关键字：Python，JDBC，SQL，IRIS，Jupyter Notebook，Pandas，Numpy ，机器学习 

1. 目的

这是一个用于演示的 5 分钟快速笔记，通过 Jupyter Notebook 中的 Python 3 调用 IRIS JDBC 驱动程序，以经由 SQL 语法从 IRIS 数据库实例读取数据和向 IRIS 数据库实例写入数据。 

去年，我发表了关于将 Python 绑定到 Cache 数据库的简要笔记（第 4.7 节）。 如何使用 Python 挂入 IRIS 数据库以将其数据读入 Pandas 数据框和 NumPy 数组进行常规分析，然后再将一些经过预处理或标准化的数据写回 IRIS 中，准备进一步用于 ML/DL 管道，现在可能是时候回顾一些选项和讨论了。

一些立即浮现的快速选项：

1.    ODBC：Python 3 和原生 SQL 的 PyODBC？
2.    JDBC：Pyhton 3 和原生 SQL 的 JayDeBeApi？
3.    Spark：PySpark 和 SQL？
4.    Python Native API for IRIS：超越先前的 Python Binding for Cache？
5.   ** IPtyhon Magic SQL %%sql**?  它可以支持 IRIS 了吗？

 这里有漏掉其他选项吗？  我有兴趣尝试任何选项。 

2.

使用 IRIS 和 Python 创建聊天机器人

本文将展示如何把 InterSystems IRIS 数据库与 Python 集成，以服务于自然语言处理 (NLP) 的机器学习模型。

为什么选择 Python？

随着在世界范围内的广泛采用和使用，Python 拥有了出色的社区，以及许多加速器 | 库用于部署任何类型的应用。 如果您感兴趣，请访问 https://www.python.org/about/apps/

Iris Globals

我接触到 ^globals 后很快就熟悉了，它们可以用作快速获取现成数据模型中数据的方法。 因此，首先，我将使用 ^globals 存储训练数据和对话以记录聊天机器人的行为。

自然语言处理

自然语言处理或 NLP 是 AI 的一个主题，它创造了机器从我们的语言阅读、理解含义的能力。 显然，这并不简单，但是我将展示如何在这个广阔而美丽的领域中迈出您的第一步。

演示 - 来试试吧

我在这里部署了 Chatbot 应用作为演示： http://iris-python-suite.eastus.cloudapp.azure.com:8080

工作原理

机器学习

首先要知道与普通软件开发相比，机器学习具有不同的范式。 很难理解的要点是机器学习模型的开发周期。

在本篇短文中，我们将讨论如何让 Yape 在 docker 容器中运行，从而避免在本地计算机上安装设置 python。

距离本系列的上一篇文章已经有一段时间了，让我们快速回顾一下。

我们讨论了使用 matplotlib 创建基本图形。 之后我们介绍了使用 bokeh 生成动态图形。 在第三部分中，我们讨论了使用 monlbl 数据生成热图。

在通过各种渠道获得的反馈中，有一个相同的难题是设置一个环境来运行上面的例子。 所以我们决定让实现变得更容易一些，我与 Murray 合作为他的优秀工具 Yape 创建了一个 Dockerfile。 Github 页面

当然，您必须在您的计算机上安装并运行 docker。

Dockerfile

一个相当简单的基于官方 python 映像的 docker 定义：

FROM python:3

WORKDIR .

COPY requirements.txt ./
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt

COPY . .

源码

Requirements.txt 包含运行 yape 所需的包：

altgraph==0.10.2
py-dateutil==2.2
bdist-mpkg==0.5.0
certifi==2017.7.27.1
cffi==1.10.0
chardet==3.0.4
idna==2.5
bokeh==0.12.6
macholib==1.5.1
matplotlib==2.0.2
pandas==0.20.3
modulegraph==0.10.4
numpy==1.13.1
py2app==0.7.3
pycparser==2.18
pyparsing==2.0.1
python-dateutil==1.5
pytz==2013.7
requests==2.18.3
six==1.4.1
urllib3==1.22
zope.interface==4.1.1