Contestant

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!

この記事は、2024年7月に開催された「InterSystems Pythonプログラミングコンテスト2024」でエキスパート投票、コミュニティ投票の両方で1位を獲得された @Henry Pereira さん @José Pereira さん @Henrique Dias さんが開発された sqlzilla について、アプリを動かしてみた感想と、中の構造について @José Pereira さんが投稿された「Text to IRIS with LangChain」の翻訳をご紹介します。

第2回 InterSystems Japan 技術文書ライティングコンテスト 開催! では、生成AIに関連する記事を投稿いただくと、ボーナスポイントを4点獲得できます📢 @José Pereira さんの記事を💡ヒント💡に皆様の操作体験談、アイデアなどを共有いただければと思います。

開発されたアプリSQLzilla についての概要ですが、Open Exchangesqlzilla のREADMEに以下のように紹介されています。

「SQLzilla は、Python と AI のパワーを活用して、自然言語の SQL クエリ生成を通じてデータ アクセスを簡素化し、複雑なデータ クエリとプログラミング経験の少ないユーザーとの間のギャップを埋めます。」

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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。

  • データ分析における Pandas の主なメリット:

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。

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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📣

🏆 InterSystems Python コンテスト 🏆

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.pyFS.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!

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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PythonLangchain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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みなさんこんにちは! 今回は、IRIS 2024.1で実験的機能として実装されたVector Search (ベクトル検索)について紹介します。ベクトル検索は、先日リリースされたIRIS 2024.1の早期アクセスプログラム(EAP)で使用できます。IRIS 2024.1については、こちらの記事をご覧ください。

ベクトル検索でどんなことができるの?

ChatGPTをきっかけに、大規模言語モデル(LLM)や生成AIに興味を持たれている方が増えていると思います。開発者の方々の中には、中はどうなっているのか気になっている方も多いのではないでしょうか。実は、LLMや生成AIの仕組みを理解したいと思えば、ベクトルの理解は不可欠な要素となります。

ベクトルとは?

ベクトルは、高校の数学で習う「あの」ベクトルのことです。が、今回は、複数の数値をまとめて扱うデータ型であるという理解で十分です。例えば、

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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。

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これは、InterSystems FAQサイトの記事です。

Pythonで、IRISサーバ外部から、IRISの処理を呼び出したりIRISのデータを扱いたい場合には、Native API for Pythonを使用します。
モジュールのインポートは、

import irisnative


で、行います。

詳細は、下記ドキュメント及び、各関連トピックをご参照ください。
[ドキュメント] InterSystems Native SDK for Python

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この記事では、2023年3月1日~31日の期間に開催された「技術文書ライティングコンテスト:InterSystems IRISチュートリアル」に応募された24作品の中から、Open Exchangeに公開されている sqlalchemy-iris を利用してPythonとSQLでIRISのデータを操作する方法を投稿された Heloisa Paivaさんの記事をご紹介します。

Open Exchangeは、世界各地にいる開発者コミュニティメンバーが開発したインターシステムズ製品で利用できるサンプルアプリが登録されているページで、自由にダウンロードしてご利用いただけます。

Heloisaさんの記事のように公開されている Open Exchange の利用例があると、「ちょっと使ってみたいな・・」と思われているメンバーの方への情報共有ができてとても有用な記事になると思います!丁度日本で初開催の「技術文書ライティングコンテスト」開催中ですので、ぜひ使用例や感想など、投稿してみてください!💪

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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

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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。

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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

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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

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本番環境でのopenhl pythonモジュールの使用に関する作業の説明の続きです。

Embedded Pythonを搭載しているirisは、まだ最終リリースがされていません(原文投稿当時)が、現時点で本番で使用する必要があります。 そこで、リクエストをxlsxファイルにエクスポートするサービスは別サーバーにバックアップし、クエリ結果は別データベースのグローバルに保存することにしました。

このデータベースは、ネットワーク化され、サービスサーバーはローカル、本番サーバーはリモートとしています。本番サーバー、サービスサーバ間のコミュニケーションは、REST サービスを使って実装しています。

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開発者の皆さん、こんにちは。

Python Native APIを利用すると、IRISにあるグローバル変数の参照/更新をPythonから行えたり、メソッドやルーチンをPythonから実行することができます。

この記事では「AWS Lambda の IRIS Python Native API IRIS」の記事を参考に、NativeAPIを利用してPythonからIRISに接続するAWS Lambda関数を作成する流れで必要となる、レイヤー作成と関数用コードの作成例をご紹介します。

※ 事前にAWSのEC2インスタンス(Ubuntu 20.04を選択)にIRISをインストールした環境を用意した状態からの例でご紹介します。

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開発者の皆さん、こんにちは。インターシステムズジャパン、マーケティング担当・徳江です。

弊社は4月26日(水)13時30分~14時「Pythonでデータベースプログラミング」と題し、

オンラインセミナーを開催いたします。

【概要】

本セミナーでは、InterSystems IRIS Data Platformの機能であるEmbedded Pythonをご紹介し、IRISのデータベースを扱う

Pythonプログラムの基本的な書き方をご説明します。デモもお見せする予定です。

Embedded Pythonは、IRISのサーバサイドのロジックをPythonで記述するための仕組みです。Embedded Pythonによって、

・ IRISの開発者が、Pythonの豊富なライブラリを簡単に活用することが可能になります。

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開発者の皆さん、こんにちは。

AWSのEC2インスタンス(Ubuntu 20.04を選択)にIRISをインストールした環境を事前に用意した状態からの流れですが、AWS Lambda 関数からPyODBC経由でIRISに接続するまでの流れを試してみました。

以下の流れでご紹介します。

1. レイヤーを作成する

2. Lambda関数を作成する。

3. 1,2の流れをCloudformationで行う例

例で使用しているコード一式はこちらにあります👉https://github.com/Intersystems-jp/iris-pyodbc-lambda

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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。

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開発者の皆さん、こんにちは!

開発者向け情報を集めた「Developer Hub」ページが新たに登場しました!

このページには、4種類のチュートリアルが用意されています。チュートリアはブラウザ上で動作し、VSCodeやIRISターミナル、管理ポータルなどチュートリアルで使用するすべての画面が1つのタブ内で開くようになっています。

チュートリアルを試すための事前準備は不要で、クリック1回ですぐにお試しいただけます!(ユーザ登録も不要です)(チュートリアル開始方法は、ページ末尾をご覧ください。)

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長い間、私たちはクエリの結果をExcelスプレッドシートにエクスポートするユーティリティを使用してきました。 さらに、このユーティリティの修正版を適用し、この修正版では、列のフォーマットを明示的に設定することが プライオリティとなっています。

このユーティリティは %SYS.ZENReportExcelExporter というモジュールを使用し、java プログラムをベースにしています。毎年、レポートが大きくなり、十分なJava RAMがなかったので、環境変数の値を増やさなければなりませんでした。その値が7GBに達し、今、問題になっています。

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· 2022年12月21日 7m read
Django 入門 パート 3

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

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

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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。

この度、新たにUbuntu環境にIRISを入れてEmbedded Pythonを用いて開発をすることとなりました。
初期設定として、Ubuntuへのpythonのインストールが必要だと考えているのですが、
その時のバージョンの指定等はあるのでしょうか?

公式サイトを漁ってもうまく見つけられず、ご存知の方がいらっしゃれば教えてください。
同様の開発をされている方で、躓きポイントなど(Ubuntuだとスタジオ使えないからVSCode必須だよ)が
あれば、合わせて助言頂けますと幸いですcheeky

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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

https://www.youtube.com/embed/9M_WFS8LPQM?list=PLzSN_5VbNaxBnEb5rq-676b1l7Ym6INjL
[これは埋め込みリンクですが、あなたはサイト上の埋め込みコンテンツへのアクセスに必要な Cookie を拒否しているため、それを直接表示することはできません。埋め込みコンテンツを表示するには、Cookie 設定ですべての Cookie を受け入れる必要があります。]

※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。

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· 2022年11月8日 9m read
Django 入門 パート 2

パート 1 では、Django で新しいプロジェクトを開始する方法を紹介し、新しいモデルの定義方法と既存のモデルの追加方法を説明しました。 今回は、初期状態で利用可能な管理者パネルとどのように役立つかについて説明します。 _重要な注意事項: この記事のアクションを繰り返しても、動作しません。 記事の途中で、django-iris プロジェクトにいくつか修正を行い、InterSystems が作成した DB-API ドライバーの課題もいくつか修正しました。このドライバーは現在の開発中であり、将来的に、より安定したドライバーが提供されると思います。 この記事では、すべてを実行した場合にどのようになるかを説明しているにすぎません。_

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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
[これは埋め込みリンクですが、あなたはサイト上の埋め込みコンテンツへのアクセスに必要な Cookie を拒否しているため、それを直接表示することはできません。埋め込みコンテンツを表示するには、Cookie 設定ですべての Cookie を受け入れる必要があります。]

※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。

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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...

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