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。

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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。

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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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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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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。

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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。

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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。

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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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fastapi_logo

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。

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記事
· 2020年6月29日 8m read
Python Gateway パート I:はじめに

この連載記事では、InterSystemsデータプラットフォーム用のPython Gatewayについて説明します。 また、InterSystems IRISの最新のAI/MLツールを利用してPythonコードなどを実行します。 このプロジェクトは、InterSystems IRIS環境にPythonの力を与えます。

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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。

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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。

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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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django_logo

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。

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この連載記事では、InterSystemsデータプラットフォーム用のPython Gatewayについて説明します。 また、InterSystems IRISからPythonコードなどを実行します。 このプロジェクトは、InterSystems IRIS環境にPythonの力を与えます。

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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。

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このフォーメーション私の 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。

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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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これは、InterSystems FAQサイトの記事です。


メソッドの実装に使用する言語を明示する場合は、下記のようにメソッドキーワードで「Language=~~~」と指定します。

Method name(formal_spec) As returnclass [ Language = language ]
{    //implementation }

指定できるLanguageの値は下記のとおりです。

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記事
· 2020年7月21日 10m read
Python Gateway パートIII:基本機能

この連載記事では、InterSystemsデータプラットフォーム用のPython Gatewayについて説明します。 また、InterSystems IRISからPythonコードなどを実行します。 このプロジェクトは、InterSystems IRIS環境にPythonの力を与えます。

  • 任意のPythonコードを実行する
  • InterSystems IRISからPythonへのシームレスなデータ転送
  • Python相互運用アダプタでインテリジェントな相互運用ビジネスプロセスを構築する
  • InterSystems IRISからのPythonコンテキストの保存、調査、変更、復元

その他の記事

現時点での連載計画です(変更される可能性があります)。

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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。

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記事
· 2022年10月5日 4m read
Djangoへようこそ

IRIS における Python サポートの最近の改善と、InterSystems による Python DB-API サポートへの継続的な作業により、 Django プロジェクトに IRIS サポートを実装しました。Python DB-API の使用により、他のデータベースと連携することが可能です。

Django で、IRIS にデータを保存する単純なアプリケーションを試してみましょう。

ToDo アプリ

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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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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?

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記事
· 2020年7月28日 2m read
Python Gateway パート V:Execute関数

この連載記事では、InterSystemsデータプラットフォーム用のPython Gatewayについて説明します。 また、InterSystems IRISからPythonコードなどを実行します。 このプロジェクトは、InterSystems IRIS環境にPythonの力を与えます。

  • 任意のPythonコードを実行する
  • InterSystems IRISからPythonへのシームレスなデータ転送
  • Python相互運用アダプタでインテリジェントな相互運用ビジネスプロセスを構築する
  • InterSystems IRISからのPythonコンテキストの保存、調査、変更、復元

その他の記事

現時点での連載計画です(変更される可能性があります)。

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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。

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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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次回の Python コンテストでは、Python を使用して IRIS をデータベースとして使用する簡単な REST アプリケーションを作成する方法についての小さなデモを作成しようと思います。 以下のツールを使用します。

  • FastAPI フレームワーク: 高パフォーマンス、学習しやすい、高速コーディング、プロダクション対応
  • SQLAlchemy: Python SQL ツールキットで、アプリケーション開発者が SQL の全性能と柔軟性を活用できるオブジェクトリレーションマッパーです。
  • Alembic: Python 用の SQLAlchemy データベースツールキットと使用する軽量のデータベース移行ツール。
  • Uvicorn: Python の ASGI ウェブサーバー実装。

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