Uma Brevíssima Introdução ao Anaconda e o Jupyter Notebook

Conforme falei em Primeiros passos em Python, além do Rodeo, outro ambiente muito utilizado para Python é o navegador Anaconda, que possui o Jupyter Notebook. Como a plataforma pode ser nova para alguns, vou explicar um pouco como fazer uso dela para programar em Python. É uma brevíssima introdução, bem prática, para que você passe logo pela parte chata e comece a programar. No futuro, pretendo fazer um post mais completo.

Esta plataforma, bastante popular e utilizada em muitos cursos de Python, pode ser baixada em www.anaconda.com. Não tem muito segredo sua instalação, basta seguir os passos indicados no próprio site (que é basicamente ir em Downloads e baixar o programa). Feita a instalação, quando você abrir o Anaconda-Navigator, você vai se deparar com a tela abaixo:

Captura de Tela 2019-01-04 às 16.17.07.png

Você deve ir no segundo item da primeira coluna, o Jupyter Notebook. Ao clicar no ícone, uma janela se abrirá no seu browser, parecida com a imagem abaixo:

Captura de Tela 2019-01-04 às 16.18.34.png

A janela é o reflexo de seu diretório. Veja que no meu aparecem algumas coisas referentes ao R e ao SAS. Agora, para iniciar um script em Python, você precisa criar um novo “caderno”. Isso pode ser feito indo no botão New, no canto superior direito. Lá deve aparecer a opção de Notebook para Python (provavelmente aparecerá Python 3). Feito isto, um novo caderno será criado:

captura de tela 2019-01-04 às 16.22.25

O nome notebook vem do fato de que o ambiente provido contém diversos elementos, como figuras e textos, além do seu código, é claro. Inclusive, por isso ele é bastante apreciado por muita gente. Com a inclusão dos outputs e figuras, fica sendo um ambiente excelente para análises.

Agora, você tem praticamente tudo que é preciso para programar. Você pode escrever um ou mais comandos no que chamamos de célula. A imagem anterior, contém uma célula. Na imagem abaixo, temos três:

captura de tela 2019-01-04 às 16.28.03

Sempre que você quiser inserir uma célula nova, vá em Insert (quarto item na parte superior) e escolha entre inserir uma célula acima (Insert Cell Above) ou abaixo da célula selecionada (Insert Cell Below). Se você quiser executar o código, vá em Cell -> Run Cells. Para os atalhos, vá em Help -> Keyboard Shortcuts. Você verá que há atalho para dois modos:

  • Command Mode: Quando a célula foi selecionada, mas não para edição. Ou seja, quando você clica na célula do lado de fora, por exemplo, quando a seta do mouse estiver bem ao lado esquerdo de In [ ].
  • Edit Mode: Quando a célula estiver selecionada para edição. Ou seja, quando a célula estiver selecionada, de modo que ao apertar algum botão, o código apareça na célula.

Você pode executar somente uma linha em uma célula ou então executar uma linha em cada célula. Veja os dois exemplos abaixo:

captura de tela 2019-01-04 às 22.49.25

captura de tela 2019-01-04 às 22.49.52

Veja que gráficos também aparecem no notebook:

captura de tela 2019-01-04 às 22.56.07

Esse, para mim, é um dos principais motivos para o Notebook ser tão utilizado. A partir do momento que você gera tabelas, gráficos e outras tantas coisas, todo seu histórico fica na página, facilitando os estudos que estão sendo feitos. Funciona quase como um relatório dinâmico.

Para salvar, é igual a qualquer outro programa: vá em File -> Save as:

captura de tela 2019-01-04 às 22.57.51

Agora, sempre que você acessar o Jupyter, você verá o arquivo disponível:

captura de tela 2019-01-04 às 22.58.08

Ao acessar o arquivo, você retomará exatamente de onde parou:

Captura de Tela 2019-01-04 às 22.59.51.png

Como disse, há algumas outras funcionalidades no Jupyter Notebook que deixarão sua vida mais fácil. Mas para iniciar os estudos, creio que este pequeníssimo tutorial seja suficiente. Como trabalho sozinho em todo o conteúdo aqui, qualquer erro, me escreva também. Ficarei bastante agradecido.

Se tiver dúvidas, críticas ou sugestões, deixe um comentário ou me escreva pelo formulário em Sobre o Estatsite. Também tenho um Twitter para o blog, é o @EstatSite. Tenho tentado colocar alguns conteúdos mais rápidos por lá, além de compartilhar artigos de Data Science.

Mais uma vez, se gostou do conteúdo do blog, por favor deixe uma curtida ou um comentário e divulgue para seus colegas. Isso me ajuda bastante.

Bons estudos!

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