Neste tutorial, de nossa seção de Programação Científica e Numérica com Python, vamos aprender a criar, configurar e usar um ambiente voltado para programação científica.
Você vai aprender o que instalar e como usar as ferramentas mais indicadas, Jupyter Notebook e Spyder, para dar início aos seus estudos de computação numérica e data science com a linguagem Python.
Ao final do artigo, vamos te dar uma dica extra, de uma ferramenta que promete ser a melhor, mais fácil e mais completa de se usar.
Onde programar em Python ?
No decorrer de nosso curso Python Progressivo, fizemos nossos códigos e rodamos em um programinha simples, chamado IDLE, que já vem junto quando fazemos o download do Python.
Ele é, basicamente, um editor de textos (como seu bloco de notas), onde escrevíamos o código e depois clicávamos em um botão para executar o código (ao fazer isso, o IDLE 'dava' um comando no terminal, para o Python interpretar e executar seu código).
Aqui em computação científica e ciência de dados, vale lembrar, é programação do mesmo jeito.
Quer criar jogos? É programação normal.
Quer desenvolver software? Precisa saber a mesmíssima programação.
Vai criar gráficos, resolver equações e simular coisas complexas, de ambiente acadêmico? Adivinha só, é a mesmíssima programação, mesmos comandos e mesma lógica usada para programar qualquer outra coisa.
Ou seja, o ambiente para nossa programação científica em Python, pode ser qualquer um, inclusive o que você vinha usando ao longo de nosso curso.
Não importa sua área, hobbie ou propósito, é a mesma lógica de programação. Recomendamos, fortemente, fazer o curso completo de Python.
Ambientes para programação científica
Como existem muitas pessoas, principalmente do ambiente científico, que usam Python somente para esse propósito, foram surgindo ambientes mais específicos para essa área da computação numérica, bem diferente daqueles que os programadores comuns usam.
Ou seja, temos IDEs (Integrated Development Enviroment - ambiente de desenvolvimento integrado) voltadas para esses assuntos, como o de data science.
Basicamente são 'sistemas' ou ambientes que já tem 'tudo' o que você vai precisar. Não é necessário abrir o terminal de comando para fazer coisas complexas, nem fuçar muito em seu sistema operacional ou nada disso. O foco aqui é única e exclusivamente se preocupar com a ciência, a parte de computação e da informática deve ser a mais simples possível.
Quem está estudando Física ou trabalhando com engenharia, por exemplo, não tem tempo pra gastar dando comandos no sistema, fazendo configurações em vários programas, baixando milhões de coisas ou nada disso, quer simplesmente trabalhar na sua área diretamente.
Aliás, se desejar, nem precisa baixar, instalar ou configurar nada. Ao final do artigo, vamos te orientar como usar uma ferramenta bem poderosa que te permite programar e fazer tudo de maneira online e gratuita.
Agora, vamos conhecer algumas ferramentas para se unir a programação e outras ciências, de um modo geral.
Jupyter Notebook - A sala de aula da ciência
O primeiro que vamos te apresentar, é o Jupyter Notebook. Ele é simplesmente perfeito, totalmente indicado, voltado e desenvolvido para propósito científico, principalmente se você vai precisar se 'comunicar' com outras pessoas.
Ele é muitíssimo utilizado para dar aulas e trabalhar em grupo, com vários estudantes e cientistas, ao mesmo tempo, pois é bem flexível.
De cara, você vai se deparar com o conceito de notebook, que é um 'local' onde você pode misturar código, a saída do código (como um gráfico), com texto e imagens, tudo dividido em células.
É tudo baseado em células, que lembram muito o Excel. Você abre uma célula e digita, por exemplo, um texto explicando a fórmula que vai usar:
Depois, escreve os comandos em linguagem Python, com as fórmulas que explicou previamente. Insere os dados, e o Jupyter mostra o resultado:
Na outra célula, colocamos o texto explicando um pouco sobre Cinemática e duas fórmulas. Você pode colocar imagens que estão na internet, vídeos, Gifs, códigos HTML, usar LaTeX e estilizar como desejar o seu texto.
Em seguida, na outra célula, colocamos um código Python com as informações e fórmulas contidas no texto anterior. Depois, simplesmente executamos o código, e os resultados apareceram na célula seguinte.
O bacana é que você pode executar somente aquela célula, só aquele trecho do seu notebook. E até mesmo colocar naquela célula uma imagem de visualização, do resultado do que você fez, por exemplo.
Isso é muito útil para trabalhar com outras pessoas, ou produzir trabalhos mais completos e interativos, pois você vai 'explicando' e mostrando passo-a-passo o que você está fazendo em seu trabalho.
É realmente muito interessante, poderoso e versátil usar o Jupyter no esquema notebook, para o desenvolvimento de algum projeto. Inclusive pra compartilhar com colegas, orientador/orientandos.
Como instalar o Jupyter
É possível usar ele tanto em sua máquina, como diretamente pela internet, através do site do projeto Jupyter.
Sugiro que dê preferência para rodar direto na sua máquina, e não diretamente do site deles, ok? É mais rápido. Embora vá rodar no seu navegador da mesma maneira, ele vai rodar como um servidor em sua máquina, podendo ser usado offline e não vai precisar 'esperar' resultados do site do Jupyter.
Tanto no Windows como no Linux, sugiro instalar o Jupyter Notebook através do PIP, que é um sistema de gerenciamento de pacotes e bibliotecas, do Python. Você vai usar ele no decorrer do curso, para instalar novas funcionalidades científicas, a medida que for precisando delas, como bibliotecas para computação numérica, como o Numpy.
Primeiro, NO WINDOWS, instale o PIP abrindo o terminal de comando e digitando:
- python -m pip install --upgrade pip
Aguarde ele atualizar seus sistema, e em seguida digite:
- python -m pip install jupyter
Se o comando acima não funcionar, tente somente:
- pip install notebook
No Linux, faça o mesmo. Primeiro garanta que instalou o PIP:
- sudo apt install python3-pip
Depois instale o Jupyter Notebook:
- pip3 install notebook
ou
- pip3 install jupyter
ou
- python3-pip install notebook
ou
- sudo apt install jupyter-notebook
Como instalar a IDE Spyder
Eu, particularmente, prefiro trabalhar com 'programas', executáveis mesmo, de abrir o programinha mesmo, aos moldes antigos. Mas é questão de preferência, os professores, por exemplo, amam a maneira 'notebook' de se trabalhar do Jupyter.
Agora vamos instalar nosso ambiente de programação em nossa máquina, o poderoso Spyder, que foi feito em Python, por cientistas e engenheiros, para ser usado com Python, para cientistas e engenheiros (além de analistas e entusiastas). Vamos lá.
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| "Spyder, o ambiente de desenvolvimento científico em Python" |
Acesse:
Clique em Download, e confira se foi direto para seu sistema operacional.
Ele vai pedir seu e-mail para continuar o download.
Se não quiser fornecer nenhum dado, acesse diretamente:
No Linux, vai baixar o arquivo o arquivo shell, de extensão .sh
Para instalar a partir desse script, abra o terminal e vá até o local que você fez o download, e rode esse arquivo:
- bash Anaconda3-2024.02-1-Linux-x86_64.sh
Ou instale o Spyder via pip:
- pip install spyder
Quando quiser atualizar:
- pip install --upgrade spyder
Se já usou Matlab/R ou Mathematica, vai se sentir bem confortável com o Spyder.
É bem fácil e intuitivo de usar, além de ser bem leve e facilmente integrável com outras ferramentas que vão aparecer em seu caminho.
Outros ambientes de programação científica
Se você já souber programar em Python ou surgir interesse em se aprofundar em programação, sugerimos fortemente que você instale alguma IDE em sua máquina.
Indicamos o Jupyter e o Spyder, você vai ter tudo 'na mão', já instalado, configurado e pronto para usar na sua máquina, são ambientes já voltados para ciência e dados.
Como dissemos, no curso de programação puro, usamos o IDLE. Muitas pessoas gostam do PyCharm e do VSCode. É perfeitamente possível focar em Data Science com eles, mas vai precisar configurar bastante coisa.
Se preferir usar outra ferramenta para programar, não se preocupe, ao longo da seção, a medida que formos usando novas bibliotecas e pacotes, vamos ensinando também como instalá-las.
O importante aqui é: isso tudo, de ambiente de programação, é algo mais como uma preferência pessoal. Ao longo de sua carreira, vai se deparar com pessoas usando as mais diferentes ferramentas de programação possíveis.
Eventualmente, uma ou outra coisa vai 'sair de moda', outras vão surgir e assim a vida segue.
O importante é aprender bem a parte de lógica de programação (que vamos enfatizar bem), pois assim você se tornará um profissional que se adapta facilmente a qualquer ambiente que vá ser necessário usar, pois na graduação sua turma vai usar uma coisa, no mestrado seus colegas vão usar outra, no doutorado seu orientador vai te pedir pra programar em outra IDE e linguagem, se for pra uma empresa, eles terão seu próprio ambiente, e por ai vai.
Seja curioso e adaptável.
Sugestão: use mais de um ambiente de programação. Vá fuçando, teste os códigos em um, depois em outro, veja as diferenças, vá 'sentindo' como as coisas são.
Lá na frente, você vai entender melhor o motivo disso e nos agradecer (não esqueça da gente quando virar bilionário ou ganhar seu Nobel ;)
Agora, no próximo tutorial, vamos entrar em detalhes sobre como usar o Jupyter e o Spyder. Mas, antes, uma dica valiosa.
Dica extra: ambiente moderno e completo
Na apostila Python Progressivo, falamos em um novo ambiente de desenvolvimento científico usando Python, um bem completo, online, gratuito, que dá suporte tanto ao modelo notebook como ao uso de várias linguagem de programação, em tempo real, e ele se conecta e integra ao seus perfis, e-mail e rede sociais profissionais, para compartilhar seus projetos ou trabalhar em grupo.
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