開発者の皆さん、こんにちは。

先日の 第３回InterSystemsJapan開発者コミュニティミートアップでは、Google Colab を使ったワークショップを実施しました。
その際、解説を読みながら、その場でコードを実行できる Jupyter Notebook の良さを改めて実感しました。

Pythonとその機能についてよく理解できたところで、IRIS内でPythonをどのように活用できるのか見ていきましょう。

• IRISでのPython入門
• 言語タグ
  • 使用方法
  • メリット
  • デメリット
  • まとめ
• Pythonモジュール（pypi モジュール）のインポート
  • 使用方法
  • メリット
  • デメリット
  • まとめ
• Pythonモジュール（カスタムモジュール）のインポート
  • 使用方法
  • メリット
  • デメリット
  • まとめ

これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

.NETからIRISにアクセスするためのNative SDK for .NETと呼ばれるインタフェースが用意されています。

JavaやPython用に用意されているNative SDKと同等な機能が提供されています。

（一部異なる機能があります）。

Native SDKを利用することで以下のようなことを実装することができます。

1. ObjectScriptやEmbedded Pythonで作成したメソッドの実行
2. IRISオブジェクトの操作
3. IRISグローバルデータの操作
4. ADO.NETによるデータベースアクセス

以下からこれらのサンプルプログラムを取得することができます。

この記事では、Pythonでの仮想環境の概念を紹介します。仮想環境は、依存関係を管理してプロジェクトをOSから分離するために不可欠です。

仮想環境とは？

仮想環境とは、次が含まれているフォルダのことです。

• 特定のバージョンのPython
• 最初は空のsite-packagesディレクトリ

仮想環境により、OSのPythonインストールとその他のプロジェクトからプロジェクトを分離できるようになります。

使用方法

仮想環境を使用するには、これらの手順に従います。

1. 仮想環境を作成する：Pythonに標準搭載されている venv モジュールを使用すると、仮想環境を作成できます。 ターミナルを開いて、以下を実行します。

モジュールは重要なテーマです！ ObjectScriptにはこの概念はありませんが、Pythonでは基本的な考え方です。 一緒に見ていきましょう。

モジュールとは？

モジュールは、クラスとパッケージの間にある中間層だと私は考えています。 例を見てみましょう。

悪い例：

# MyClass.py
class MyClass:
    def my_method(self):
        print("Hello from MyClass!")

別のスクリプトでこのクラスを使用する場合、次のようになります。

新しい InterSystems IRIS® Cloud SQL と InterSystems IRIS® Cloud IntegratedML® クラウド製品のユーザーであり、デプロイメントのメトリクスにアクセスして独自の可観測性プラットフォームに送信しようと考えている方のために、メトリクスを Google Cloud Platform Monitoring（旧称 StackDriver）に送信して手っ取り早く行う方法をご紹介します。

この記事では、マジックメソッドとしても知られるPythonダンダーメソッドについて簡単に解説します。

ダンダーメソッドとは？

ダンダーメソッドは、始めと終わりに2つのアンダースコア（__）が付いているPythonの特殊メソッドです。 このメソッドを使用することで、加算や減算、文字列表現など、組み込みの操作に対するオブジェクトの動作を定義することができます。

よくあるダンダーメソッドには、次が含まれます。

.pyファイルの中でIRISのEmbedded Pythonを動作させる際にirispythonコマンドで実行する方法はドキュメント上で紹介されていましたので、以前より使用していました。

しかし、普通のpythonコマンドを使用するとうまく実行できなかったのですが、最近その謎（原因）が解けたので紹介します。

これは、Mac特有の問題である可能性が高くWindowsやLinuxでは何の問題もなく実行できるのかもしれません。

エラーは以下のようなエラーです。

コミュニティの皆さん、こんにちは。

この記事では、私のアプリケーションである iris-AgenticAI をご紹介します。

エージェンティック AI の登場により、人工知能が世界とやりとりする方法に変革的な飛躍をもたらし、静的なレスポンスが動的な目標主導の問題解決にシフトしています。 OpenAI の Agentic SDK を搭載した OpenAI Agents SDK を使用すると、抽象化をほとんど行わずに軽量で使いやすいパッケージでエージェンティック AI アプリを構築できます。 これは Swarm という前回のエージェントの実験を本番対応にアップグレードしたものです。
このアプリケーションは、人間のような適応性で複雑なタスクの推論、コラボレーション、実行を行える次世代の自律 AI システムを紹介しています。

アプリケーションの機能

• エージェントループ  🔄 ツールの実行を自律的に管理し、結果を LLM に送信して、タスクが完了するまで反復処理するビルトインのループ。
• Python-First 🐍 ネイティブの Python 構文（デコレーター、ジェネレーターなど）を利用して、外部の DSL を使用せずにエージェントのオーケストレーションとチェーンを行います。
• ハンドオフ 🤝 専門化されたエージェント間でタスクを委任することで、マルチエージェントワークフローをシームレスに調整します。
• 関数ツール ⚒️ @tool で Python 関数をデコレートすることで、エージェントのツールキットに即座に統合させます。
• ベクトル検索（RAG） 🧠 RAG 検索のためのベクトルストアのネイティブ統合。
• トレース 🔍 リアルタイムでエージェントワークフローの可視化、デバッグ、監視を行うためのビルトインのトレース機能（LangSmith の代替サービスとして考えられます）。
• MCP サーバー 🌐 stdio と HTTP によるモデルコンテキストプロトコル（MCP）で、クロスプロセスエージェント通信を可能にします。
• Chainlit UI 🖥️ 最小限のコードで対話型チャットインターフェースを構築するための統合 Chainlit フレームワーク。
• ステートフルメモリ 🧠 継続性を実現し、長時間実行するタスクに対応するために、セッション間でチャット履歴、コンテキスト、およびエージェントの状態を保持します。

これは InterSystems FAQ サイトの記事です。

InterSystems 製品では、ファイルオープン時に文字コードを指定すれば指定の文字コードで正しくファイルの中身を処理できます。

文字コードを指定しない場合、InterSystems 製品をインストールした OS に合わせて設定されたファイル I/O 用文字コードを利用してファイルをオープンします（Linux 系は UTF8、Windows は SJIS）。

また、文字列については文字コードが判明していれば $ZCONVERT() 関数を使用して指定文字コードで文字列を処理することができます。

　例）$ZCONVERT(文字列,"I","IRIS内文字コード")

Django フレームワークは長年学習したいと思ってきましたが、いつも他の差し迫ったプロジェクトが優先されてきました。 多くの開発者と同様に、機械学習においては Python を使用していますが、初めてウェブプログラミングについて学習したころは、PHP がまだまだ優勢でした。そのため、機械学習の作品を公開する目的でウェブアプリケーションを作成するための新しい複雑なフレームワークを選択する機会が訪れても、私は依然として PHP に目を向けていました。 ウェブサイトの構築には Laravel と呼ばれるフレームワークを使用してきましたが、この PHP フレームワークから最新の MVC（モデルビューコントローラー）というウェブプログラミングのパターンに出会いました。 さらに複雑なことに、私は最新の JavaScript フレームワークを使用してフロントエンドを構築するのを好んでいます。 React を使用するのがより一般的のようですが、私は Vue.js に一番慣れているため、このプロジェクトではそれを使用することにしました。

なぜ複雑なフレームワークを使用するのでしょうか？ Django、Laravel、React、または Vue などのフレームワークを学習する際の最大の難関は何でしょうか？

説明

これは、ネイティブウェブアプリケーションとして IRIS にデプロイできる Django アプリケーションのテンプレートです。

インストール

1. リポジトリをクローンする
2. 仮想環境を作成する
3. 要件をインストールする
4. docker-compose ファイルを実行する

git clone
cd iris-django-template
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
docker-compose up

使用法

ベース URL は http://localhost:53795/django/ です。

説明

これは、ネイティブウェブアプリケーションとして IRIS にデプロイできる FastAPI アプリケーションのテンプレートです。

インストール

1. リポジトリをクローンする
2. 仮想環境を作成する
3. 要件をインストールする
4. docker-compose ファイルを実行する

git clone
cd iris-fastapi-template
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
docker-compose up

使用法

ベース URL は http://localhost:53795/fastapi/ です。

コンテキスト

ウェブサーバーゲートウェイインターフェース（WSGI）は、ウェブサーバーがリクエストを Python プログラミング言語で記述されたウェブアプリケーションまたはフレームワークに転送するための単純な呼び出し規則です。 WSGI は PEP 3333 で詳しく説明された Python 規格です。

🤔 定義は良いとして、IRIS との関連性は何でしょうか？

IRIS 2024.2+ の新機能により、直接 IRIS で WSGI アプリケーションを実行できます。 この機能は、IRIS を他の Python フレームワークとライブラリに統合する優れた方法です。