開発者の皆さん、こんにちは！

最近リリースされた InterSystems IRIS 2021.2 の目玉機能のひとつが Embedded Pythonです。Embedded Pythonは、PythonのランタイムをIRISに組み込むことによって、IRISのメソッドをPythonで記述したり、PythonのコードからIRISのクラスにアクセスしたりなどなど、IRISのObjectScriptとPythonとで相互に呼び出しを行なえる機能です。

しかも、Pythonのランタイムを埋め込んでいるため、ネットワークのオーバーヘッドがなく、パフォーマンスへの影響は最小限です。

IRISのプログラマの方には、Pythonの豊富なライブラリをストレスなく利用して頂けます。

Pythonのプログラマの方には、ObjectScriptを学ぶことなく、IRISの高速なデータベースやインターオペラビリティ機能などをストレスなく活用して頂けます。

今回の記事では、Embedded Pythonの機能をほんの一部だけ紹介します。

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。

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

開発者の皆さん、Python好きの皆さん、こんにちは！

ドキュメントをみながら IRIS 2021.2 に追加された Embedded Python を試してみました！

IRIS にログインしてるのに Pythonシェルに切り替えできて Python のコードが書けたり、Python で import iris するだけで SQL を実行できたりグローバルを操作できるので、おぉ！✨という感じです。

ぜひ、みなさんも体感してみてください！

では早速。

まず、IRISにログインします。Windows ならターミナルを開きます。Windows 以外は以下実行します。

オリジナルの「InterSystems IRIS で Python を使って IMAPクライアントを実装する」は、埋め込みPythonを使用してIMAPインバウンドアダプタを実装されていますが、最近メールプロバイダがあいついでoAuth2認証しか受け付けなくなってきているので、その対応をしてみました。

本稿のGitHubはこちらです。

変更点

GMAILに対してメールの送受信を可能とするためにオリジナルに以下の修正を施しています。

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。

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。

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:

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

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。

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...

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。

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。

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。