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· 一月 10, 2021 阅读大约需 11 分钟
使用规范优先的方式开发REST API

在本文中,我想谈一谈规范优先的 REST API 开发方式。

传统的代码优先 REST API 开发是这样的:

  • 编写代码
  • 使其支持 REST
  • 形成文档(成为 REST API)

规范优先遵循同样的步骤,不过是反过来的。 我们先制定规范(同时兼做文档),然后根据它生成一个样板 REST 应用,最后编写一些业务逻辑。

这是有好处的,因为:

  • 对于想要使用你的 REST API 的外部或前端开发者,你总是有相关且有用的文档
  • 使用 OAS (Swagger) 创建的规范可以导入各种工具,从而进行编辑、客户端生成、API 管理、单元测试和自动化,或者许多其他任务的简化
  • 改进了 API 架构。 在代码优先的方式中,API 是逐个方法开发的,因此开发者很容易失去对整体 API 架构的跟踪,但在规范优先的方式中,开发者被强制从 API 使用者的角度与 API 进行交互,这通常有助于设计出更简洁的 API 架构
  • 更快的开发速度 - 由于所有样板代码都是自动生成的,你无需编写代码,只需开发业务逻辑。
  • 更快的反馈循环 - 使用者可以立即查看 API,并且只需修改规范即可轻松提供建议
    让我们以规范优先的方式开发 API 吧!
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· 五月 20, 2021 阅读大约需 9 分钟
第一章 发送HTTP请求

第一章 发送HTTP请求

本主题介绍如何发送HTTP请求(如POSTGET)和处理响应。

HTTP请求简介

可以创建%Net.HttpRequest的实例来发送各种HTTP请求并接收响应。此对象相当于Web浏览器,可以使用它发出多个请求。它会自动发送正确的cookie,并根据需要设置Referer标头。

要创建HTTP请求,请使用以下常规流程:

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Iris-python-template

包含各种Python代码的项目模版,可用于InterSystems IRIS 社区容器版Community Edition with container。

特性 :

  • Notebooks 记事本
    • Embedded Python 内核
    • ObjectScript 内核
    • Vanilla Python 内核
  • Embedded嵌入式 Python
    • Code example代码样例
    • Flask demo
  • IRIS Python Native 原生APIs
    • Code example

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· 一月 20, 2021 阅读大约需 15 分钟
InterSystems IRIS数据平台:数据接收速度测试

跨行业用例大多要求具备每秒接收数千或数百万条记录的能力,同时能够支持实时同步查询,例如:股票交易处理、欺诈检测、物联网应用(包括异常检测和实时OEE监控)等。Gartner将这种能力称为“HTAP”(混合事务分析处理)。Forrester等其他公司将其称为Translytics。InterSystems IRIS是功能强大、可扩展、高性能、资源高效的事务分析型数据平台,同时具备内存数据库的高性能以及传统数据库的一致性、可用性、可靠性以及低成本的特性。

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· 三月 4, 2021 阅读大约需 11 分钟
第三章 SQL语言元素(二)

第三章 SQL语言元素(二)

算术运算符和函数

InterSystems SQL支持以下算术运算符:

  • + 加法操作符。
    例如,17+7 = 24

  • 减法运算符。
    例如,17-7等于10
    注意,这些字符中的一对是InterSystems SQL注释指示器。
    因此,要指定两个或多个减法操作符或负号,必须使用空格或圆括号。
    例如,17- -7或17-(-7)等于24

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· 八月 9, 2022 阅读大约需 1 分钟
在ObjectScript中运行shell命令

有时,有必要从主机操作系统的Shell(即你的ObjectScript程序所在的地方)执行命令,以启动程序、操作系统服务、安排crontasks以及其他活动。为此,该语言有一个叫做$ZF(-100). 的实用程序:

$ZF(-100,flags,program,args)

其中flags是你想执行的命令的类型。在我们的例子中,标志是"/ SHELL",用于在主机操作系统上执行shell命令。

Program是要执行的程序或服务的名称。

Args是传递给程序的执行参数。

一个例子是在提示符下打印一些内容,例如:

$ZF(-100,"/SHELL","echo","https://www.intersystems.com/")

如果你的程序依赖于改变当前目录,要运行该程序,在调用前使用以下命令:

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开发者您好!

这里向介绍@Lorenzo ScaleseOpenAPI-Suite (一个用于从OpenAPI 3.0生成 ObjectScript 代码的工具集)。这个工具集在 2023 年 InterSystems 开发工具大赛的21 个参赛作品中获得专家提名第三名

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尽管作为一个没有资金支持的医科专业学生,Case Western Reserve大学的Jane Hinkle最近在不到一周的时间里利用EHR供应商Epic的去识别化病人数据库Cosmos进行了临床研究,还得了奖。

Cosmos是一个HIPAA限定的数据集,整合了超过1.22亿名患者的Epic EHR数据。

"我们围绕Cosmos建立的概念就是我们所说的自助分析,这意味着Cosmos中的大数据被设置为Cosmos的任何用户都可以访问,"Epic的临床信息学家Dave Little博士在采访中告诉EHRIntelligence。"在简的案例中,我们看到一个医科学生能够带着一个有针对性的问题,从1.22亿的患者数据中找到她所需要的数据来回答这个问题。这在研究界历来是闻所未闻的。"

Hinkle的研究发现,儿科病人从COVID-19引发心肌炎的可能性是COVID-19疫苗的三到五倍。她告诉EHRIntelligence,她最初关注的是一项使用大数据工具来分析阻塞性睡眠呼吸暂停的研究。然而,当关于心肌炎是否是COVID-19疫苗接种的不良反应的问题出现时,Hinkle和她的研究导师、公共卫生硕士、医学博士、MetroHealth 公司的首席医疗信息官David Kaelber转移了他们的重点。

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· 五月 20, 2021 阅读大约需 7 分钟
互操作消息统一管理系列:MessageBank

一. 企业信息库简介

企业信息库(MessageBank)是一个可选的远程归档设施,可以从多个来自不同实例的互操作性Production中收集信息、事件日志项目和搜索表项。如下图所示:
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这套环境由两种角色的实例构成:
企业信息库服务器,它本身也是一个Production,完全由Message Bank服务组成,接收来自任何数量的客户Production提交的消息、日志等。

客户端Operation(Message Bank Operation),将其添加到一个正在运行的Production中,并用企业信息库服务器的地址进行配置。如连接通畅,消息和日志即可自动转发到Message Bank并在其中存储。

为了使你能方便地看到信息库中的信息,InterSystems IRIS®提供了以下附加选项。

对于企业信息库实例,管理门户自动包括企业监控器页面,在那里你可以监控客户端Production的状态,浏览消息库,并对被监控客户的消息进行检索。

对于每个客户端实例,你在消息库实例中配置一个到企业监控器的链接。

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孕产妇风险可以通过一些医学界众所周知的参数来测量。这样,为了帮助医学界和计算机系统,特别是人工智能,科学家Yasir Hussein Shakir发布了一个非常有用的数据集,用于训练检测/预测孕产妇风险的机器学习(ML)算法。这份出版物可以在最大和最知名的ML数据库Kaggle上找到,网址是 https://www.kaggle.com/code/yasserhessein/classification-maternal-health....

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你好社区

在本文中,我将介绍我的应用程序irisChatGPT ,它是基于LangChain Framework构建的。

首先,让我们对框架进行一个简单的概述。

全世界都在谈论ChatGPT以及大型语言模型 (LLM) 如何变得如此强大,并且表现超出预期,提供类似人类的对话。这只是将其应用于每个企业和每个领域的开始!

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· 十二月 12, 2021 阅读大约需 3 分钟
Ensemble 和 Caché 应该迁移至 InterSystems IRIS 的五个原因

您可能已经听说,我们目前正在为所有正在使用 Caché 和 Ensemble 的客户提供限时免费迁移到我们的下一代数据平台 InterSystems IRIS 的机会。

虽然我们依旧如往常一样全力支持那些正在使用 Caché 数据库和 Ensemble 集成引擎的客户,但我们还是认为 InterSystems IRIS 是未来的关键。它结合了 Caché 和 Ensemble 的所有功能,并添加了大量令人兴奋的强大功能,从机器学习到原生 Python。

这也正是我们为现有客户提供迁移到 InterSystems IRIS 并使用这些新功能的原因。 我们也通过就地迁移支持轻松迁移,这意味着无需数据库转换、分步迁移指南、教程等。

听起来挺有趣对吗? 以下是我针对当前 Caché 和 Ensemble 应迁移到 InterSystems IRIS 的五个主要原因。

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大家好!
目前产品应用MIRROR来保证医院业务正常运行,但是其中MIRROR同步信息不包含(web应用配置信息、任务计划、sql网关等等),关于这些信息同步我们有没有更好的处理解决这个问题?其中,如果想要将代码等关键信息(可以作为业务恢复)进行跨服务器备份,比如:突发状况双机服务器无法恢复并提供服务,需要恢复生产业务,可利用这些备份信息可以快速恢复业务,应对这一类场景有没有好的解决方案?

期待解惑.

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我们很高兴与你分享有趣的信息,以及告诉你为什么Python是好的,它被用在哪里。

其中使用最多的库是NumPy和Pandas。NumPy(Numerical Python)用来对大型数据集进行分类。它简化了数组上的数学运算及其矢量化。Pandas提供两种数据结构:系列Series(一个元素列表)和数据框架DataFrames(一个有多列的表格)。这个库将数据转换为数据框架,允许你删除和添加新的列,以及执行各种操作。

Python为数据分析项目提供了无数的工具,可以帮助完成任何任务。

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· 五月 8, 2021 阅读大约需 5 分钟
InterSystems IRIS 上的 COVID-19 分析

大家好!

约翰·霍普金斯大学每天都会发布有关 COVID-19 疫情的新数据。

我在部署于 GCP Kubernetes 上的 docker 中使用 InterSystems IRIS Community Edition 构建了一个简单的 InterSystems IRIS Analytics 仪表板,可显示疾病爆发的关键指标。

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介绍

在最近几篇文章中的一些文章中,我谈到了 IRIS 和 Python 之间的类型,很明显,从一侧到另一侧访问对象并不是那么容易。

幸运的是,已经完成了创建SQLAlchemy-iris 的工作(点击链接在 Open Exchange 上查看它),这使得 Python 访问 IRIS 对象的一切变得更加容易,我将展示它的启动器。

谢谢@Dmitry.Maslennikov

安装中

要安装,只需打开具有管理员权限的终端并输入

pip install sqlalchemy-iris

如果需要,这还将为您安装先决条件。

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· 六月 27, 2022 阅读大约需 6 分钟
Globals 是管理数据的魔剑 : 第一部分

Globals,这些存储数据的魔剑,已经存在了一段时间,但是没有多少人能够有效地使用它们,也没有多少人知道这个超级武器。

如果你把Globals的东西用在它们真正能发挥作用的地方,其结果可能是惊人的,要么是性能的提高,要么是整体解决方案的大幅简化 (1, 2).

Globals提供了一种特殊的存储和处理数据的方式,它与SQL表完全不同。它们在1966年首次出现在 M(UMPS)编程语言中, 该语言最初用于医学数据库。现在它仍然以同样的方式被使用,但也被其他一些以可靠性和高性能为首要任务的行业所采用:金融、交易等。

后来M(UMPS)演变为 Caché ObjectScript (COS). COS是由InterSystems公司开发的,作为M的一个超集. 其原始语言仍然被开发者社区所接受,并在一些实现中保持活力。在网络上有几个活跃的网址,比如:MUMPS Google group, Mumps User's group), effective ISO Standard等等

现代基于Globals的数据库支持交易、日志、复制、分区等。这意味着它们可以被用来构建现代的、可靠的、快速的分布式系统。

Gloabls并不将你限制于关系模型的范围内。它们让你可以自由地创建为特定任务优化的数据结构。对于许多应用来说,合理地使用好的Globals就如一颗真正的银子弹头,它所提供的速度是传统关系型应用的开发者所梦寐以求的。

作为一种存储数据的方法,globals可以在许多现代编程语言中使用,包括高级和低级语言。因此,本文将特别关注Globals本身,而不是它们曾经来自的语言。

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· 九月 15, 2022 阅读大约需 4 分钟
将微服务架构应用于Ensemble

关于微服务架构(MSA)的IRIS定位的初学者指南。MSA在企业级Java世界中的能见度越来越高,因此,了解这股热潮背后的内容是至关重要的。我尝试着写下我的观点并与大家分享。

背景

首先,我必须承认。今年初夏,我的同事要求我收集一些关于匈牙利开发的医疗产品的信息。当我从相关公司得到反馈时,发现该产品是一个模块化系统,基于微服务架构(MSA)。好的。什么是MSA?在网上做了简短的研究,阅读了一些WIKI网页后,我得出结论:啊哈,又是一个 "架构"。我们可以用IRIS在 "架构层面 "遵守 "任何架构"--至少 "在某种程度上"。但也有一些恼人的地方。这让我对MSA有了更多的了解。到目前为止还不错,但是REST不是这篇文章的主要话题吗?MSA和REST之间的关系是什么?我访问的几乎每个网站都在例子中使用了RESTful网络服务。这让我有点怀疑。但总的来说,我赞同对MSA的一般总结:它是SOAP但做得很好。特别是因为有一些关于 "内聚 "和 "耦合 "的句子,我完全不明白。那么,如果MSA只是 "SOAP做得好",为什么我没有看到SOAP的例子?为什么这些例子(几乎)都是RESTful?

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· 四月 20, 2021 阅读大约需 13 分钟
第四章 缓存查询(一)

第四章 缓存查询(一)

系统自动维护已准备好的SQL语句(“查询”)的缓存。这允许重新执行SQL查询,而无需重复优化查询和开发查询计划的开销。缓存查询是在准备某些SQL语句时创建的。准备查询发生在运行时,而不是在编译包含SQL查询代码的例程时。通常,PREPARE紧跟在SQL语句的第一次执行之后,但在动态SQL中,可以准备查询而不执行它。后续执行会忽略PREPARE语句,转而访问缓存的查询。要强制对现有查询进行新的准备,必须清除缓存的查询。

所有SQL调用都会创建缓存查询,无论是在ObjectScript例程中调用还是在类方法中调用。
- 动态SQL、ODBC、JDBC和$SYSTEM.SQL.DDLImport()方法在准备查询时创建缓存查询。管理门户执行SQL接口、InterSystems SQL Shell和%SYSTEM.SQL.Execute()方法使用动态SQL,因此使用准备操作来创建缓存查询。

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亲爱的女士们和先生们,在上个月,我改进了我的工具Caché监视器......但首先:名字

选择Caché Monitor这个名字是为了反映该工具与Caché数据库的紧密结合。我想,在可预见的未来,Intersystems Caché这个既定名称很可能会被InterSystems IRIS数据平台完全取代。因此,重塑品牌的步骤成为必要。为了在未来不那么紧密地与一个产品名称联系在一起,我们选择了一个更加中立的新名字: SQL Data Lens

不管叫什么名字,实现与Intersystems产品最紧密的整合仍然是我们的目标。持续的发展也反映在版本号的延续上。上一个版本是Caché Monitor 2.96,下一个版本是SQL Data Lens 3.0

但这不仅仅是重新命名,而且还集成了许多新的功能,例如

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· 一月 11, 2021 阅读大约需 27 分钟
面向 Amazon Web Services (AWS) 的 InterSystems IRIS 示例参考架构

Amazon Web Services (AWS) 云提供广泛的云基础设施服务,例如计算资源、存储选项和网络,这些都非常实用:按需提供,几秒内就可用,采用即付即用定价的模式。 新服务可得到快速配置,且前期无需支出大量资金。 这使得大企业、初创公司、中小型企业以及公共部门的客户可以访问他们所需的基础设施,从而快速响应不断变化的业务需求。

更新日期:2019 年 10 月 15 日

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· 三月 6, 2021 阅读大约需 16 分钟
第五章 SQL定义表(一)

第五章 SQL定义表

表名称和架构名称

可以通过定义表(使用CREATE TABLE)或通过定义投影到表的持久类来创建表:

  • DDL:InterSystemsIRIS®数据平台使用CREATE TABLE中指定的表名来生成相应的持久类名,并使用指定的架构名来生成相应的包名。
  • 类定义:InterSystemsIRIS®数据平台使用持久类名称来生成对应的表名,并使用包名称来生成对应的模式名。

由于以下原因,这两个名字之间的对应关系可能不相同:

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· 二月 19, 2023 阅读大约需 1 分钟
一键在 VSCode 终端中运行 ObjectScript 类方法

各位开发者,大家好!

对我来说,关于 ObjectScript 的最痛苦的一件事是输入 ##class(Class).Method() 以在代码或终端中调用类方法。 为解决这个问题, 我甚至提出了一个在 ObjectScript 中简化它的想法

但是 VSCode ObjectScript中有一个刚刚引入到插件中的新功能 – 复制调用Copy Invocation!

只需将 **Copy Invocation**(复制调用)链接悬停在代码中的每个类方法上方,点击它,该调用就会被复制到缓冲区:

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· 六月 24, 2023 阅读大约需 8 分钟
IRIS 与Open AI 集成

众所周知,人工智能的世界已经到来,每个人都想利用它为自己谋取利益。

有许多平台通过订阅或私人免费提供人工智能服务。然而,由于在计算领域产生的大量“噪音”而脱颖而出的是 Open AI,这主要归功于其最著名的服务:ChatGPT 和 DALL-E。

什么是Open AI?

Open AI 是一个非营利性人工智能研究实验室,由 Sam Altman、Ilya Sutskever、Greg Brockman、Wojciech Zaremba、Elon Musk、John Schulman 和 Andrej Karpathy 于 2015 年发起,旨在促进和开发友好的人工智能,造福于人类所有的。

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