Hola Comunidad,

En este artículo, os presentaré mi aplicación iris-DataViz.

Supongamos que has desarrollado tu propia aplicación web con las tecnologías de InterSystems y ahora quieres realizar una validación de Captcha en el lado del cliente para saber si el usuario es humano o no y hacerla más segura. Existen algunos frameworks modernos para abordar el problema de Captcha, pero la mayoría de ellos necesita acceso a Internet para generar códigos y, a veces, son complejos de implementar. Toma esto como un ejemplo básico, teniendo en cuenta que el reconocimiento de imágenes se ha vuelto demasiado bueno. Por eso hoy en día se tiende a ver más Captchas de reconocimiento

La aplicación Carbon Footprint Counter utiliza el GHG Protocol para medir las emisiones de carbono en las empresas. El Protocolo de Gases de Efecto Invernadero (GHG Protocol) establece marcos estandarizados globales integrales para medir y gestionar las emisiones de gases de efecto invernadero (GHG) de las operaciones del sector público y privado, las cadenas de valor y las acciones de mitigación.

Mientras pensaba en lo que podría desarrollar para el Concurso Full Stack de InterSystems, vi esta pregunta:
https://community.intersystems.com/post/how-access-production-items-through-objectscript

Desarrollé ProductionManager.csp. Muestra elementos en la producción activa. También muestra la Clase en uso y la fecha y hora del último mensaje. Creo que estos puntos de datos pueden ayudar a tomar decisiones sobre qué elementos eliminar de la producción.

Jupyter Notebook es un entorno interactivo formado por celdas que permiten ejecutar código en un gran número de lenguajes de marcado y programación diferentes.

Para hacer esto, Jupyter debe conectarse a un kernel apropiado. No había un Kernel ObjectScript, por lo que decidí crear uno.

Puedes probarlo aquí.

Este es un adelanto de los resultados:

Jupyter Kernels 101

Hay varias formas de crear un Jupyter Kernel. Decidí hacer un kernel contenedor de Python.

La fecha y la hora son factores importantes en nuestra vida. Porque todas las aplicaciones son interesantes según la fecha y la hora. Pero el mundo está dividido en múltiples zonas horarias. Si nuestro producto se lanza al mundo, para mantener el historial de eventos, debemos convertir todas las horas a nuestra hora local o UTC (Tiempo Universal Coordinado). Por lo que sé, muchos lenguajes de programación conocidos de C#, JavaScript, Java, etc., ofrecían la librería para convertir la fecha y la hora, es decir, con un nombre de zona horaria podemos convertir sin conocer la diferencia horaria.

Recientemente surgió un patrón interesante en torno a los índices únicos (en una discusión interna re: isc.rest) y me gustaría destacarlo para la Comunidad.

Como caso de uso motivador: supón que tienes una clase que representa un árbol, donde cada nodo también tiene un nombre, y queremos que los nodos sean únicos por nombre y nodo principal. Queremos que cada nodo raíz también tenga un nombre único. Una implementación natural sería:

¡Hola Comunidad!

En este artículo voy a explicar cómo acceder a la información y a las tablas del dashboard (cuadro de mando) del sistema del Portal de Administración mediante el uso de Python Embebido.

Hola Comunidad,

Esta publicación es una introducción a mi aplicación iris-climate-change en Open Exchange.

iris-climate-change  importa el conjunto de datos Temperature Change, de la Organización de las Naciones Unidas para la Agricultura y la Alimentación (FAO), usando la funcionalidad LOAD DATA (SQL) y analiza y visualiza los datos con la ayuda del frameworkPython Flask Web, la librería Pandas Python data analysis, Plotly Open Source Graphing Library for Python y la librería Plotly JavaScript Open Source Graphing.

IRIS Interoperability, antes conocida como Ensemble, viene con muchos adaptadores integrados. No tiene un servicio o un adaptador para recibir correo. He escrito un servicio de correo electrónico para recibir mensajes de correo a través de SMTP que se pueden pasar a la operación de correo electrónico.

Ahora quiero hacer una prueba de carga de una producción que envía mensajes a un servidor de correo externo mediante la operación de correo electrónico. El equipo del servidor de correo no quiere que les envíe miles de mensajes.

¡Hola Comunidad!

Recientemente, migré una serie de repositorios de Objectscript de formato XML a UDL. Después de la migración, me decepcionó un poco la presentación en la interfaz web de GitLab.

Dado que la sintaxis de Objectscript es compatible con GitHub, pensé que también sería compatible con GitLab. Desafortunadamente, la librería utilizada por GitLab para resaltar el código no tiene una extensión para admitir Objectscript.

Digamos que tengo una clase persistente en IRIS con una propiedad opcional EmailOptIn:

Class Person Extends %Persistent
{
Property Name As %String;
Property EmailOptIn As %Boolean;
}

Más tarde me doy cuenta de que estoy haciendo muchas comprobaciones nulas en esta propiedad donde no debería ser necesario. La solución es hacer de esto una propiedad requerida:

Class Person Extends %Persistent
{
Property Name As %String;
Property EmailOptIn As %Boolean [ Required ];
}

Esta es una comparación creada en Python y Objectscript en InterSystems IRIS.

El objetivo es comparar la velocidad para enviar y recibir mil solicitudes/mensajes desde un BP a un BO en Python y en Objectscript.

Consultar https://github.com/LucasEnard/benchmark-python-objectscript para más información.

IMPORTANTE : Aquí están los resultados del tiempo en segundos, para enviar 1000 mensajes de ida y vuelta desde un bp a un bo usando Python, Graph Objectscript y Objectscript.

Los mensajes de cadena se componen de diez variables de cadena.

¡Hola a todos!

Solo quería compartir aquí una publicación rápida sobre mi proyecto para el Gran Premio :D

FHIR Patient Viewer es una herramienta de renderizado de una sola página, basada en Vue.js, que muestra de forma sencilla los datos devueltos de una llamada /Patient/{id}/$everything realizada a un servidor FHIR de InterSystems.

En el archivo Readme he incluido 3 cosas principales:

¡Hola Comunidad!

Este artículo muestra cómo crear Pacientes y Recursos de Observación de Pacientes mediante el uso de la aplicación iris-fhir-client.

Recomiendo leer mi primer artículo sobre esta aplicación y ver el vídeo de Youtube antes de continuar.

¡Empezamos!

¡Hola comunidad!

Esta publicación es una introducción a mi aplicación iris-fhir-client en Open Exchange.

Usando Python embebido y con la ayuda de la librería fhirpy, iris-fhir-client puede conectarse a cualquier servidor FHIR abierto.
Obten información de recursos por terminal y mediante el uso de la aplicación web CSP.

Con el lanzamiento de InterSystems IRIS 2021.2 Preview y la nueva funcionalidad LOAD DATA, los conjuntos de datos se pueden añadir con Objectscript Package Manager (ZPM) 

Medical Datasets contiene los siguientes 12 conjuntos de datos. Para tablas de conjuntos de datos y detalles de datos, echa un vistazo a la Demo online, usando SuperUser | SYS 

En este artículo, explicaré el uso de las tablas %SQL_Diag.Result y %SQL_Diag.Message junto con la nueva funcionalidad LOAD DATA.

Se recomienda revisar primero la documentación LOAD DATA.

Después del éxito de una operación, LOAD DATA inserta un registro en la tabla %SQL_Diag.Result y los detalles se insertan en la tabla %SQL_Diag.Message

A continuación se muestra el comando básico cuando la tabla ya está creada y el archivo de origen no contiene una fila de encabezado.

LOAD DATA FROM FILE 'C://TEMP/mydata.txt' 
INTO MyTable

Antecedentes

En las versiones de InterSystems IRIS >=2021.2 podemos usar irispython para escribir directamente código python encima de nuestras instancias IRIS. Esto nos permite usar paquetes de python, llamar a métodos, hacer consultas SQL y hacer casi cualquier cosa en Objectscript excepto pythonic.

Por ejemplo, a continuación compruebo si hay un namespace:

#!/usr/irissys/bin/irispython
import iris
# call arbitrary class methods
result = iris.cls('%SYS.Namespace').Exists('USER')
if result == 1:
    print(f"Namespace USER is present")

Me gustaría presentaros mi nuevo proyecto para el Concurso de Globals. Una vista totalmente nueva para el navegador de globals.

¡Hola Comunidad!

Esta publicación es una introducción a mi aplicación iris-globals-graphDB en Open Exchange.

En este artículo, mostraré cómo guardar y recuperar Graph Data en InterSystems Globals con la ayuda del frameworkPython Flask Web y la librería PYVIS Interactive network visualizations.

Recomendación

• Leer la documentación relacionada: Using Globals
• Introducción al SDK nativo
• PYVIS Librería de visualización interactiva de redes 

Paso 1: Establecer conexión con IRIS Globals mediante el SDK nativo de Python

He desarrollado una aplicación para importar de forma dinámica 12 conjuntos de datos junto con 43 tablas usando el comando LOAD DATA, que carga los datos de una fuente a una tabla SQL de IRIS. 

Lista de los conjuntos de datos

¡Hola comunidad!

En esta publicación voy a explicar cómo mostrar datos en internet usando Python embebido, Marco web Python Flask y jQuery DataTable.

Mostraré los procesos desde la tabla %SYS.ProcessQuery.

Paso 1: Añade la tabla a la página HTML y escribe debajo el código javascript para mostrar los datos pasados desde app.py :

HTML

  <table id="myTable" class="table table-bordered table-striped">                 
   </table>

Javascript

¡Hola Comunidad!

Esta publicación es una introducción a mi aplicación iris-python-apps, disponible en Open Exchange y creada usando Embedded Python y Python Flask Web Framework. La aplicación muestra algunas de las funcionalidades de Python, como la ciencia de datos, el trazado de datos, la visualización de datos y la generación de códigos QR.

Características

La interoperabilidad en la asistencia sanitaria es esencial para mejorar la atención a los pacientes, reducir los costes de los proveedores de atención médica y ofrecer una imagen más precisa a los proveedores. Pero con tantos sistemas diferentes, los datos se presentan en diferentes formatos. Se han creado muchos estándares para tratar de resolver este problema, incluyendo HL7v2, HL7v3 y CDA, pero cada una tiene sus limitaciones.

En este artículo, mostraré los conceptos básicos de la autenticación OAuth2 con la cuenta de GitHub con la ayuda de la demostración online
https://dappsecurity.demo.community.intersystems.com/csp/user/index.csp usando SuperUser | SYS

Recomendaciones:

• Descripción general de OAuth2 : https://learning.intersystems.com/course/view.php?id=252
• Documentación: Using an InterSystems IRIS Web Application as an OAuth2 Client
• Artículos: Implementación de la estructura Open Authorization (OAuth 2.0) en InterSystems IRIS - Parte 1

A continuación, necesitamos 3 pasos:

En este artículo explicaré cómo, mediante programación, creé el usuario, concedí privilegios, habilité/deshabilité y autentifiqué/invalidé una aplicación web en mi aplicación Data_APP_Security (https://openexchange.intersystems.com/package/Data_APP_Security)
 

Empecemos por la autentificación

La autenticación verifica la identidad de cualquier usuario o entidad que intente conectarse a InterSystems IRIS®. Como se dice a menudo, la autentificación es la forma de demostrar que eres quien dices ser.

En mis artículos anteriores, mostré los pasos para conectar, recuperar y guardar datos en Caché desde Appeon PowerBuilder usando ODBC.

En este artículo, mostraré cómo eliminar datos de Caché con Appeon PowerBuilder (https://www.appeon.com/products/powerbuilder) usando ODBC.

Estoy usando Company.cls de Samples-Data (https://github.com/intersystems/Samples-Data/tree/master/cls/Sample)

¡Empecemos!
 

Paso 1:En primer lugar, debemos establecer una conexión (https://community.intersystems.com/post/connecting-cach%C3%A9-appeon-powerbuilder-using-odbc)

En mi artículo anterior, expliqué los pasos para conectarse a Caché desde Appeon PowerBuilder usando ODBC.

En este artículo, mostraré cómo recuperar datos de Caché con Appeon PowerBuilder (https://www.appeon.com/products/powerbuilder) utilizando ODBC.