新しい投稿

#Python

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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。

InterSystems Python Binding Documentatión.

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。

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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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皆さんこんにちは！ よろしければ、ボットが対話できるようになるようお手伝いいただけませんか？

チャットボットはこちらからアクセスしてください: Help my chatbots to talk!

なんだ、そのチャットボットはスマートではないのですか？

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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内容についてご案内します📣

🏆 InterSystems Python コンテスト 🏆

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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この記事は、視覚化ツールと時系列データの分析を説明する連載の最初の記事です。 当然ながら、Caché製品ファミリーから収集できるパフォーマンス関連のデータを見ることに焦点を当てますが、 説明の途中で、他の内容についても解説していきます。 まずは、Pythonとそのエコシステムで提供されているライブラリ/ツールを探りましょう。

この連載は、Murrayが投稿したCachéのパフォーマンスと監視に関する優れた連載（こちらから参照）、より具体的にはこちらの記事と密接に関係しています。

免責事項1: 確認しているデータの解釈について話すつもりですが、それを詳しく話すと実際の目標から外れてしまう可能性があります。 そのため、Murrayの連載を先に読んで、主題の基本的な理解を得ておくことを強くお勧めします。

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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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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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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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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Embedded Pythonの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📣！

◆ Embedded Pythonでデータベースプログラミング：オブジェクトアクセス編

https://www.youtube.com/embed/9M_WFS8LPQM?list=PLzSN_5VbNaxBnEb5rq-676b1l7Ym6INjL
[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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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 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。」

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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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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

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開発者の皆さん、こんにちは！

InterSystems Python コンテスト 2022 のテクノロジーボーナスについてご案内します。

以下のテクノロジを使いコンテストにご応募いただくと、ボーナス点を獲得できます！

  • Embedded Python - 4
  • Python Native API - 3
  • Python Pex - 3
  • ObjectScript を使用しない - 5
  • アンケート への回答- 2
  • Docker コンテナの使用 - 2
  • ZPM パッケージによるデプロイ - 2
  • オンラインデモ公開 - 2
  • コミュニティに記事を投稿する - 2
  • コミュニティに2つ目の記事を投稿する - 1
  • YouTubeでビデオを公開する - 3

詳細は以下の通りです。

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開発者のみなさん、こんにちは！

2021年10月に4回シリーズで開催した「InterSystems IRIS 開発者向けウェビナー」第2回目の「Python Gateway のご紹介」のアーカイブをYouTubeに公開いたしました。

InterSystems IRIS / IRIS for Health バージョン2021.1より、External Language Gateway に Python のサポートが追加されました。また、External Language Gateway の機能強化により外部ストアドプロシージャが利用できるようになり、Java、.Net、Python のコードを SQL から直接実行できるようになりました。

ウェビナーでは、Python からの利用法のついて、デモを交えながらご紹介しています。

ぜひご覧ください！

（IRIS 2021.1新機能全体のご紹介については、こちらのYouTubeをご参照ください。）

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開発者の皆さん、こんにちは！

InterSystems 技術文書ライティングコンテスト： Python エディションでは、素晴らしい記事の投稿がありました！

🌟 12 の投稿はこちら！ 🌟

この記事ではコンテスト受講者を発表します 📢​​​​​​

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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。

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開発者のみなさん、こんにちは！

2021年10月に4回シリーズで開催した「InterSystems IRIS 開発者向けウェビナー」第3回目の「SQLから始める機械学習 ～IntegratedMLのご紹介～」のアーカイブをYouTubeに公開いたしました。

InterSystemsは、アプリケーション開発者の方々が、IRIS data platformに保存されているデータとSQLを用いて、機械学習を容易に利用できる仕組み「IntegratedML」を開発しました。
このビデオでは、IntegratedMLの概要についてご紹介いたします。

ぜひご覧ください！

（IRIS 2021.1新機能全体のご紹介については、こちらのYouTubeをご参照ください。）

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開発者の皆様、こんにちは。

インタ―システムズでは、本年7月に、「国際モダンホスピタルショウ 2022」に、3年ぶりに出展致しました。

ブースには、ミニシアターを設け、業界をリードする多くの方やパートナー企業様にプレゼンテーションをいただき、その動画を公開しています。

本日は、その中で、アプリケーション開発者の皆様に参考となる IRISを解説いただいたプレゼンテーション動画をご紹介させていただきます。

「Python + iknowpy... + IRISが変えるデータ分析 　アプリケーション編」

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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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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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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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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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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
· 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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