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.

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。

  1. 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)
  2. 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。

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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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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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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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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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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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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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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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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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.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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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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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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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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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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