IRIS 2024.3 で発生する2つの製品障害が確認されました。お使いの環境が該当する場合は、それぞれの解決方法にしたがってご対応いただきますよう、よろしくお願いします。
Pythonは、汎用プログラミング用のインタープリター型の高水準のプログラム言語です。 Guido van Rossumによって作成され、1991年に最初にリリースされたPythonは、特に重要な空白を使用してコードの可読性を強調する設計哲学を持っています。 公式サイト。
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
- リポジトリをクローンする
- 仮想環境を作成する
- 要件をインストールする
- 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。
エンドポイント
/iris- IRISAPP ネームスペースに存在する上位 10 個のクラスを持つ JSON オブジェクトを返します。/interop- IRIS の相互運用性フレームワークをテストするための ping エンドポイント。/posts- Post オブジェクトの単純な CRUD エンドポイント。/comments- Comment オブジェクトの単純な CRUD エンドポイント。
このテンプレートからの開発方法
WSGI 導入記事をご覧ください: wsgiサポートの概要。
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 Flask アプリケーションのテンプレートです。
インストール
- リポジトリをクローンする
- 仮想環境を作成する
- 要件をインストールする
- docker-compose ファイルを実行する
git clone
cd iris-flask-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/flask/ です。
エンドポイント
/iris- IRISAPP ネームスペースに存在する上位 10 個のクラスを持つ JSON オブジェクトを返します。/interop- IRIS の相互運用性フレームワークをテストするための ping エンドポイント。/posts- Post オブジェクトの単純な CRUD エンドポイント。/comments- Comment オブジェクトの単純な CRUD エンドポイント。
このテンプレートからの開発方法
WSGI 導入記事をご覧ください: wsgi-introduction。
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。
これは、Python を使用して IRIS と対話できる Python ファーストエクスペリエンスのトレンドに沿ったもので、Python アプリケーションを IRIS 上で直接実行することもできるようになりました。
使用方法
IRIS で WSGI アプリケーションをインスタンス化するには、IRIS 管理ポータルのセキュリティ -> アプリケーション -> ウェブアプリケーションのセクションで構成する必要があります。
単純な Flask の例:
/irisdev/app/community ディレクトリにある app.
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($LB) を pandas.DataFrame に変換する」方法をご紹介します。
以下のようなグローバルを、Embedded Python を使用して DataFrame に変換します。
USER>zwrite ^ISJ
^ISJ=4
^ISJ(1)=$lb("Name","Age","Address")
^ISJ(2)=$lb("佐藤","50","東京")
^ISJ(3)=$lb("加藤","40","大阪")
^ISJ(4)=$lb("伊藤","30","京都")
%Library.GlobalクラスのGetクエリ を使用して取得し、iris.sql.execを使用して DataFrame に格納する方法があります。
ただし、こちらの方法はリスト形式($LB)のまま DataFrame に変換します。
USER>do $systemPython.開発者の皆さん、こんにちは。
Teams ワークフロー Webhook を用意すると、curl コマンドや REST クライアントを利用して Teams チャネルに任意メッセージを簡単に送信できるので、IRIS や IRIS の Interoperability を使って自動的に何か情報を入手＋必要なときだけ Teams チャネル通知ができたら面白いな、と思い試してみた内容をご紹介します。
以下、Teamsワークフローの作成例です。
Teams ワークフローの仕様に合わせたメッセージ用 JSON が用意できれば、こんなメッセージを出すことができます。
Teams チャネルにメッセージを通知するには「Teams ワークフローの Webhook」の用意が必要です。（この用意によってアクセスするために必要なURLが生成されます）詳しくは、「Microsoft Teamsのワークフローを使用して受信 Webhook を作成する」をご参照ください。
通知までの設定などについては、こちらのページを参考にさせていただきました：Teams チャネルへメッセージ送信する方法
以下、試した順でご紹介します。
Mac版IRISでは、現状Pythonのバージョンが固定(3.11)なのですが、これに付随する他製品との相性問題に遭遇しましたので報告します。
今までEmbedded Pythonは調子よく動作していたのですが、ある時から急に動作しなくなりました。
原因を調べてみると、Python3.13がインストールされ、それがデフォルトとして上書きされたため、irispythonコマンドを発行すると、それが内部で3.13を呼ぶ様になってしまったためでした。
ちなみにiris session でログインし、そこからEmbedded Pythonを実行する場合は、問題ありません。
あくまでもirispythonコマンドで直接.pyファイルを実行する場合に発生する問題です。
そしてとりあえずの対処法は、python3をpython3.11で置き換える方法です。
以下のような感じです。（どのMacでもbrewコマンドでインストールした場合、ディレクトリ構造は同じだと思いますが、違う可能性もゼロではありません）
cp /opt/homebrew/bin/python3.11 /opt/homebrew/bin/python3
さて、ところで何で3.13がインストールされていたのかというと、
IRIS SQLのLOADコマンドを動作させるためには、JDKまたはJREが必要なのでそれをインストールしました。
コミュニティメンバーから、Python 2024 コンテストでの出品に対する非常に素晴らしいフィードバックが届きました。 ここで紹介させていただきます。
純粋な IRIS の 5 倍以上のサイズでコンテナーをビルドしているため、時間がかかっています
コンテナーの始動も時間はかかりますが、完了します
バックエンドは説明通りにアクセス可能です
プロダクションは稼動しています
フロントエンドは反応します
何を説明したいのかがよくわかりません
私以外のエキスパート向けに書かれた説明のようです
出品はこちら: https://openexchange.intersystems.com/package/IRIS-RAG-App
このようなフィードバックをいただけて、本当に感謝しています。プロジェクトに関する記事を書く素晴らしいきっかけとなりました。 このプロジェクトにはかなり包括的なドキュメントが含まれてはいますが、ベクトル埋め込み、RAG パイプライン、LLM テキスト生成のほか、Python や LLamaIndex などの人気の Python ライブラリに精通していることが前提です。
この記事は、IRIS での RAG ワークフローを実証するに当たって、上記の前提事項や、それらが IRIS で RAG ワークフローをこのプロジェクトにどのように適合するかについてを説明する試みです。
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。
- 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)
- 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。
そこで運用幅の広いInteroperabilityとユニットテストを組み合わせて、テストの自動化が可能か考察していきたいと思います。
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 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 Exchange の sqlzilla 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。」
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。
- Pandas による一般的なデータ分析タスクのソリューション:
Pandas には、単純なデータ集計から複雑な変換まで、日常的なデータ分析タスクを処理できる十分な汎用性が備わっています。
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📣
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.py、FS.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！
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PythonやLangchain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。
これを実現するにはさまざまな方法があります。たとえばCSVレコードマッパーを相互運用性プロダクションで使用したり csvgenのようなすばらしい OpenExchange アプリケーションを使用することもできます。
今回、外部テーブルを使用します。これは物理的に別の場所に保存されているデータをIRIS SQLで統合する非常に便利な機能です。
まずは外部サーバ(Foreign Server)を作成します。
CREATE FOREIGN SERVER dataset FOREIGN DATA WRAPPER CSV HOST '/app/data/'
その上でCSVファイルに接続する外部テーブルを作成します。
CREATE FOREIGN TABLE dataset.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、
( 1.2, -4.5 )
という感じです。この例は、1.2と-4.5という2つの数値をまとめており、数値の個数（ここでは2）のことを次元数と言います。我々の生きている場所を3次元空間と呼ぶことがありますが、これは、3つの数値で場所が特定できることを表しています（例えば、緯度、経度、標高の3つで地球上の位置を完全に特定できます）。
ベクトルをどのように使うのか？
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。
この記事では、IRIS テーブルに挿入するレコードに自動的にキーワードを割り当てる単純なデータタグ付けアプリケーションの構築を通じて、IRIS の Embedded Python 機能を使って、Python OpenAI ライブラリに直接インターフェース接続する方法をご紹介します。 これらのキーワードをデータの検索と分類だけでなく、データ分析の目的に使用できるる単純なデータタグ付けアプリケーションを構築します。ユースケースの例として、製品の顧客レビューを使用します。
要件
Review クラス
顧客レビューのデータモデルを定義する ObjectScript クラスの作成から始めましょう。
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
一方、IRISサーバ内からPythonでIRISにアクセスする場合は、組み込みPython(Embedded Python）を使用することができます。
モジュールのインポートは、
import iris
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] 組み込みPython
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！💪
開発者の皆さん、こんにちは！
InterSystems Python プログラミングコンテスト 2023 のテクノロジーボーナス詳細が決定しました！
- Embedded Python - 3
- Python Native API - 3
- Python Pex Interoperability - 4
- Python libs: sqlalchemy and dbt - 2
- LLM AI or LangChain usage: Chat GPT, Bard and others - 4
- NoObjectScriptLine - 5
- Questionnaire - 2
- Docker コンテナの利用 - 2
- ZPM Package によるデプロイ - 2
- オンラインデモ - 2
- コミュニティ（USコミュニティ）に記事を投稿する（最初の記事） - 2
- コミュニティ（USコミュニティ）に2つ目の記事を投稿する - 1
- YouTubeにビデオを公開 - 3
詳細は以下の通りです。
Embedded Python - 3 ポイント
応募されるアプリケーションに Embedded Python を使用している場合、4ポイント獲得できます。Embedded Python を利用する場合は、IRIS 2021.2以降のバージョンをご利用ください。
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: $13,500
Python は世界で最も使用されているプログラミング言語になり（出典: https://www.tiobe.com/tiobe-index/）、SQL はデータベース言語としての道をリードし続けています。 Python と SQL が連携して、SQL だけでは不可能であった新しい機能を提供できれば、素晴らしいと思いませんか？ 結局のところ、Python には 380,000 を超える公開ライブラリがあり（出典: https://pypi.org/）、Python 内で SQL クエリを拡張できる興味深い機能が提供されています。 この記事では、Embedded Python を使用して、InterSystems IRIS データベースに新しい SQL ストアドプロシージャを作成する方法を詳しく説明します。
サンプルとして使用する Python ライブラリ
この記事では、IRIS で SQL を扱う人にとって非常に便利な GeoPy と Chronyk という 2 つのライブラリを使用します。
Geopy は、ジオコーディング（住所と地理座標の修飾）を住所データに適用するために使用するライブラリです。 これを使用すると、通りの名前から郵便番号と完全な住所を郵便局の形式で取得することができます。 多くのレコードには住所が含まれるため、非常に便利です。
最近人気上昇中のプログラミング言語Python、ご存じのとおりIRISでは2通りの使い方が出来ます。
組み込みPython（Embedded Python）
PythonコードはIRISプロセス内でObjectScriptコードと並列に実行
具体的には
- IRISクラス内のメソッド
- SQL関数とストアドプロシージャ
- ターミナルからPythonシェルを起動
- irispythonコマンド実行
が該当します。
ネイティブAPI（Native API）
IRISの外からグローバルへのアクセス、クラスメソッドを呼び出し
上の4種類以外は全てネイティブAPIを使用します。
Pythonコードが実行される場所でIRISへのアクセス手段が決まりますが、ライブラリ名が双方とも”iris”のため注意が必要です。
* 従来からのirisnativeはDeprecated（非推奨）となりました
サンプルコードを探す時やドキュメントを参照する時、どちらのPython APIを使用しているか頭の片隅にあると予期せぬエラーに遭遇する機会が減るかも知れません。
組み込みPythonのirisパッケージ
これは InterSystems FAQ サイトの記事です。
%SYSTEMパッケージには沢山の便利なシステムクラスがあり、Embedded Pythonでも一般クラスと同様に%SYSTEMパッケージ以下クラスを操作できます（iris.cls("クラス名").メソッド名()で呼び出せます）。
ObjectScriptでは、$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
iris.cls("%SYSTEM.SYS").NameSpace()iris.systemを利用する例
iris.system.SYS.NameSpace()binディレクトリのパスを返す
一般クラスと同じ呼び出し方の例
iris.cls("%SYSTEM.Util").BinaryDirectory()iris.systemを利用する例
iris.system.Util.BinaryDirectory()SQL関連をまとめたSQLクラスの例は以下の通りです。
YYYY-MM-DDから$horolog形式の日付を返す
一般クラスと同じ呼び出し方の例
iris.cls("%SYSTEM.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。
つまり、クライアントアプリケーションのサーバー上では、ユーザーは大きなレポートを発行します。レポートはバックグラウンドで作成され、グローバルに保存されています。 リモートデータベース上では、グローバルへの完全な参照をパラメータとしてRESTサービスが呼び出されます。 このサービスはバックグラウンドで起動し、Excelファイルに内容をエクスポートし、その後、合図として生成されたファイルへのリンクでRESTサービスを呼び出します。 メッセージを受け取った本番サーバーのサービスは、Excelファイルをアーカイブして、クライアントにメールで送信します。
Python で可変長引数をもったメソッドを考えてみましょう。以下の a.py があるとき
def test1(*args):
return sum(args)
def test2(**kwargs):
a1 = kwargs.get("a1",None)
a2 = kwargs.get("a2",None)
return a1+a2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。
- 「AWS Lambda の IRIS Python Native API IRIS」の記事では、レイヤーとコードをまとめたZipを用意してLambda関数を作成していますがこの記事ではレイヤーとコード用Zipをそれぞれ用意して作成する流れでご紹介します。
- NativeAPIについて詳しくは、「【はじめての InterSystems IRIS】セルフラーニングビデオ：アクセス編：Python の NativeAPI に挑戦」をご参照ください。
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。
・ Pythonプログラマが、IRISの高性能なデータベースを利用するプログラムを容易に開発することができます。
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。
- Native APIを利用する流れについては、「AWS Lambda の IRIS Python Native API IRIS」をご参照ください。
- 参考にしたAWSドキュメント：https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/lambda/latest/dg/lambda-python.html
以下の流れでご紹介します。
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
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。
このツールは、Embedded Pythonを利用していて Folium Python ライブラリを使用されています。
特徴については @Muhammad Waseemさんの Open Exchange のREADMEもぜひご参照ください。
それでは、さっそく、使用開始までの手順です。（とても簡単です）
IPM（InterSystems Package Mangaer：以前はZPMとも呼ばれていました）のクライアントツールを管理ポータルかスタジオからインポートしたら、以下コマンドを実行するだけでツールの準備が整います。
クライアントツールのインポートはどのネームスペースでも大丈夫です。管理ポータルからインポートされる場合は、以下メニューを利用します。
管理ポータル→システムエクスプローラ→クラス→インポート対象ネームスペースを選択→インポートボタンクリック
ツールを配置したいネームスペースに移動し、ZPMコマンドを利用してインストールします。
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！
（2025/10/9更新： 新たなチュートリアルが加わりましたので情報更新しました。）
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このページには、5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。）