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Introdução ao Python com Jupyter

  • Blog
  • 21 de Julho de 2017
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Então você quer mexer com Python? Boa escolha. É uma linguagem bem bacana, e tem um jeito bem legal de começar: usando seu browser. Graças ao Jupyter. Chegaremos lá daqui a pouco, mas vamos começar pela instalação do ambiente.

Instalação

Temos que instalar os pacotes do Python. Se você usa Linux provavelmente já tem o Python de fábrica, mas como sempre acaba faltando alguma coisa, vamos dar a receitinha de bolo. Além do Python, queremos o pip e o virtualenv que, como veremos adiante, facilitam demais a vida.

No Linux (Debian based)

No Mac

Pronto! A partir de agora vamos utilizar o pip para instalar, em uma pasta específica, os pacotes do Python que nossos projetos exigirem. Chamaremos de ambiente virtual ou virtual env.

Hello World

Vamos começar nosso hello_world (para mais detalhes sobre nomenclatura de arquivos, classes e variáveis em Python, leia oPEP8, principal guia de estilo da linguagem). Seguiremos o seguinte roteiro:

– Criar uma pasta para o nosso projeto;

– Criar um ambiente virtual;

– Ativar o ambiente virtual;

– Criar o hello_world;

– Executar o hello_world.

O conteúdo do arquivo deve ser algo como:

Podemos executar de duas formas:

a. Chamando o Python e passando o arquivo como argumento…

b. … ou dando permissão de execução e chamando o script diretamente:

Aeeeeeee! Parabéns, agora você já não é mais um inexperiente no Python. Vamos avançar para o Jupyter?

Jupyter

Da mesma forma que fizemos com o Hello World, vamos criar uma outra pasta para o Jupyter (de preferência usando uma nova aba do seu terminal):

Como mágica, uma janela deve se abrir com a interface web do Jupyter:

Clicando em New > Python somos apresentados à tela de edição de scripts na qual podemos digitar nosso código, que é interpretado e exibido ao pressionar CTRL + Enter:

As caixas de texto são células e cada uma delas pode ser executada separadamente e o resultado aparece logo abaixo.

As células podem receber código Python, mas também aceitam Markdown, com isso é possível criar lindos códigos documentados. Veja o exemplo:

Executamos todas as células:

Que demais! É tipo um texto, mas com partes executáveis. Imagine como deve ser bacana fazer documentação técnica usando isso. 😀

Outra coisa bem interessante do Jupyter é a possibilidade de adicionar gráficos bonitos aos nossos documentos. Vamos brincar com os números e aprender a fazer um import, ou seja, incluir código de uma biblioteca externa. Adicione o código abaixo em três células de um novo notebook:

Fica assim:

Desta vez utilizamos a Matplotlib para desenhar um gráfico. Sempre que você quiser saber mais sobre como utilizar um método, pode chamar sua ajuda utilizando o ?. Veja:

Vendo a ajuda podemos aprender novos parâmetros sobre as funções. Vamos reescrever o nosso gráfico com alguma opção mais bonitinha:

Olha como fica bem mais legal:

Tem outras bibliotecas bem interessantes para lidar com gráficos. Olha a Seaborn:

Uau! Foi muita informação para um único post. É sempre bom recapitular:

– Teste os exemplos do post, instalando tudo do zero;

– Pratique o básico de Python até os olhos começarem a sangrar no teclado; 🙂

– Leia a ajuda das funções, bibliotecas etc;

– Procure mais referências, como Code AcademyLearn Python3 – The Hard Way e muitas outras.

Bônus: se você trabalha com o Linux pode usar esse script que instala o Jupyter com várias outras dependências e bibliotecas bem legais. Ele já instala o Pandas, Sklearn e Tensorflow, que utilizaremos nos próximos posts: https://github.com/wesleyit/python_ipython_notebooks

É isso. Valeu, galera! Dúvidas nos comentários e que o poder dos códigos esteja com vocês.

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