استخدام Python مع آيريس

تدعم IRIS تضمين Python مباشرة.

ClassMethod UsePython() {
  // Python embedded in ObjectScript
  &python<
import iris
conn = iris.connect('localhost', 52773, 'USER', '_SYSTEM', 'SYS')
cursor = conn.cursor()
cursor.execute('SELECT Name FROM Employee')
for row in cursor:
    print(row[0])
conn.close()
  >
}

بناء نماذج ML وتخزينها في IRIS.

import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
import joblib
import irisnative

conn = irisnative.createConnection('localhost', 52773, 'USER', '_SYSTEM', 'SYS')
df = pd.read_sql('SELECT * FROM PatientData', conn)
model = RandomForestClassifier(n_estimators=100)
model.fit(df[features], df['target'])
model_bytes = joblib.dumps(model)
iris = irisnative.createIris(conn)
iris.set(model_bytes, '^MLModels', 'risk_model')

Pandas هي مكتبة قوية لتحليل البيانات. يمكن استخدامها مع IRIS.

import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine

# الاتصال بـ IRIS
engine = create_engine('iris://_SYSTEM:SYS@localhost:52773/USER')

# قراءة بيانات
pd.read_sql("""
  SELECT e.Name, e.Salary, d.Name as Dept
  FROM Employee e
  JOIN Department d ON e.DeptId = d.ID
""", engine)

# تحليل إحصائي
dept_stats = df.groupby('Dept').agg({
    'Salary': ['mean', 'min', 'max', 'count']
}).round(2)

print(dept_stats)

# تصدير النتائج
df.to_sql('Analytics', engine, if_exists='replace')

FastAPI إطار عمل حديث لبناء APIs سريعة مع Python.

from fastapi import FastAPI
import irisnative

app = FastAPI(title="IRIS Academy API")

def get_db():
    return irisnative.createConnection(
        'localhost', 52773, 'USER', '_SYSTEM', 'SYS'
    )

@app.get("/employees")
def list_employees(dept: str = None):
    conn = get_db()
    query = "SELECT ID, Name, Department FROM Employee"
    if dept:
        query += f" WHERE Department = '{dept}'"
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute(query)
    return [{"id": r[0], "name": r[1], "dept": r[2]} for r in cursor]

@app.post("/employees")
def create_employee(name: str, dept: str, salary: float):
    conn = get_db()
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute(
        "INSERT INTO Employee (Name, Department, Salary) VALUES (?, ?, ?)",
        [name, dept, salary]
    )
    conn.commit()
    return {"status": "created"}

Pandas هي مكتبة قوية لتحليل البيانات. يمكن استخدامها مباشرة مع IRIS.

import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine

# الاتصال بـ IRIS
engine = create_engine('iris://_SYSTEM:SYS@localhost:52773/USER')

# قراءة بيانات إلى DataFrame
pd.read_sql("""
  SELECT e.Name, e.Salary, d.Name as Dept
  FROM Employee e
  JOIN Department d ON e.DeptId = d.ID
""", engine)

# تحليل إحصائي
dept_stats = df.groupby('Dept').agg({
    'Salary': ['mean', 'min', 'max', 'count']
}).round(2)

print(dept_stats)

# تصدير النتائج
df.to_sql('EmployeeAnalytics', engine, if_exists='replace', index=False)

حالات استخدام شائعة

• تحليل المبيعات: حساب الاتجاهات والأنماط الموسمية
• تحليل المرضى: دراسة أنماط الأمراض والعلاجات
• تقارير الأداء: إنشاء تقارير إدارية تلقائية

FastAPI إطار عمل حديث وسريع لبناء REST APIs مع Python.

from fastapi import FastAPI, HTTPException
from pydantic import BaseModel
import irisnative

app = FastAPI(title="IRIS Academy API", version="1.0")

class Employee(BaseModel):
    name: str
    department: str
    salary: float

def get_db():
    return irisnative.createConnection(
        'localhost', 52773, 'USER', '_SYSTEM', 'SYS'
    )

@app.get("/employees")
def list_employees(dept: str = None, limit: int = 100):
    conn = get_db()
    query = "SELECT ID, Name, Department, Salary FROM Employee"
    if dept:
        query += f" WHERE Department = '{dept}'"
    query += f" LIMIT {limit}"
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute(query)
    return [
        {"id": r[0], "name": r[1], "dept": r[2], "salary": r[3]}
        for r in cursor
    ]

@app.post("/employees", status_code=201)
def create_employee(emp: Employee):
    conn = get_db()
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute(
        "INSERT INTO Employee (Name, Department, Salary) VALUES (?, ?, ?)",
        [emp.name, emp.department, emp.salary]
    )
    conn.commit()
    return {"status": "created", "name": emp.name}

@app.get("/employees/{emp_id}")
def get_employee(emp_id: int):
    conn = get_db()
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute("SELECT ID, Name, Department, Salary FROM Employee WHERE ID = ?", [emp_id])
    row = cursor.fetchone()
    if not row:
        raise HTTPException(status_code=404, detail="Employee not found")
    return {"id": row[0], "name": row[1], "dept": row[2], "salary": row[3]}