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#CSV

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カンマ区切り(CSV)ファイルは、カンマを使用して値を区切ったテキストファイルです。ファイルの各行はデータレコードです。各レコードは、カンマで区切られた1つ以上のフィールドで構成されています。カンマをフィールドの区切り文字として使用することが、このファイル形式の名前の由来です。CSVファイルは通常、表形式のデータ（数値とテキスト）をプレーンテキストで保存しますが、どのような場合でも各行のフィールド数は同じになります。

コミュニティの皆さんこんにちは。

突然ですが、皆さんはIRISの機能にある「ユニットテスト」は利用されているでしょうか。
筆者はまだ実装まで行えていませんが、各関数の品質保証を担保するため導入を検討している段階です。

現状、IRISのユニットテストには下記２点の対応すべき点があると考えています。

  1. テスト結果の可読性が低い(先日vscodeで拡張機能が出ていましたが、やはり見ずらいと感じました)
  2. ユニットテストを自動で実行する手段がない

特にテストが継続的に自動で実施されないと、ユニットテスト自体が次第に陳腐化し、実行されなくなり忘れ去られる恐れがあると考えます。
ただし、意味もなく定期的にテストを実行しても効果がありません。
そこで、Gitのpushのタイミングで行おうと考えました。

次にテスト環境です。
テスト環境の構築は、テスト自動化の観点からみるとCI/CDツール等を利用するのが一般的だと思います。
ただ今回は、テスト環境の構築を簡易にすませたいと考え、IRISの既存技術を組み合わせて構築しようと考えました。

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開発者の皆さん、こんにちは。

突然ですが、2024年6月25日に開発者向けセミナー「FHIR 新機能のご紹介～2024.1～」が開催されました。
ご視聴になられた方も多数いらっしゃると思います。
まだご視聴になられていない方は是非一度、ご覧になってみてください。
YouTubeリンク

さて、こちらのセミナーにおいてご紹介された、IRIS for Health 2024.1からの新機能「FHIR Object Model」を用いて、リポジトリタイプのInteroperability開発の具体的なサンプルを作成してみました。
自身の備忘のため、すぐ開発環境を構築できるよう、コンテナ環境かつGitHubの公開もしております。
利用方法は、GitHub内のREADMEを参照ください。
GitHubリンク

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我々には、Redditユーザーが書いた、おいしいレシピデータセット がありますが, 情報のほとんどは投稿されたタイトルや説明といったフリーテキストです。埋め込みPythonやLangchainフレームワークにあるOpenAIの大規模言語モデルの機能を使い、このデータセットを簡単にロードし、特徴を抽出、分析する方法を紹介しましょう。

データセットのロード

まず最初に、データセットをロードするかデータセットに接続する必要があります。

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最近、LOAD DATA という素晴らしい新機能を使用することがありました。この記事では、初めて使用した際の体験についてお話しします。 以下の箇条書きには優先順がなく、他の評価も含まれません。 これらは、LOAD DATA コマンドを使用したときに私が気付いたことを記したものです。 また、プレビューリリースである IRIS バージョン 2021.2.0.617 を使用していることも記しておきたいと思います。 そのため、ここに記録されたことは、それ以降の IRIS バージョンに適用しない可能性があります。 それでも誰かのお役に立てるかもしれません。

Open Exchange app
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開発者の皆さん、こんにちは！

CSVまたはURLからCSVデータをプログラムでInterSystems IRISにインポートしなければならない場合があります。 そして、適切なデータ型でクラスが作成され、そのデータがインポートされることを期待するでしょう。

それを実現するcsvgenモジュールをOpen Exchangeに公開しました。

IRISにCSVファイルをインポートするだけであれば、次のようにすることができます。

USER>do ##class(community.csvgen).Generate("/usr/data/titanic.csv",,"Data.Titanic")

Class name: Data.Titanic
Header: PassengerId INTEGER,Survived INTEGER,Pclass INTEGER,Name VARCHAR(250),Sex VARCHAR(250),Age INTEGER,SibSp INTEGER,Parch INTEGER,Ticket VARCHAR(250),Fare MONEY,Cabin VARCHAR(250),Embarked VARCHAR(250)
Records imported: 891
USER>

または、GitHubのCOVID-19 Dataのように、インターネット上にCSVがある場合は、次のようにしてデータを取得できます。

USER>d ##class(community.csvgen).GenerateFromURL("https://raw.githubusercontent.com/CSSEGISandData/COVID-19/master/csse_covid_19_data/csse_covid_19_daily_reports/05-29-2020.csv",",","Data.Covid19")

Class name: Data.Covid19
Header: FIPS INTEGER,Admin2 VARCHAR(250),Province_State VARCHAR(250),Country_Region VARCHAR(250),Last_Update DATE,Lat MONEY,Long_ DOUBLE,Confirmed INTEGER,Deaths INTEGER,Recovered INTEGER,Active INTEGER,Combined_Key VARCHAR(250),Incidence_Rate DOUBLE,Case-Fatality_Ratio DOUBLE
Records imported: 3522
USER>

Open Exchange app
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まずはこの記事で手短にこの疑問に回答します。 この連載のパート2には、pButtonsから抽出されたパフォーマンスデータのグラフを含めました。 pButtonsの.htmlファイルからmgstatなどのメトリックを抽出してExcelで簡単にグラフ作成する方法として、カット＆ペーストよりも素早く行える方法がないか、オフラインで尋ねられました。

参照: パート2: 収集したメトリックを確認する

pButtonsは、収集したデータをWRCに送信して確認しやすくするために、そのデータを1つのhtmlファイルにコンパイルするのですが、 特に24時間などの長い収集時間で実行されるpButtonsの場合は、mgstat、vmstatなどの時間ベースのデータをグラフィック表示にして確認できれば、トレンドやパターンが見やすくなります。

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