開発者の皆さん、こんにちは！

開発者コミュニティのYouTubeプレイリストに新しいセルフラーニングビデオを公開しましたのでお知らせします📣！

◆ IRISでPythonを使ってみよう！

https://www.youtube.com/embed/HFq-IIlejMg?list=PLzSN_5VbNaxBLXlC9oCgwPtxBilT8tJ96
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※YouTubeに移動していただくとプレイリストの中から好きなビデオを選択してご覧いただけます。

IRIS における Python サポートの最近の改善と、InterSystems による Python DB-API サポートへの継続的な作業により、 Django プロジェクトに IRIS サポートを実装しました。Python DB-API の使用により、他のデータベースと連携することが可能です。

Django で、IRIS にデータを保存する単純なアプリケーションを試してみましょう。

このフォーメーションは私の GitHub にあり、30 分で csv ファイルと txt ファイルの読み取りと書き込み方法、Postgres を使ったIRIS データベースとリモートデータベースの挿入とアクセス方法、FLASK API の使用方法について説明します。これらすべてに、PEP8 命名規則に従った、Python のみのインターオペラビリティフレームワークを使用します。

Embedded Python で Excel のデータを IRIS グローバルに格納する方法 では Excel データを pandas.DataFrame に取り込んで、それを InterSystems IRIS グローバルに保存する方法をご紹介しました。

今回は「lxml を使用し Web スクレイピングした表(テーブル)のデータを InterSystems IRIS グローバルに格納する」方法をご紹介します。

※以下は Windows 上の IRIS でのインストール方法になります。
　UNIX ベースのシステムでは、pip3 コマンドを使用してインストールします。詳細は ドキュメント をご覧ください。

はじめに

この記事では、gRPC とは何か、そして IRIS 組み込み Python を使って公式の Hello World を実行する例を紹介します。

ここで紹介するすべてのコードは、こちらのプロジェクトリポジトリにあります。

gRPC

gRPC（gRPC リモートプロシージャーコール）は、RPC プロトコルに基づく API アーキテクチャー式です。 このプロジェクトは、2015 年に Google によって作成され、Apache 2.0 の下にライセンス供与されています。 現在、プロジェクトは、Cloud Native Computing Foundation（CNCF）によってサポートされています。

マイクロサービス式のアーキテクチャのサービスなど、バックエンド間でサービスを接続することで使用することができます。

IRISがc:\InterSystems\IRISにインストールされているとします。

(1) a.py を C:\InterSystems\IRIS\lib\python に置きます。

a.py

(2) それを IRISのクラスから実行します。

開発者の皆さん、こんにちは！

PythonでExcelからPDFへ変換を行うには、pywinを使うとできるらしいので、IRISにあるデータをDataframeに設定した後Excelに出力し、ExcelからPDFに変換する流れを、Embedded Pythonで試してみました。

メモ：pywinはWindows環境下で動くモジュールのようです。

Excelに出力するデータですが、例では、SELECTの結果をDataframeに格納する方法を利用しています。グローバル変数の情報をDataframeに格納する方法については、以下の記事で詳しくご紹介しています。ぜひご参照ください。
Embedded Python で IRIS グローバル($LB) を Pandas Dataframe に変換する方法

1. interoperability-embedded-python

この概念実証では、embedded Python で IRIS 相互運用フレームワークをどのように使用できるかについて示すことを目的としています。

1.1. 目次

• 1. interoperability-embedded-python
  • 1.1. 目次
  • 1.2. 例
  • 1.3. コンポーネントの登録
• 2. デモ
• 3. 前提条件
• 4. Docker を使用したインストール
• 5. Docker を使用しないインストール
• 6. サンプルの実行方法
• 7. リポジトリの内容
  • 7.1. Dockerfile
  • 7.2. .vscode/settings.json
  • 7.3. .vscode/launch.json
  • 7.4. .vscode/extensions.json
  • 7.5. src フォルダ
• 8. 新しいコンポーネントの追加方法
  • 8.1. InboundAdapter
  • 8.2. OutboundAdapter
  • 8.3. BusinessService
  • 8.4. BusinessProcess
  • 8.5. BusinessOperation
  • 8.6. コンポーネントの登録
  • 8.7. Grongier.PEX の直接利用
• 9. 今後の取り組み
• 10. クレジット

1.2. 例

import grongier.pex
import iris
import MyResponse

class MyBusinessOperation(grongier.pex.BusinessOperation):

    def OnInit(self):
        print("[Python] ...MyBusinessOperation:OnInit() is called")
        self.LOGINFO("Operation OnInit")
        return

    def OnTeardown(self):
        print("[Python] ...MyBusinessOperation:OnTeardown() is called")
        return

    def OnMessage(self, messageInput):
        if hasattr(messageInput,"_IsA"):
            if messageInput._IsA("Ens.StringRequest"):
                self.LOGINFO(f"[Python] ...This iris class is a Ens.StringRequest with this message {messageInput.StringValue}")
        self.LOGINFO("Operation OnMessage")
        response = MyResponse.MyResponse("...MyBusinessOperation:OnMessage() echos")
        return response

1.3. コンポーネントの登録

ObjectScript は不要です。

開発者のみなさん、こんにちは！

2022年3月9日開催「InterSystems Japan Virtual Summit 2022」のセッション「Embedded Python で広がる InterSystems IRIS の世界」のアーカイブを YouTube に公開いたしました。

（プレイリストはこちら）

今や Python は最も人気のあるプログラミング言語の一つです。シンプルで機能的なコードが書けることや、なんでも揃う豊富なライブラリを利用できることなどが人気の理由です。

Embedded Python は、IRIS に Python のランタイムを組み込み、ルーチンやメソッドを Python で書けるようにする画期的な機能です。

IRIS 開発者の方にとって、広大な Python の世界が身近になります。InterSystems IRIS の新しいカタチを是非ご覧ください。

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 については、「Embedded Pythonを簡単にご紹介します」の記事をぜひご覧ください。

こちらでは、Embedded Python を使用して Excel のデータを IRIS グローバルに出力する方法をご紹介します。

最初に、irispip コマンドで必要なライブラリをインストールします。
今回は、pandas、xlrd、openpyxl の3つのライブラリをインストールします。

開発者のみなさん、こんにちは。

今回は、スーパーやコンビニでもらうレシートを写真で撮り、OCR を使ってレシートの画像から文字列を切り出して IRIS に登録する流れを試してみました。

サンプルでは、Google の Vision API を利用してレシートの JPG 画像から購入物品をテキストで抽出しています。