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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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。

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こんにちは、皆さま。
業務でIRISを用いて開発を行っている者です。

この度、新たにUbuntu環境にIRISを入れてEmbedded Pythonを用いて開発をすることとなりました。
初期設定として、Ubuntuへのpythonのインストールが必要だと考えているのですが、
その時のバージョンの指定等はあるのでしょうか?

公式サイトを漁ってもうまく見つけられず、ご存知の方がいらっしゃれば教えてください。
同様の開発をされている方で、躓きポイントなど(Ubuntuだとスタジオ使えないからVSCode必須だよ)が
あれば、合わせて助言頂けますと幸いですcheeky

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IRIS 2022.1では Embedded Python が導入されました。Embedde Python によって、IRISの独自言語である ObjectScript と Python の親和性の良さをぜひ実感いただけると嬉しいです。今回の記事では、日本語PDFをPythonライブラリを利用して作成し、さらに ObjectScript と融合するところまで見ていただこうと思います。

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私が一番興味を持っているのは、組み込み Python におけるグローバルの使用についてです。
そこで、提供されている公式ドキュメントを確認しました。

#1 グローバルの導入
グローバルとは何かについての一般的な説明。 次の章につながっています。

#2 ObjectScript の詳細について
組み込み Python の記述はありません。
さらに先に進むと...

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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。

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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!

このページには、4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。)

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開発者のみなさん、こんにちは!

インターシステムズ開発者コミュニティでは、4回に渡り、InterSystems IRIS 2021.1の新機能や、開発を行う上で役に立つ機能をご紹介するウェビナーを開催します。10月の火曜と木曜のお昼に、弊社の技術者が30分でインターシステムズの最新テクノロジーについて解説します。
ぜひお気軽にご視聴ください!

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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。

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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お題が発表されました!次は、Python です!

🏆 InterSystems Python Contest 🏆

応募期間: 2022年2月7日~20日

💰 賞金総額: $10K 💰 + さらに賞品を用意予定です!

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開発者の皆さん、こんにちは!

開発者コミュニティのYouTubeプレイリストに新しいセルフラーニングビデオを公開しましたのでお知らせします📣!

◆ IRISでPythonを使ってみよう!

https://www.youtube.com/embed/HFq-IIlejMg?list=PLzSN_5VbNaxBLXlC9oCgwPtxBilT8tJ96
[これは埋め込みリンクですが、あなたはサイト上の埋め込みコンテンツへのアクセスに必要な Cookie を拒否しているため、それを直接表示することはできません。埋め込みコンテンツを表示するには、Cookie 設定ですべての Cookie を受け入れる必要があります。]

※YouTubeに移動していただくとプレイリストの中から好きなビデオを選択してご覧いただけます。

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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!

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。

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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。

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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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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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インターネットを使うようになってから (1990年代後半)、PythonとIRIS グローバルを使ってブログを書いていますが、常にCMS (コンテンツ管理システム) でブログ、ソーシャルメディア、さらには企業ページに情報を簡単に投稿できるようにしていました。
数年後、自分がマークダウンファイルに収めて使ってきたすべてのコードをgithubに入れました。
ネイティブAPIでデータをIntersystems IRISに入れて永続化するのはとても簡単だったので、このアプリケーションを作成して少しSQLを忘れ、キー・バリュー・データベースモデルを受け入れることにしました!
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ブログとは?

これはWEB LOGの略名で、基本的にはユーザーが書いてページに投稿、公開できるプラットフォームです。

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みなさん、こんにちは。 今回は ML モデルを IRIS Manager にアップロードしてテストしようと思います。

注意: Ubuntu 18.04、Apache Zeppelin 0.8.0、Python 3.6.5 で以下を実行しました。

はじめに

最近では実にさまざまなデータマイニングツールを使用して予測モデルを開発し、これまでにないほど簡単にデータを分析できるようになっています。 InterSystems IRIS Data Platform はビッグデータおよび高速データアプリケーション向けに安定した基盤を提供し、最新のデータマイニングツールとの相互運用性を実現します。

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記事
· 2022年11月8日 9m read
Django 入門 パート 2

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。_

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記事
· 2020年8月6日 2m read
Python Gateway パート VI: Jupyter

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)。

はじめに

Jupyter Notebookは実コード、数式、図、説明文を含むドキュメントを作成および共有できるオープンソースのWebアプリケーションです。

この拡張機能を使用すると、InterSystems IRIS BPLのプロセスをJupyterノートブックとして参照および編集できます。

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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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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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皆さんこんにちは。

第4回 InterSystems IRIS プログラミングコンテスト(AI/MLコンテスト) への応募は終了しました。コンテストへのご参加、またご興味をお持ちいただきありがとうございました。

この記事では、見事受賞されたアプリケーションと開発者の方々を発表します!

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*この動画は、2021年2月に開催された「InterSystems Japan Virtual Summit 2021」のアーカイブです。

IRIS の ObjectScript を使えば、ビジネスロジックの記述からキーバリュー形式のデータ操作まで様々な処理が記述できます。
ですが、残念ながら Python のように豊富なライブラリを利用し、機械学習をはじめとする Python が得意とすることまでは単独では行えません。
「ObjectScript から Python を呼べたら?」を実現するための計画中機能も含め、IRIS がサポートする Python の利用方法をご紹介します。

https://www.youtube.com/embed/n6A-NMQqOSo
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開発者のみなさん、こんにちは!

2022年3月9日開催「InterSystems Japan Virtual Summit 2022」のセッション「Embedded Python で広がる InterSystems IRIS の世界」のアーカイブを YouTube に公開いたしました。

(プレイリストはこちら


今や Python は最も人気のあるプログラミング言語の一つです。シンプルで機能的なコードが書けることや、なんでも揃う豊富なライブラリを利用できることなどが人気の理由です。

Embedded Python は、IRIS に Python のランタイムを組み込み、ルーチンやメソッドを Python で書けるようにする画期的な機能です。

IRIS 開発者の方にとって、広大な Python の世界が身近になります。InterSystems IRIS の新しいカタチを是非ご覧ください。

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開発者のみなさん、こんにちは!

前回のウェビナー開催から少し時間がたってしまいましたが、2022年06月28日 (火曜日) 12時半~ 30分程度のウェビナーを開催します!

今回は、新たに開講する「Embedded Python トレーニングコース」の内容をご紹介するウェビナーです。

新規開講コースでは、

  • Python開発者からみた Embedded Python でできること
  • IRIS開発者からみた Embedded Python でできること

を実際の操作を通してご理解いただけるよう、コースを3種類に分けております。

ウェビナーでは、

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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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