開発者の皆さん、こんにちは!

InterSystems 技術文書ライティングコンテスト: Python エディションでは、素晴らしい記事の投稿がありました!

🌟 12 の投稿はこちら! 🌟

この記事ではコンテスト受講者を発表します 📢​​​​​​


0 0
0 11

ObjectScript カーネルのロゴJupyter Notebook は、多数の異なるマークアップ言語とプログラミング言語でコードを実行できるセルで構成された対話型環境です。

Jupyter はこれを実現するために適切なカーネルに接続しなければなりませんが、 ObjectScript カーネルがなかったため、それを作成することにしました。

こちらから試すことができます。

結果を少し覗いてみましょう。

代替テキスト

0 0
0 12

開発者の皆さん、こんにちは!

Flaskを使うと簡単にWebアプリが作成できるようでしたので、Embedded Pythonを利用してIRISに保存した月毎の歩数データ(テーブル/グローバル)を matplotlibを利用してグラフ表示する簡単なWebアプリを作成してみました。

使っているPythonスクリプトファイルやHTMLは以下の通りです(図例はテーブルからデータを取る例ですが、サンプルにはグローバルからデータを取得する例も含まれます)。

サンプルはこちらに置いています👉https://github.com/Intersystems-jp/WalkSteps

IRISのインストール環境に合わせて、サンプルのディレクトリを分けています。

3 0
0 38

IRIS 2022.1では Embedded Python が導入されました。Embedde Python によって、IRISの独自言語である ObjectScript と Python の親和性の良さをぜひ実感いただけると嬉しいです。今回の記事では、日本語PDFをPythonライブラリを利用して作成し、さらに ObjectScript と融合するところまで見ていただこうと思います。

2 0
0 30

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

 

0 0
0 38

Python から InterSystems IRIS へ接続する方法の1つである「PyODBC」(※)の利用方法をご説明します。

※ Python からのアクセスは、PyODBCの他に、Native API を利用した接続方法もあります。Native APIを利用してIRISのグローバル変数にアクセスする方法については、別の記事でご説明します。

0 4
0 288

1. interoperability-embedded-python

この概念実証では、embedded PythonIRIS 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

1.2. 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

0 0
0 18

開発者のみなさん、こんにちは!

前回のウェビナー開催から少し時間がたってしまいましたが、2022年06月28日 (火曜日) 12時半~ 30分程度のウェビナーを開催します!

今回は、新たに開講する「Embedded Python トレーニングコース」の内容をご紹介するウェビナーです。

新規開講コースでは、

  • Python開発者からみた Embedded Python でできること
  • IRIS開発者からみた Embedded Python でできること

を実際の操作を通してご理解いただけるよう、コースを3種類に分けております。

ウェビナーでは、

0 0
0 40

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。

0 0
0 39

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。

1 0
0 61

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。

3 2
0 126

開発者のみなさん、こんにちは!

2021年10月に4回シリーズで開催した「InterSystems IRIS 開発者向けウェビナー」第3回目の「SQLから始める機械学習 ~IntegratedMLのご紹介~」のアーカイブをYouTubeに公開いたしました。

InterSystemsは、アプリケーション開発者の方々が、IRIS data platformに保存されているデータとSQLを用いて、機械学習を容易に利用できる仕組み「IntegratedML」を開発しました。
このビデオでは、IntegratedMLの概要についてご紹介いたします。

ぜひご覧ください!

(IRIS 2021.1新機能全体のご紹介については、こちらのYouTubeをご参照ください。)

0 0
0 28

開発者のみなさん、こんにちは!

2021年10月に4回シリーズで開催した「InterSystems IRIS 開発者向けウェビナー」第2回目の「Python Gateway のご紹介」のアーカイブをYouTubeに公開いたしました。

InterSystems IRIS / IRIS for Health バージョン2021.1より、External Language Gateway に Python のサポートが追加されました。また、External Language Gateway の機能強化により外部ストアドプロシージャが利用できるようになり、Java、.Net、Python のコードを SQL から直接実行できるようになりました。

ウェビナーでは、Python からの利用法のついて、デモを交えながらご紹介しています。

ぜひご覧ください!

(IRIS 2021.1新機能全体のご紹介については、こちらのYouTubeをご参照ください。)

0 0
0 43

これまでの記事では、メールサーバーのメールボックスからのメッセージを処理する IMAP プロトコルの基本的な使用方法を学習しました。 とても興味深いものではありましたが、他の人が作成してすぐに利用できるようにライブラリに提供されている実装を利用することも可能です。

IRIS データプラットフォームの改善の 1 つに、同じ IRIS プロセスで ObjectScript に並行して Python コードを記述できる機能があります。 この新機能は、組み込み Python と呼ばれます。 組み込み Python を使用すると、ObjectScript コードに巨大な Python エコシステムのライブラリの力を取り込むことができます。

2 0
0 94

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。

1 0
1 215

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お題が発表されました!次は、Python です!

🏆 InterSystems Python Contest 🏆

応募期間: 2022年2月7日~20日

💰 賞金総額: $10K 💰 + さらに賞品を用意予定です!


1 1
0 72

開発者の皆さん、こんにちは!

InterSystems Python コンテスト 2022 のテクノロジーボーナスについてご案内します。

以下のテクノロジを使いコンテストにご応募いただくと、ボーナス点を獲得できます!

  • Embedded Python - 4
  • Python Native API  - 3
  • Python Pex - 3
  • ObjectScript を使用しない - 5
  • アンケート への回答- 2
  • Docker コンテナの使用 - 2 
  • ZPM パッケージによるデプロイ - 2
  • オンラインデモ公開 - 2
  • コミュニティに記事を投稿する - 2
  • コミュニティに2つ目の記事を投稿する - 1
  • YouTubeでビデオを公開する - 3

詳細は以下の通りです。

0 0
0 22
記事
Mihoko Iijima · 2022年2月4日 7m read
Embedded Python 試してみました

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。

4 0
0 206

キーワード: Pandasデータフレーム、IRIS、Python、JDBS

目的

PandasデータフレームはEDA(探索的データ分析)に一般的に使用されるツールです。 MLタスクは通常、データをもう少し理解することから始まります。 先週、私はKaggleにあるこちらのCovid19データセットを試していました。 基本的に、このデータは1925件の遭遇の行と231列で構成されており、タスクは、患者(1つ以上の遭遇レコードにリンク)がICUに入室するかどうかを予測するものです。 つまりこれは、いつものようにpandas.DataFrameを使用して、まず簡単にデータを確認する、通常の分類タスクです。  

0 0
0 50

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。

4 0
0 290
記事
Toshihiko Minamoto · 2022年1月27日 11m read
Python用IRISネイティブAPI

はじめに

バージョン2019.2より、InterSystems IRISは、高性能データアクセス手法としてPython用のネイティブAPIを提供してきました。 ネイティブAPIを使用すると、ネイティブのIRISデータ構造と直接対話することができます。

0 0
0 59

この短い記事では、マシンにPythonをセットアップしなくて済むように、dockerコンテナでYapeを実行する方法について説明します。

このシリーズの前回の記事からしばらく時間が経っているため、簡単に振り返ってみましょう。

まず、matplotlibで基本的なグラフを作成する方法について話しました。 そして、bokehを使った動的グラフについて紹介しました。 最後にパート3では、monlblデータを使ったヒートマップの生成について説明しました。

0 0
0 19

キーワード: Python、JDBC、SQL、IRIS、Jupyterノートブック、Pandas、Numpy、および機械学習 

1. 目的

これは、デモの目的で、Jupyterノートブック内でPython 3によってIRIS JDBCドライバーを呼び出し、SQL構文でIRISデータベースインスタンスにデータを読み書きする、5分程度の簡単なメモです。 

昨年、私はCacheデータベースへのPythonバインディング(セクション4.7)について簡単に触れました。 そこで、Pythonを使ってIRISデータベースに接続し、そのデータをPandasデータフレームとNumPy配列に読み込んで通常の分析を行ってから、事前処理済みまたは正規化されたデータをML/DLパイプラインに通すためにIRISに書き込む作業においてのオプションと議論について要約しましょう。

すぐに思い浮かぶ簡単なオプションがいくつかあります。

2 0
0 178

先週のディスカッションでは、1つのファイルのデータ入力に基づく単純なグラフを作成しました。 ご存知のように、解析して相関付けるデータファイルが複数あることがあります。 そこで今週は、perfmonデータを追加して読み込み、それを同じグラフにプロットする方法について学習しましょう。 生成したグラフをレポートやWebページで使用する可能性があるため、生成したグラフのエクスポート方法についても説明します。

Windowsのperfmonデータを読み込む

標準のpButtonsレポートから抽出されたperfmonデータは、少し独特なデータ形式です。 一見すると、かなり単純なCSVファイルで、 最初の行には列のヘッダーがあり、それ以降の行にはデータポイントが含まれています。 ただし、ここでの目的のために、値エントリーを囲む引用符をどうにかする必要があります。 標準的なアプローチを使用してファイルをPythonに解析すると、文字列オブジェクトの列ができてしまい、うまくグラフ化できません。

0 0
0 50

キーワード:   Jupyterノートブック、TensorFlow GPU、Keras、ディープラーニング、MLP、HealthShare    

 

1. 目的

前回の「パート1」では、ディープラーニングデモ環境をセットアップしました。今回「パート2」では、それを使ってできることをテストします。

私と同年代の人の中には、古典的なMLP(多層パーセプトロン)モデルから始めた人がたくさんいます。 直感的であるため、概念的に取り組みやすいからです。

それでは、AI/NNコミュニティの誰もが使用してきた標準的なデモデータを使って、Kerasの「ディープラーニングMLP」を試してみましょう。 いわゆる「教師あり学習」の一種です。 これを実行するのがどんなに簡単かをKerasレベルで見ることにします。

後で、その歴史と、なぜ「ディープラーニング」と呼ばれているのかについて触れることができます。流行語ともいえるこの分野は、実際に最近20年間で進化してきたものです。 

0 0
0 39

Python 3をHealthShareにバインディングした深層学習デモキット(パート1)
キーワード:  Anaconda、Jupyterノートブック、TensorFlow GPU、ディープラーニング、Python 3、HealthShare    

1. 目的

この「パート1」では、Python 3をHealthShare 2017.2.1インスタンスにバインドして、「単純」かつ一般的なディープラーニングデモ環境をセットアップする方法を段階的に簡単に説明します。  私は手元にあるWin10ノートパソコンを使用しましたが、このアプローチはMacOSとLinuxでも同じように実装できます。

先週、PYPL Indexにおいて、Pythonが最も人気のある言語としてJavaを超えたことが示されました。  TensorFlowも研究や学術の分野において非常に人気のある強力な計算エンジンです。 HealthShareは、ケア提供者に患者の統一介護記録を提供するデータプラットフォームです。

0 0
0 70