IRISでシャドウイングの代わりにミラーリングを構成する方法」を紹介しました。

今回は、「プログラムでシャドウイングの代わりにミラーリングを構成する方法(Windows版)」を紹介します。


【今回のサンプル・ミラー構成について】

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これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

メッセージログ(messages.log)/コンソールログ(cconsole.log) に以下のようなメッセージが表示される場合があります。

03/22/18-14:27:34:624 (1851) 2 [SYSTEM MONITOR] WriteDaemon Alert: Write Daemon still on pass 320186

このメッセージ出力は、ライトデーモンのデータベースファイルへの書き込み処理の遅延を示しています。
その原因としては、ディスクI/O負荷が高く、そのI/O要求量に対してディスク処理性能が不足していることが考えられます。

ディスクI/O負荷の原因としては以下が考えられます。

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これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

InterSystems製品のサーバサイドでファイル入出力を行うと、文字列はシステムで設定されたファイル入出力用文字コードに自動変換され、文字単位でREADします。

ファイルから入力する文字をバイト単位で操作するためには、自動変換を行わない無変換の状態でファイル入力を行い指定バイトずつ読みながら読んだ分だけUnicodeに手動で変換していく必要があります。

変換には$ZCONVERT()関数を使用します。($ZCONVERT()には省略形があり$ZCVT()でも同様の操作が行えます。)

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これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

監査ログはシステムDB内テーブル(%SYS.Audit)に記録されていますので、そのテーブルに対するクエリを実行して抽出したり、%SYS.Auditテーブルに用意されていストアドプロシージャを利用して情報を取得しファイル出力するようにプログラムを用意することもできます。

以下にご紹介する内容は「監査ログをプログラムで出力(ユーザやイベント指定など)する方法」に関連した内容で、監査ログのファイル出力を管理ポータルの機能を利用した例とプログラムを利用した例でご紹介します。

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Pandas は単に人気のあるソフトウェアライブラリだけではありません。 これは、Python データ分析環境の基礎でもあります。 その単純さとパワーで知られており、データの準備と分析の複雑さをより扱いやすい形態に変換する上で不可欠な多様なデータ構造と関数が備わっています。 これは、主要なデータ管理および分析ソリューションである InterSystems IRIS プラットフォームのフレームワーク内で、主要評価指標(KPI)やレポート作成用の ObjectScript などの特殊な環境に特に関連しています。

データの処理と分析の分野において、Pandas はいくつかの理由により際立っています。 この記事では、それらの側面を詳細に探ります。

  • データ分析における Pandas の主なメリット:

ここでは、Pandas を使用する様々なメリットについて深く掘り下げます。 直感的な構文、大規模なデータセットの効率的な処理、および異なるデータ形式のシームレスな操作などが含まれます。 Pandas を既存のデータ分析ワークフローに統合する容易さも、生産性と効率を強化する大きな要因です。

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これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

SQLゲートウェイの接続設定は管理ポータルで作成できますが、プログラムでも作成が可能です。

管理ポータル:
[システム管理] > [構成] > [接続性] > [SQLゲートウェイ接続]

こちらのトピックでは、ODBC/JDBCそれぞれの設定をプログラムで行う方法をご紹介します。

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これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

JDBC および ODBC 経由でInterSystemsIRISから外部データベースにアクセスしたい場合、SQLゲートウェイを使用しリンクテーブルを作成して接続できます。

2023.1以降のバージョンでは、リンクテーブルに加えて、外部テーブル/FOREIGN TABLE を使用することが可能となりました(2024.1時点で実験的機能)。

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