これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

現時点（2024年3月）では、コミュニティに掲載されているPythonライブラリ「iris-dollar-list」を利用することでIRISの$LIST()形式のデータをPythonのリストとして利用することができます。

※標準ツールではありませんがご利用いただけます。詳細はコミュニティの記事「もう1つの $ListBuild() の実装：Pythonライブラリ「iris-dollar-list」」をご参照ください。

WindowsにインストールしたIRISで使用する場合は、以下の方法で「iris-dollar-list」をインストールしてください。

※Windows以外にインストールしたIRISでは、pipコマンドを利用した通常の方法でインストールできます。

コマンドプロンプトを開き、以下実行します。（IRISをデフォルトインストールしたときのディレクトリで掲載しています）

>cd C:\InterSystems\IRIS\bin> irispip install --target C:\InterSystems\IRIS\mgr\python iris-dollar-list

実行例は以下の通りです。

USER>set^ListTest=$LISTBUILD("test","あいうえお",10

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。

開発者の皆さん、こんにちは。

（2024/5/30：6月の日時、ウェビナー内容を更新しました）

InterSystems IRIS、InterSystems IRIS for Healthの新バージョン2024.1がリリースされました。

様々な機能の追加や実験的機能としての追加が行われましたが、その中から以下3種類の内容についてウェビナーを開催します！📣

✅4月23日（火）13時半～14時：IRIS 2024.1の管理用Webサーバ（PWS）廃止に備えて

YouTube公開しました👉https://youtu.be/bVwWZt1oNws?list=PLzSN_5VbNaxCeC_ibw2l-xneMCwCVf-Or

✅5月30日（木）13時半～14時：ベクトル検索機能のご紹介

YouTube公開しました👉https://youtu.be/v0G7K2et_Yk?list=PLzSN_5VbNaxB39_H2QMMEG_EsNEFc0ASz

✅6月25日（火）13時半～14時：FHIR新機能のご紹介～2024.1～

オンデマンド配信はこちら👉https://event.on24.com/wcc/r/4597704/ADA161B6446E6BA01623C875CF596FD0
​（資料PDFもオンデマンド配信画面よりダウンロードいただけます）
 

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。

これを実現するにはさまざまな方法があります。たとえばCSVレコードマッパーを相互運用性プロダクションで使用したり csvgenのようなすばらしい OpenExchange アプリケーションを使用することもできます。

今回、外部テーブルを使用します。これは物理的に別の場所に保存されているデータをIRIS SQLで統合する非常に便利な機能です。

まずは外部サーバ(Foreign Server)を作成します。

CREATE FOREIGN SERVER dataset FOREIGN DATA WRAPPER CSV HOST '/app/data/'

その上でCSVファイルに接続する外部テーブルを作成します。

CREATE FOREIGN TABLE dataset.Recipes (
  CREATEDDATE DATE,
  NUMCOMMENTS IN

大規模言語モデル（OpenAI の GPT-4 など）の発明と一般化によって、最近までは手動での処理が非現実的または不可能ですらあった大量の非構造化データを使用できる革新的なソリューションの波が押し寄せています。 データ検索（検索拡張生成に関する優れた紹介については、Don Woodlock の ML301 コースをご覧ください）、センチメント分析、完全自律型の AI エージェントなど、様々なアプリケーションが存在します。

この記事では、IRIS テーブルに挿入するレコードに自動的にキーワードを割り当てる単純なデータタグ付けアプリケーションの構築を通じて、IRIS の Embedded Python 機能を使って、Python OpenAI ライブラリに直接インターフェース接続する方法をご紹介します。 これらのキーワードをデータの検索と分類だけでなく、データ分析の目的に使用できるる単純なデータタグ付けアプリケーションを構築します。ユースケースの例として、製品の顧客レビューを使用します。

要件

• IRIS の実行インスタンス
• OpenAPI API キー（こちらで作成できます）
• 構成済みの開発環境（この記事では VS Code を使用します）

Review クラス

顧客レビューのデータモデルを定義する ObjectScript クラスの作成から始めましょう。 簡潔さを維持するため

皆さまこんにちは。
IRIS for Healthを用いてFHIRの開発に携わっている者です。

FHIRリポジトリの導入を検討している方々に向けて、足がかり的な記事になればと思い投稿致します。

<アジェンダ＞
■IISでの環境構築
■POSTMANを利用しないリソースへのデータアクセス
■Patientリソースの作成について
■FHIRリポジトリを使ってみての感想

■おまけEmbedded Pythonを使って、サンプルファイルからFHIRリソースへアクセスする方法

前の記事 - AI による臨床文書の保管、取得、検索の単純化

この記事では、AI を使用した文字起こしと要約によってヘルスケアに変革を起こす OpenAI の高度な言語モデルの可能性を探ります。 OpenAPI の最先端 API を活用して、録音データを文字起こしし、自然言語処理アルゴリズムを使って簡潔な要約を生成するための重要なインサイトを抽出するプロセスを掘り下げていきます。

似たような機能は Amazon Medical Transcibe や Medvoice などの既存のソリューションでも提供されていますが、この記事では、OpenAI テクノロジーを使用してこれらの強力な機能を InterSystems FHIR に実装することに焦点を当てています。

Vue.js の録音データ

Vue.js アプリのボイスレコーダーは、完全にネイティブであり、Mediarecorder インターフェースを使って JavaScript で記述されています。 これは、アプリケーションを軽量に維持しながら、録音オプションを完全に制御できるようにすることを目的としています。 以下は、録音入力の開始と停止を行うスニペットです。

// オーディオストリームをチャンクとして保存する録音開始メソッドasync startRecording() {
      try {
        cons

Python流行ってますよね。（一時は圧倒的な支配力のあったJavaも、O社に買われてライセンスが云々とか言われ始めた頃からブレーキが掛かってしまった気がします。）

Pythonの魅力の一つがパッケージで様々な機能が提供されていることがあげられるかなと思っています。

私もこれまでPythonのコードをそこそこ書いてきました。実のところ、ここ1年では間違いなくObject ScriptよりPythonのほうが書いた量が多いです。Excelのドキュメントがそれらよりも遥かに多いのは何とかしたいところですが😅

IRISと連携するため$ZF(-1)を使ってPythonプログラムをコールしているものもあります。

IRIS 2021.2からPythonがIRISにEmbedded Pythonとして組み込まれたということで、どのように使えるかを試してみました。

なお、使用した環境は以下です。

OS: Linux Alma8 5.14.0-162.22.2.el9_1.x86_64 #1 SMP PREEMPT_DYNAMIC Mon Mar 27 07:34:40 EDT 2023 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux
IRIS: IRIS for UNIX (Red Hat Enterprise Linux 9 for x86-64) 2022.1

問題

あわただしい臨床環境では迅速な意思決定が重要であるため、文書保管とシステムへのアクセスが合理化されていなければいくつもの障害を生み出します。 文書の保管ソリューションは存在しますが（FHIR など）、それらの文書内で特定の患者データに有意にアクセスして効果的に検索するのは、重大な課題となる可能性があります。

動機

AI により、文書の検索が非常に強力になりました。 Chroma や Langchain のようなオープンソースツールを使用して、ベクトル埋め込みを保存して使用し、生成 AI API 全体でクエリを実行することで、ドキュメント上での質疑応答がかつてないほど簡単になっています。 より献身的に取り組む組織は、既存のドキュメントにインデックスを作成し、エンタープライズ用に微調整されたバージョンの GPT を構築しています。 GPT の現状に関する Andrej Karpathy の講演では、このトピックに関する素晴らしい概要が提供されています。

このプロジェクトは、医療関係者が文書を操作するあらゆるタッチポイントにおいて発生する摩擦を緩和する試みです。 医療関係者が情報を保管し、必要な情報を難なく検索できるように、入力と処理から保管と検索まで、IRIS FHIR と AI を活用しました。

ソリューション

医療関係者が音声メモを記録できるフルスタックのウェブアプリを構築

開発者の皆さん、こんにちは！

InterSystems Python プログラミングコンテスト 2023 のテクノロジーボーナス詳細が決定しました！

• Embedded Python - 3
• Python Native API  - 3
• Python Pex Interoperability - 4
• Python libs: sqlalchemy and dbt - 2
• LLM AI or LangChain usage: Chat GPT, Bard and others - 4
• NoObjectScriptLine - 5
• Questionnaire - 2
• Docker コンテナの利用 - 2 
• ZPM Package によるデプロイ - 2
• オンラインデモ - 2
• コミュニティ（USコミュニティ）に記事を投稿する（最初の記事） - 2
• コミュニティ（USコミュニティ）に2つ目の記事を投稿する - 1
• YouTubeにビデオを公開 - 3

詳細は以下の通りです。

Embedded Python - 3 ポイント

応募されるアプリケーションに Embedded Python を使用している場合、4ポイント獲得できます。Embedded Python を利用する場合は、IRIS 2021.2以降のバージョンをご利用ください。

Pyt

開発者の皆さん、こんにちは！

次の InterSystems オンラインプログラミングコンテストは、Pythonに特化した内容を予定しています！

🏆 InterSystems Python プログラミングコンテスト 🏆

期間: 2023年9月4日～24日

賞金総額: $13,500

Python は世界で最も使用されているプログラミング言語になり（出典: https://www.tiobe.com/tiobe-index/）、SQL はデータベース言語としての道をリードし続けています。 Python と SQL が連携して、SQL だけでは不可能であった新しい機能を提供できれば、素晴らしいと思いませんか？ 結局のところ、Python には 380,000 を超える公開ライブラリがあり（出典: https://pypi.org/）、Python 内で SQL クエリを拡張できる興味深い機能が提供されています。 この記事では、Embedded Python を使用して、InterSystems IRIS データベースに新しい SQL ストアドプロシージャを作成する方法を詳しく説明します。

サンプルとして使用する Python ライブラリ

この記事では、IRIS で SQL を扱う人にとって非常に便利な GeoPy と Chronyk という 2 つのライブラリを使用します。 

Geopy は、ジオコーディング（住所と地理座標の修飾）を住所データに適用するために使用するライブラリです。 これを使用すると、通りの名前から郵便番号と完全な住所を郵便局の形式で取得することができます。 多くのレコードには住所が含まれるため、非常に便利です。

Chronyk は、人間の言語で

最近人気上昇中のプログラミング言語Python、ご存じのとおりIRISでは2通りの使い方が出来ます。

組み込みPython（Embedded Python）

PythonコードはIRISプロセス内でObjectScriptコードと並列に実行

具体的には

1. IRISクラス内のメソッド
2. SQL関数とストアドプロシージャ
3. ターミナルからPythonシェルを起動
4. irispythonコマンド実行

が該当します。

ネイティブAPI（Native API）

IRISの外からグローバルへのアクセス、クラスメソッドを呼び出し

上の4種類以外は全てネイティブAPIを使用します。

Pythonコードが実行される場所でIRISへのアクセス手段が決まりますが、ライブラリ名が双方とも”iris”のため注意が必要です。

* 従来からのirisnativeはDeprecated（非推奨）となりました

サンプルコードを探す時やドキュメントを参照する時、どちらのPython APIを使用しているか頭の片隅にあると予期せぬエラーに遭遇する機会が減るかも知れません。

組み込みPythonのirisパッケージ

組み込み Python | InterSystems IRIS Data Platform 2022.1
 

ネイティブSDKのirisパッケー

この記事では、InterSystems IRIS の学習に関連したトピックについて、開発者コミュニティでの厳選された記事にアクセスすることができます。機械学習や Embedded Python、JSON、API と REST アプリ、InterSystems環境の構築と管理、DockerとCloud、VSCode、SQL、Analytics/BI、グローバル、セキュリティ、DevOps、インターオペラビリティNative API、それぞれでランク付けされたトップの記事を見ることができます。ぜひ、楽しみながら学んでください！  

機械学習

機械学習は、高度なデータ分析を構築し、優れた効率で手動活動を自動化するための必須技術です。既存のデータから学習する認知モデルを作成し、自己調整されたアルゴリズムに基づいて予測、確率計算、分類、識別、「非創造的」な人間の活動の自動化を実行します。

すべてのシナリオにおいて、InterSystems IRISは、これらのマシンラーニングモデルを作成、実行、利用可能にし、使用するためのデータプラットフォームおよび環境として機能します。IRISは、SQLコマンドからのML利用（IntegratedML）、Embedded PythonやPMML（Predictive Model Markup Language）による機械学習が可能です。以下の記事でその機能

こんにちは、皆さま。
業務でIRISを用いて開発を行っている者です。

現在、Embedded Pythonを用いて開発を行おうとしているのですが、
別のNMSPに存在するグローバルをiris.gref()で参照する方法がわかりませんでした。

> iris.gref("^[NMSP]GBL")   <-----こうしても自身のNMSPのグローバルを参照してしまう。

諦めてznでネームスペースを切り替えてみようかな、とも思ったのですが、
python上でznをかける方法もよくわからず、対応方法に悩んでいます。

どなたか、上記の対応方法についてご存じな方はいらっしゃいませんでしょうか？

コミュニティの皆さん、こんにちは。
この記事では、InterSystems Embedded Python の使用方法を説明します。以下のトピックが含まれます。

• 1- Embedded Python の概要
• 2- Embedded Python の使用方法
  • 2.1- ObjectScript から Python ライブラリを使用する
  • 2.2- Python から InterSystems API を呼び出す
  • 2.3- ObjectScript と Python を同時に使用する
• 3- Python 組み込み関数の使用
• 4- Python モジュール/ライブラリ 
• 5- Embedded Python のユースケース
  • 5.1- Python **Reportlab ライブラリ**を使った PDF の印刷
  • 5.2- Python **Qrcode ライブラリ**を使った QR コードの生成
  • 5.3- Python **Folium ライブラリ**を使った地理的位置情報の取得
  • 5.4- Python **Folium ライブラリ**を使ったインタラクティブ地図への場所の生成とマーキング
  • 5.5- Python **Pandas ライブラリ**を使ったデータ分析 **
• 6- まとめ

では、概要から始めましょう。

1- Embedded Pytho

開発者の皆さん、こんにちは！

InterSystems グランプリコンテスト2023 では、InterSystems IRIS data platform を使用する機能であればどんな内容でもご応募いただけます。

以下の機能を含めた場合、ボーナスポイントを獲得できます。

詳細は以下の通りです。

• LLM AI や LangChain の使用：Chat GPT、Bard など - 6ポイント
• InterSystems FHIR SQL Builder- 5ポイント
• InterSystems FHIR - 3ポイント
• IntegratedML - 4ポイント
• Native API - 3ポイント
• Embedded Python - 4ポイント
• Interoperability - 3ポイント
• Production EXtension(PEX) - 2ポイント
• Adaptive Analytics (AtScale) のキューブの利用 - 3ポイント
• Tableau, PowerBI, Logi の利用 - 3ポイント
• InterSystems IRIS BI - 3ポイント
• Docker container の利用 - 2ポイント 
• ZPM Package によるデプロイ - 2ポイント
• オンラインデモ - 2ポイント
• ユニットテスト - 2ポイント
• InterSystems Community Idea に投稿された内容の実装 - 4ポイント
• コミュニティ（USコミュニティ）に記事を投稿する（最初の記事） - 2ポイント
• コミュニティ（USコミュニティ）に2つ目の記事を投稿する - 1ポイント
• Code Qualityをパスする - 1ポイント
• はじめてチャレンジされた方 - 3ポイント
• YouTubeにビデオを公開- 3ポイント

開発者の皆さん、こんにちは。

先日のウェビナーでご紹介した「ワークフローコンポーネント」をお試しいただけるサンプルを公開しました。👉 https://github.com/Intersystems-jp/WorkFlow-DC

《サンプルのテーマ》

店舗で販売している商品に付けるPOPメッセージ候補を予めテーブルに登録できる仕組みが既にある、と仮定しています。

IRISの Interoperability を利用してPOPメッセージ候補が登録されるテーブルに対して一定間隔でSELECT文を実行し、未処理のメッセージを取得します。
新たなレコードが存在する場合、ワークフローコンポーネントを利用して担当者に審査を依頼します。

担当者は、ワークフローユーザポータルを使用して、POPメッセージ候補の承認／却下を指示できるようにしています。

これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

%SYSTEMパッケージには沢山の便利なシステムクラスがあり、Embedded Pythonでも一般クラスと同様に%SYSTEMパッケージ以下クラスを操作できます（iris.cls("クラス名").メソッド名()で呼び出せます）。

ObjectScriptでは、$SYSTEM特殊変数を利用して、%SYSTEMパッケージ以下クラスのメソッドを呼び出すことができますが、Embedded Pythonでは、iris.system を利用して実行することができます。

以下実行例をご紹介します。

現在のネームスペースを取得する

一般クラスと同じ呼び出し方の例

iris.cls("%SYSTEM.SYS").NameSpace()

iris.systemを利用する例

iris.system.SYS.NameSpace()

binディレクトリのパスを返す

一般クラスと同じ呼び出し方の例

iris.cls("%SYSTEM.Util").BinaryDirectory()

iris.systemを利用する例

iris.system.Util.BinaryDirectory()

SQL関連をまとめたSQLクラスの例は以下の通りです。

YYYY-MM-DDから$horolog形式の日付を返す

一般

Web スクレイピングとは:

簡単に言えば、Web スクレイピング、Web ハーベスティング、または Web データ抽出とは、Web サイトから大量のデータ（非構造化）を収集する自動プロセスです。 ユーザーは特定のサイトのすべてのデータまたは要件に従う特定のデータを抽出できます。 収集されたデータは、さらに分析するために、構造化された形式で保存することができます。

Web スクレイピングの手順:

1. スクレイピングする Web ページの URL を見つけます。
2. 検査により、特定の要素を選択します。
3. 選択した要素のコンテンツを取得するコードを記述します。
4. 必要な形式でデータを保存します。

たったそれだけです!!

Web スクレイピングに使用される一般的なライブラリ/ツール

• Selenium - Web アプリケーションをテストするためのフレームワーク
• BeautifulSoup – HTML、XML、およびその他のマークアップ言語からデータを取得するための Python ライブラリ
• Pandas - データ操作と分析用の Python ライブラリ

Beauthiful Soup とは？

Beautiful Soup は、Web サイトから構造化データを抽出するための純粋な Python ライブラリです。 HTML と XML ファイルからデータを解析できます。 これはヘルパーモ

請求、支払いや領収、アイテムの配送や在庫を処理するアプリケーションでは、バーコードや QR コードの使用が必要となるのが一般的です。 単純なバーコードよりも多くの情報を格納できる QR コードは、さらに幅広いシナリオで使用されています。 したがって、バーコードと QR コードを生成する機能、またはそれらに格納されたデータを画像または PDF から読み取る機能が重要となります。 この記事では、Python と無料のライブラリを使用してこれを行う方法を説明します。

Pyzbar ライブラリ

pyzbar ライブラリは、zbar ライブラリを使って、Python 2 と 3 から 1 次元バーコードと QR コードを読み取ります。 以下の特徴が備わっています。

• 純粋な Python。
• PIL / Pillow 画像、OpenCV / ImageIO / NumPy ndarray、および raw バイトで動作。
• バーコードの場所をデコード。
• zbar ライブラリ以外の依存関係なし。
• Python 2.7、Python 3.5～3.10 で検証済み。

Zbar ライブラリ

ZBar Bar Code Reader は、動画ストリーム、画像ファイル、および未加工の強度センサとい

はじめに

データ分析は、急速に展開するこの時代において、ビジネス上の意思決定を行う上で欠かせない側面です。 組織はデータ分析に大きく依存して、十分な情報に基づく意思決定と競合優位の維持を行っています。 この記事では、Pandas と InterSystems Embedded Python を使ってデータ分析を実行する方法について説明します。 Pandas の基本、InterSystems Embedded Python を使用するメリット、および両方を組み合わせて有効なデータ分析を実行する方法について説明します。

Python で可変長引数をもったメソッドを考えてみましょう。以下の a.py があるとき

deftest1(*args):return sum(args)
  
deftest2(**kwargs):
  a1 = kwargs.get("a1",None)
  a2 = kwargs.get("a2",None)
  return a1+a2

開発者の皆さん、こんにちは！

InterSystems デベロッパーツールコンテスト2023 の21の応募作品の中から、Experts Nomination 第4位に輝いた @Muhammad Waseem さんのiris-geo-map（インタラクティブに地図を生成し、地理データを視覚化するツール）についてご紹介します。

このツールは、Embedded Pythonを利用していて Folium Python ライブラリを使用されています。

特徴については @Muhammad Waseem さんの Open Exchange のREADMEもぜひご参照ください。

それでは、さっそく、使用開始までの手順です。（とても簡単です）

IPM（InterSystems Package Mangaer：以前はZPMとも呼ばれていました）のクライアントツールを管理ポータルかスタジオからインポートしたら、以下コマンドを実行するだけでツールの準備が整います。

クライアントツールのインポートはどのネームスペースでも大丈夫です。管理ポータルからインポートされる場合は、以下メニューを利用します。

管理ポータル→システムエクスプローラ→クラス→インポート対象ネームスペースを選択→インポートボタンクリック

ツールを配置したいネームスペースに移動し、ZPMコマンドを利用してインストール

開発者の皆さん、こんにちは！

InterSystems IRIS で embedded python を使用する一般的なプロジェクトの出発点として推奨できる、最小限の embedded python テンプレート をご紹介しましょう。

特徴:

• Embedded python対応
• Embedded Pythonの3つの開発方法の例
• VSCode開発対応
• Dockerが利用可能
• オンラインデモが可能
• ZPM First開発対応。

以下、その特徴について説明しましょう。

Django の可能性と IRIS の使用方法を引き続き観察しています。 初めにモデルの定義方法と、IRIS に存在しているテーブルへの接続方法を確認し、次に組み込みの Django 管理ポータルを拡張して、モデルに含まれるデータの表示、フィルタ、編集、そしてページネーションの機能を追加しました。

では、実際の動作を確認しましょう。posts-and-tags パッケージで使用したデータで Django に REST API を作成します。

それには、Django REST Framework を使用します。

Django REST Framework は、Web API を構築するための強力で柔軟性を備えたツールキットです。

REST Framework の使用を推奨するのには、以下のような理由があります。

• Web で閲覧可能な API には、開発者のユーザビリティにおいて大きなメリットがあります。
• OAuth1a と OAuth2 の認証ポリシーを含むパッケージ
• ORM と非 ORM データソースの両方をサポートするシリアル化
• すべてをカスタマイズ可能。強力な機能が必要なければ、通常の関数ベースのビューを使用できます。
• 詳細なドキュメントと優れたコミュニティサポート
• Mozilla、Red Hat、Heroku、Eventbrite など、世界的に有名な企業が使用・信頼

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Embedded Pythonの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📣！

◆ Embedded Pythonでデータベースプログラミング：オブジェクトアクセス編

※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。

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！

※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。

私が一番興味を持っているのは、組み込み Python におけるグローバルの使用についてです。
そこで、提供されている公式ドキュメントを確認しました。

#1 グローバルの導入
グローバルとは何かについての一般的な説明。 次の章につながっています。

#2 ObjectScript の詳細について
組み込み Python の記述はありません。
さらに先に進むと...

#3 組み込み Python

3.1 組み込み Python の概要
3.1.1 グローバルの使用
グローバルを使ったことなければ、素晴らしい内容です。
が、驚くほど原始的な例が使われています。
3.2 組み込み Python の使用
最後の望み: >>> でも、目に見えるものが何もありません。
残念どころではありません！ Python 用の IRIS Native API でさえ、もっと説明されています。
何を期待していたかと言うと...

グローバルノードの SET、GET、KILL

Native API: 基本的なノード操作  そして

$DATA()、$ORDER()、$QUERY() によるナビゲーション

Native API: nextSubscript() と isDefined() によるイテレーション
そこで、自分で調査し、リバースエンジニアリングを行って、実験しな

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。