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。

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。

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。

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。

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。_

しばらく前、IRIS 用 Django の新しいドライバーを導入しました。 そこで実際に、IRIS で Django を使用する方法を見てみましょう。

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。

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。

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

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。

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。

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。

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。

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。