Embedded Python は InterSystems IRIS カーネルへ Python プログラミング言語を組み込み、開発者が Python を使用してデータを処理し、サーバーサイドアプリケーションのビジネスロジックを開発できるようにするものです。
開発者の皆さん、こんにちは！
この記事では、InterSystems IRIS サーバサイドで実行できるPython（Embedded Python）のデバッグ方法をご紹介します。
前提：VSCode の Python デバッガ用モジュールの debugpy を利用するため、Python スクリプトファイルに記載した Embedded Python のコードが対象です。クラス定義に[Language = python]を指定して記載しているコードは対象外となります。ご注意ください！
Googleフォームは、データ収集、アンケートやクイズへの回答を行うための市場で最も人気のソリューションです。そのため、システムを拡張または開発することなく、患者データや回答を実用的な方法で収集するのに理想的な手段と言えます。本記事では、Google Cloudにアカウントを作成し、Google Forms APIを利用するアプリケーションを登録します。また、APIを利用するためのサービスユーザーを生成して、最後にEmbedded PythonとIRISを用いて新しいフォームを作成し、入力されたデータを自動的に収集する方法ついて詳しく説明します。
Google Cloudアカウントをお持ちでない場合、これらの手順に従ってください。すでにお持ちの場合は、次のセクションに進みます。
Google Cloud Platform（GCP）アカウントを作成するには、最初にGoogleアカウントを作成する必要があります。 次に、Google Cloudコンソールにサインインし、無料枠を利用開始するか、課金アカウントを作成できます。 ステップバイステップガイドは次のとおりです。
1. Google Cloudコンソールに移動する。cloud.google.comにアクセスします。
2. Googleアカウントにサインインする。Googleアカウント
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これは InterSystems FAQ サイトの記事です。
PythonからIRISにアクセスするためのNative SDK for Pythonと呼ばれるインタフェースが用意されています。
Javaや.Net用に用意されているNative SDKと同等な機能が提供されています。
（一部異なる機能があります）。
また、Python用にはEmbedded Pythonと呼ばれるIRISと密に連携した機能があります。
IRISから最大限の性能を得るためには、Embedded Pythonが適していますが、以下のような場合、Native SDKが適しているケースもあります。
Native SDKを利用することで以下のようなことを実装することができます。
以下からこれらのサンプルプログラムを取得することができます。
これは InterSystems FAQ サイトの記事です。
.NETからIRISにアクセスするためのNative SDK for .NETと呼ばれるインタフェースが用意されています。
JavaやPython用に用意されているNative SDKと同等な機能が提供されています。
（一部異なる機能があります）。
Native SDKを利用することで以下のようなことを実装することができます。
以下からこれらのサンプルプログラムを取得することができます。
詳細は、以下のドキュメントをご参照ください。
.pyファイルの中でIRISのEmbedded Pythonを動作させる際にirispythonコマンドで実行する方法はドキュメント上で紹介されていましたので、以前より使用していました。
しかし、普通のpythonコマンドを使用するとうまく実行できなかったのですが、最近その謎（原因）が解けたので紹介します。
これは、Mac特有の問題である可能性が高くWindowsやLinuxでは何の問題もなく実行できるのかもしれません。
エラーは以下のようなエラーです。
File "/opt/iris/lib/python/iris.py", line 34, in <module>
from pythonint import *
ImportError: IrisSecureStart failed: IRIS_ATTACH (-21)
このエラーの原因は、シェルの実行ユーザーとirisのオーナーが異なることが原因とのことです。
Macで普通にIRISをインストールするとそのオーナーはrootです。
従ってpython3コマンドを実行する時にsudoコマンドでrootになる必要があるということです。
そして以下のような環境変数の設定も必要です。
export IRISINSTALLDIR=/opt/iris
export LD_LIBRARY_PATH=.png)
コミュニティの皆さん、こんにちは。
この記事では、私のアプリケーションである iris-AgenticAI をご紹介します。
エージェンティック AI の登場により、人工知能が世界とやりとりする方法に変革的な飛躍をもたらし、静的なレスポンスが動的な目標主導の問題解決にシフトしています。 OpenAI の Agentic SDK を搭載した OpenAI Agents SDK を使用すると、抽象化をほとんど行わずに軽量で使いやすいパッケージでエージェンティック AI アプリを構築できます。 これは Swarm という前回のエージェントの実験を本番対応にアップグレードしたものです。
このアプリケーションは、人間のような適応性で複雑なタスクの推論、コラボレーション、実行を行える次世代の自律 AI システムを紹介しています。
コミュニティの皆さん、こんにちは。
従来のキーワードベースの検索では、ニュアンスのあるドメイン固有のクエリには対応できません。 ベクトル検索であれば、セマンティック認識を利用して、キーワードだけでなくコンテキストにも基づいたレスポンスを AI エージェントで検索して生成することができます。
この記事では、エージェンティック AI RAG（検索拡張生成）アプリケーションを作成手順を紹介します。
この連載記事を終えていなかったことに気付きました！
今日の記事では、フロントエンドから最適なオプションを選択できるように、テキストに最も類似する ICD-10 診断を抽出するプロダクションプロセスについて説明します。
アプリケーション内で、HL7 で受け取った診断リクエストを示す画面から、医療従事者が入力したテキストに最も近い ICD-10 診断を検索できます。
検索プロセスを高速化するために、HL7 メッセージを取得する際に受信した診断をベクトル化したテキストをデータベースに保存しました。 これを行うために、メッセージから診断コードを抽出し、ベクトルを生成するメソッドにそれを送信する単純な BPL を実装しました。
受信した診断をベクトル化するコードは以下のようになります。
ClassMethod GetEncoding(sentence As %String) As %String [ Language = python ]
{
import sentence_transformers
# create the model and form the embeddings
model = sentence_transformers.SentenceTransformer('/iris-shared/mode.png)
開発者の皆さん、こんにちは！
Windows 版 IRIS／IRIS for Health 2025.1 以降で Embedded Python をご利用いただく場合、Windows に Python のインストールが必要になりました。
以前のバージョンから Embedded Python をご利用いただいている場合は、新しいバージョンにアップグレードした後、Python のインストールと IRIS 側に必要な設定がありますのでご注意ください。
※ 2024.1 以前のバージョンでは、IRIS インストールと同時にインストールされる Python ご利用いただく必要があったため、Windows への Python インストールは不要でした。
補足：フレキシブル Python ランタイム機能の導入により、OS にインストールされた Python のバージョンを IRIS 側で指定できるようになりました。
詳細はドキュメントもご参照ください：フレキシブル Python ランタイム機能の概要
Embedded Python 利用までの手順は以下の通りです。
サポートしている Python のバージョンを確認します。（Windows は、Python 3.9以降）
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これは InterSystems FAQ サイトの記事です。
InterSystems 製品では、ファイルオープン時に文字コードを指定すれば指定の文字コードで正しくファイルの中身を処理できます。
文字コードを指定しない場合、InterSystems 製品をインストールした OS に合わせて設定されたファイル I/O 用文字コードを利用してファイルをオープンします（Linux 系は UTF8、Windows は SJIS）。
また、文字列については文字コードが判明していれば $ZCONVERT() 関数を使用して指定文字コードで文字列を処理することができます。
例）$ZCONVERT(文字列,"I","IRIS内文字コード")
文字コードが不明な場合、残念ながら InterSystems 製品だけでそのコードを判別することができないため、例えば Embedded Python で Python の chardet パッケージを使用して文字コード判別し、IRIS 内文字コードを取得しファイルオープン、文字列の文字コード変換をすることができます。
chardetパッケージについては、外部サイトですが参考となります。ぜひご参照ください。
参考ページ：［解決！Python］テキストファイルのエンコーディングを調べて、その内容を読み込むには（chardetパッケージ）
以下、
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インターシステムズは、InterSystems IRIS®data platform、InterSystems IRIS® for HealthTM、および HealthShare® Health Connect の 2025.1 リリースを一般提供 (GA) したことを発表しました。2025.1 は、拡張メンテナンス（EM）リリースです。
リリースハイライト
今回のリリースには、以下のような数々の興味深いアップデートが含まれます：
InterSystems IRIS 2021.2 のバージョンより、Embedded Python を使用できるようになりました。
Embedded Python で Excel のデータを IRIS グローバルに格納する方法 では pandas.DataFrame のデータを InterSystems IRIS グローバルに保存する方法をご紹介しました。
こちらの記事では、その逆の「InterSystems IRIS グローバル($LB) を pandas.DataFrame に変換する」方法をご紹介します。
以下のようなグローバルを、Embedded Python を使用して DataFrame に変換します。
USER>zwrite^ISJ^ISJ=4^ISJ(1)=$lb("Name","Age","Address")
^ISJ(2)=$lb("佐藤","50","東京")
^ISJ(3)=$lb("加藤","40","大阪")
^ISJ(4)=$lb("伊藤","30","京都")
%Library.GlobalクラスのGetクエリ を使用して取得し、iris.sql.execを使用して DataFrame に格納する方法があります。
ただし、こちらの方法はリスト形式($LB)のまま DataFrame に変換します。
USER>do$system開発者の皆さん、こんにちは。
Teams ワークフロー Webhook を用意すると、curl コマンドや REST クライアントを利用して Teams チャネルに任意メッセージを簡単に送信できるので、IRIS や IRIS の Interoperability を使って自動的に何か情報を入手＋必要なときだけ Teams チャネル通知ができたら面白いな、と思い試してみた内容をご紹介します。
以下、Teamsワークフローの作成例です。
Teams ワークフローの仕様に合わせたメッセージ用 JSON が用意できれば、こんなメッセージを出すことができます。
Teams チャネルにメッセージを通知するには「Teams ワークフローの Webhook」の用意が必要です。（この用意によってアクセスするために必要なURLが生成されます）詳しくは、「Microsoft Teamsのワークフローを使用して受信 Webhook を作成する」をご参照ください。
通知までの設定などについては、こちらのページを参考にさせていただきました：Teams チャネルへメッセージ送信する方法
以下、試した順でご紹介します。
Mac版IRISでは、現状Pythonのバージョンが固定(3.11)なのですが、これに付随する他製品との相性問題に遭遇しましたので報告します。
今までEmbedded Pythonは調子よく動作していたのですが、ある時から急に動作しなくなりました。
原因を調べてみると、Python3.13がインストールされ、それがデフォルトとして上書きされたため、irispythonコマンドを発行すると、それが内部で3.13を呼ぶ様になってしまったためでした。
ちなみにiris session でログインし、そこからEmbedded Pythonを実行する場合は、問題ありません。
あくまでもirispythonコマンドで直接.pyファイルを実行する場合に発生する問題です。
そしてとりあえずの対処法は、python3をpython3.11で置き換える方法です。
以下のような感じです。（どのMacでもbrewコマンドでインストールした場合、ディレクトリ構造は同じだと思いますが、違う可能性もゼロではありません）
cp /opt/homebrew/bin/python3.11 /opt/homebrew/bin/python3
さて、ところで何で3.13がインストールされていたのかというと、
IRIS SQLのLOADコマンドを動作させるためには、JDKまたはJREが必要なのでそれをイン
前回の記事では、ICD-10 による診断のコーディングをサポートできるように開発された d[IA]gnosis アプリケーションを紹介しました。 この記事では、InterSystems IRIS for Health が、事前トレーニングされた言語モデル、そのストレージ、およびその後の生成されたすべてのベクトルの類似性の検索を通じて ICD-10 コードのリストからベクトルを生成するために必要なツールをどのように提供するかを見ていきます。
AI モデルの開発に伴って登場した主な機能の 1 つは、RAG（検索拡張生成）という、コンテキストをモデルに組み込むことで LLM モデルの結果を向上させることができる機能です。 この例では、コンテキストは ICD-10 診断のセットによって提供されており、これらを使用するには、まずこれらをベクトル化する必要があります。
診断リストをベクトル化するにはどうすればよいでしょうか？
ベクトルを生成するために、トレーニング済みのモデルからの自由テキストのベクトル化を大幅に容易にする SentenceTransformers という Python ライブラリを使用しました。 そのウェブサイトでは以下のように説明されています。
Sentence Transforme
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Embedded Pythonの導入に伴い、１つ嬉しいことは、直接エクセルファイルの読み書きができるようになったことです。
それでこの機能を使って、ミニ業務改革をちょこちょこ行なっているのですが、そこでちょっとハマったことを共有します。
実際この内容は実はIRISとは全く関係ないのですが、このDCコミュニティの皆さんが同じことでハマった場合に少しでも早く問題解決できるように情報共有します。
エクセルの計算式の入ったセルの値を読み取るときには、そのファイルのオープンの際にdata_only=Trueというフラグをつけないといけないのですが、そのファイルがopenpyxlで読み書きしたファイルの場合に、その計算式のセルの値（Noneとなる）がうまく読めないことがあります。
その場合には、そのファイルをエクセルで開いて再保存することで、正しく読むことができます。
以下にそのあたりの内容を説明したページがあります。
Pythonでは、拡張モジュールのバージョン違いが混同されないように、venv を使って仮想環境に拡張モジュールをインストールする事を推奨されてたりしますが、IRISから使用する場合に、このvenvで作られた仮想環境を利用する事は可能でしょうか？
PythonPathに仮想環境のパスを指定してはみましたが、プロジェクトから、あるいはimportで、その場所を指定する等出来るでしょうか？
何方か御存知の方がおられましたら、その方法などを教えて下さい。
ベクトルデータ型と Vector Search 機能が IRIS に導入されたことにより、アプリケーションの開発に多数の可能性が開かれました。こういったアプリケーションの例として、バレンシア保健省が AI モデルを使用した ICD-10 コーディング支援ツールを要求した公募で出品されたアプリケーションが最近私の目に留まりました。
要求されたツールのようなアプリケーションをどのように実装できるでしょうか？ 必要なものを確認しましょう。
これらのニーズに対応するために、IRIS は何を提供できるでしょうか？
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コミュニティの皆さん、こんにちは。
この記事では、iris-RAG-Gen という私のアプリケーションをご紹介します。
iris-RAG-Gen は、IRIS Vector Search の機能を使用して、Streamlit ウェブフレームワーク、LangChain、および OpenAI で ChatGPT をパーソナライズするジェネレーティブ AI 検索拡張生成（RAG: Retrieval-Augmented Generation）アプリケーションです。 このアプリケーションは IRIS をベクトルストアとして使用します。
以前、Azure用にOAouth2クライアントをセットアップする記事を書いた時に思ったのですが、各IdPはサンプルコードとしてPythonコードや専用のモジュールを提供しているので、それがそのまま使用できれば効率が良いのにな、と思いました。
IRISが埋め込みPython機能としてWSGIをサポートしたことにより、これが簡単に実現しそうなので、その方法をご紹介したいと思います。
今回は、IdPとしてOKTAを使用してAuthorization Codeフローを行います。
参考までに、今回使用した環境を後半に記載しています。
コンテナ化してありますので、コンテナのビルド環境をお持ちの方は、下記を実行してください。
git clone https://github.com/IRISMeister/iris-okta-oidc-wsgi
cd iris-okta-oidc-wsgi
python/.env.templateをpython/.envという名前でコピーを作成して、OKTAで得られる設定値を指定してください。
AUTH0_CLIENT_ID="0oaxxxxxxx"
AUTH0_CLIENT_SECRET="qUudxxxxxxxxxxx"
AUTH0_DOMAIN="dev-xxxxx.okta.com/oauth
開発者の皆様はじめまして。 私からはIRISのソースコントロール機能を用いたソースの自動チェック機能のご紹介をしたいと思います。 チーム開発では、ソースの可読性や実装方法等がある程度統一されるようにコーディング規約を作成すると思います。 しかし、メンバーの入れ替わりでコーディング規約の説明をしていても徹底されないことが起こることも少なくありません。 なので、ソースコントロールを使用してコンパイル時に自動的にチェックするようにしました。 IRIS内で完結させるメリットとして、エラーチェックだけでなくチェック後にエラーがなければコンパイルまで自動で行えること、 %Dictionary.ClassDefinition（クラス定義）を使用できるので、チェッククラスを作成しやすいこと等があげられます。
目次
１．ソースコントロールについて まず、ソースコントロールについて簡単に記載します。 ソースコントロールとは、一般的にコードに対する変更を追跡し管理することを表します。 IRISのソースコントロール機能には様々なメソッドが用意されています。 今回はそれを使用することでソースの自動チェック機能を実現していきます。 参考リンク：InterSystems IRIS とソース・コントロ
IRISはPythonの豊富なライブラリや既存のPythonプログラムをそのまま利用する事も、COS内でネイティブにコーディングする事も可能となりました。 しかし開発において、いくつかの問題点があります。
Pythonを使ったプロジェクトを構築していると、バージョンの問題にあたる時があります。 古いバージョンで開発していたところに、使いたいライブラリが対応していなかった等です。 しかし、IRISのEmbedded Pythonを利用する場合には、Pythonランタイムのバージョンに影響される為、プロジェクトで使用するバージョンは、プロジェクト単位はなく、IRISのバージョン単位で決まってしまいます。 また、現時点ではこのPythonランタイムをアップグレードする事はできません。
私は既に開発済みのPythonプログラムをそのまま活用したいと思い、外部Pythonファイルを読み込んで利用する方法を取りました。 IRISでは外部Pythonファイルを特定の場所に配置する事で、そのファイルをimportする事が出来ます。 デフォルトは{インストールパス}/lib/python です。 しかし、デフォルトではこの１ヶ所のディレクトリが対象となっていて、さらにサブフォルダは対象外となる為、プロジェクト単位などで管理する事も
開発者の皆さん、こんにちは！ InterSystems IRIS（以下、IRIS）を使用したアプリケーション開発において、皆さんは環境設定をどうされていますか？ 私は最近になって、「インストールマニフェスト」という機能があることを知りました。 これは、管理ポータルでポチポチしていた作業をコード化・自動化できる強力なツールです！ 最初こそとっつきづらかったものの良いところがたくさんあるなと思ったので、簡単にではありますが皆さんにその良さと始め方をご紹介したいと思います。
なお、私が使用しているIRISバージョンは以下です。
2022.1
バージョンが異なる場合、違う書き方になっているもの等が存在する場合がありますので、 公式ドキュメント等を参照し適宜読み替えていただければと思います。
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。
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。
そこで運用幅の広いInteroperabilityとユニットテストを組み合わせて、テストの自動化が可能か考察していきたいと思います。
【ユニットテスト全体概要】
【全体の流れ】
■ユーザの開発環境
①ユーザは改修したクラス
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これは InterSystems FAQ サイトの記事です。
PythonからObjectScriptのルーチンを直接呼び出すことはできませんが、クラスメソッドを経由して間接的に呼び出すことができます。
しかし、Pythonの変数とObjectScriptのローカル変数は内部構造が異なるため、情報の交換には少し工夫が必要です。
簡単なサンプルでその方法について説明します。
まず、２つの変数を足し算する簡単なルーチン ^testを作ります。
TEST ;
set sum = a + b
次にこの^testを呼び出すPythonのメソッドを含んだUser.testというクラスを作ります。
そしてpyという名前のPythonのメソッドを作成します。
先述の通りPythonからObjectScriptのルーチンを直接呼び出すことはできないので、ルーチンを間接的に呼び出すObjectScriptのメソッドを作成する必要があり、そのメソッドをPythonメソッドから呼び出すようにします。
渡したいデータが複数個ある場合、その数分引数を用意するのは面倒なため、Pythonの場合、情報をまとめて交換する際にdictionary（辞書）やlistという構造を使用することができます。
ここでは、dictionaryを使用する例を紹介します。
ClaIRIS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。
Set data = {}
Set data.name = "hanako"
Set data.age = 20
Do ..testPython(data)
ClassMethod testPython(arg As %DynamicObject) [ Language = python ]
{
import json
import pythonfile
data = json.loads(arg._ToJSON())
pythonfile.test(data)
}
pythonfile.py
def test(arg)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
Class Py.Dump Extends%RegisteredObject
{
/// Py.Dump.cls/// ObjectScript 及び Python のオブジェクトデータ解析ツール(ダンパー)/// 入力：ObjectScript 及び 埋め込みPython のデータオブジェクト参照 Oref/// 出力: 端末と指定グローバル/ローカル変数(デフォルトは ^||o）に Oref のデータ構造を解析し出力する/// 変数には、データタイプの木構造がセットされる/// 呼び出し:/// >d ##Class(Py.Dump).o(oref) 出力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。
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。
Pandas には、単純なデータ集計から複雑な変換まで、日常的なデータ分析タスクを処理できる十分な汎用性が備わっています。 こういった一
開発者の皆さん、こんにちは！
次のInterSystems プログラミングコンテストの内容についてご案内します📣
期間：2024年7月15日～2024年8月4日
賞金総額：$14,000
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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.py、FS.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！
