開発者の皆さん、こんにちは!

最近リリースされた InterSystems IRIS 2021.2 の目玉機能のひとつが Embedded Pythonです。Embedded Pythonは、PythonのランタイムをIRISに組み込むことによって、IRISのメソッドをPythonで記述したり、PythonのコードからIRISのクラスにアクセスしたりなどなど、IRISのObjectScriptとPythonとで相互に呼び出しを行なえる機能です。

しかも、Pythonのランタイムを埋め込んでいるため、ネットワークのオーバーヘッドがなく、パフォーマンスへの影響は最小限です。

IRISのプログラマの方には、Pythonの豊富なライブラリをストレスなく利用して頂けます。

Pythonのプログラマの方には、ObjectScriptを学ぶことなく、IRISの高速なデータベースやインターオペラビリティ機能などをストレスなく活用して頂けます。

今回の記事では、Embedded Pythonの機能をほんの一部だけ紹介します。

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記事
Mihoko Iijima · 2022年2月4日 7m read
Embedded Python 試してみました

開発者の皆さん、Python好きの皆さん、こんにちは!

ドキュメントをみながら IRIS 2021.2 に追加された Embedded Python を試してみました!

IRIS にログインしてるのに Pythonシェルに切り替えできて Python のコードが書けたり、Python で import iris するだけで SQL を実行できたりグローバルを操作できるので、おぉ!✨という感じです。

ぜひ、みなさんも体感してみてください!

 

では早速。

まず、IRISにログインします。Windows ならターミナルを開きます。Windows 以外は以下実行します。

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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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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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これまでの記事では、メールサーバーのメールボックスからのメッセージを処理する IMAP プロトコルの基本的な使用方法を学習しました。 とても興味深いものではありましたが、他の人が作成してすぐに利用できるようにライブラリに提供されている実装を利用することも可能です。

IRIS データプラットフォームの改善の 1 つに、同じ IRIS プロセスで ObjectScript に並行して Python コードを記述できる機能があります。 この新機能は、組み込み Python と呼ばれます。 組み込み Python を使用すると、ObjectScript コードに巨大な Python エコシステムのライブラリの力を取り込むことができます。

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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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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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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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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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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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開発者のみなさん、こんにちは。

今回は、スーパーやコンビニでもらうレシートを写真で撮り、OCR を使ってレシートの画像から文字列を切り出して IRIS に登録する流れを試してみました。

サンプルでは、Google の Vision API を利用してレシートの JPG 画像から購入物品をテキストで抽出しています。

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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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NoSQLデータベースという言葉を聞かれたことがあると思います。色々な定義がありますが、簡単に言えば、文字通りSQLを使わない、つまりリレーショナルデータベース(RDB)以外のデータベースのことを指すのが一般的です。

InterSystems IRIS Data Platformでは、テーブルを定義してSQLでデータにアクセスできます。ですから、InterSystems IRIS Data Platformは厳密にNoSQLデータベースというわけではありません。しかし、InterSystems IRISの高パフォーマンスを支える「グローバル」は、40年も前からInterSystemsのコア技術として、現代で言うNoSQLデータベースを提供してきました。本稿では、InterSystems IRISの「グローバル」でグラフ構造を作り、それをPythonでアクセスする方法を紹介します。

本稿で説明する内容は動画でも公開しています。ぜひご覧ください。

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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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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。

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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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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。

代替テキスト

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IRIS と Python でチャットボットを作成する

この記事では、InterSystems IRIS データベースを Python と統合して自然言語処理(NLP)の機械学習モデルを提供する方法を説明します。

Python を使用する理由

世界的に広く採用され使用されている Python には素晴らしいコミュニティがあり、様々なアプリケーションをデプロイするためのアクセラレータ/ライブラリが豊富に提供されています。 関心のある方は https://www.python.org/about/apps/ をご覧ください。

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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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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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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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