.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。

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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。

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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")

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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。

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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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Flask_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 Flask 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-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。

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開発者の皆さん、こんにちは!

Windows 版 IRIS/IRIS for Health 2025.1 以降で Embedded Python をご利用いただく場合、Windows に Python のインストールが必要になりました。

以前のバージョンから Embedded Python をご利用いただいている場合は、新しいバージョンにアップグレードした後、Python のインストールと IRIS 側に必要な設定がありますのでご注意ください。

※ 2024.1 以前のバージョンでは、IRIS インストールと同時にインストールされる Python ご利用いただく必要があったため、Windows への Python インストールは不要でした。

補足:フレキシブル Python ランタイム機能の導入により、OS にインストールされた Python のバージョンを IRIS 側で指定できるようになりました。

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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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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
· 2025年2月20日 4m read
WSGI サポートの概要

wsgi_logo

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。

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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

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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。

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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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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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開発者の皆さん、こんにちは!

この記事では、Developer Hub にあるチュートリアルに新しいチュートリアル:InterSystems IRIS ベクトル検索を使用した RAG が追加されましたので内容をご紹介します。(準備不要でブラウザがあれば試せるチュートリアルです!)

このチュートリアルでは、生成 AI アプリケーションの精度向上に向けて、ベクトル検索と検索拡張生成(Retrieval Augmented Generation)の活用を体験できます。

具体的には、InterSystems IRIS のベクトル検索機能を活用し、生成 AI チャットボット向けのナレッジベースをサンプルコードを利用して作成します。

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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おケースと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。

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