Hoy inicio una serie de tutoriales sobre el uso de Jupyter Notebook como una tecnología para el desarrollo de Geo-Ciencias, espero sus comentarios:
Primera Parte:
Primera Parte:
En este caso,
"cuaderno" o "documentos de cuaderno" indican documentos
que contienen elementos de código y de texto enriquecido, como figuras,
enlaces, ecuaciones ... Debido a la combinación de elementos de código y texto,
estos documentos son el lugar ideal para reunir una descripción de análisis y
sus resultados, así como también se pueden ejecutar, realizar el análisis de
datos en tiempo real.
Estos
documentos son producidos por la aplicación Jupyter Notebook.
Hablaremos
de esto en un momento.
Por
ahora, debe saber que "Jupyter" es un acrónimo suelto que significa
Julia, Python y R. Estos lenguajes de programación fueron los primeros idiomas
de destino de la aplicación Jupyter, pero hoy en día, la tecnología de notebook
también admite muchos otros idiomas .
Y
ahí lo tiene: el Cuaderno Jupyter.
Como
acabas de ver, los principales componentes de todo el entorno son, por un lado,
los propios cuadernos y la aplicación. Por otro lado, también tiene un
núcleo de portátil y un tablero de instrumentos.
Veamos
estos componentes con más detalle.
¿Qué
es la aplicación Jupyter Notebook?
Como aplicación
cliente-servidor, la aplicación Jupyter Notebook le permite editar y ejecutar
sus computadoras portátiles a través de un navegador web. La aplicación se
puede ejecutar en una PC sin acceso a Internet o puede instalarse en un
servidor remoto, donde puede acceder a ella a través de Internet.
Sus
dos componentes principales son los núcleos y un tablero.
Un kernel es un programa que ejecuta e
introspecta el código del usuario. La aplicación Jupyter Notebook tiene un
núcleo para
el código Python, pero también hay núcleos disponibles para otros lenguajes de
programación.
El
panel de la aplicación no solo muestra los documentos del cuaderno que ha
creado y puede volver a abrir, sino que también se puede utilizar para
administrar los kernels: puede ver cuáles se están ejecutando y cerrarlos si es
necesario.
La historia de los portátiles de IPython y Jupyter
Para entender
completamente qué es Jupyter Notebook y qué funcionalidad tiene para ofrecer,
es necesario que sepa cómo se originó.
Retrocedamos
brevemente a fines de la década de 1980. Guido Van Rossum comienza a
trabajar en Python en el Instituto Nacional de Investigación de Matemáticas e
Informática en los Países Bajos.
Espera,
tal vez eso es demasiado lejos.
Vayamos
a fines de 2001, veinte años después. Fernando Pérez comienza a
desarrollar IPython.
En
2005, tanto Robert Kern como Fernando Pérez intentaron construir un sistema de
computadora portátil. Desafortunadamente, el prototipo nunca se volvió
completamente utilizable.
Avance
rápido de dos años: el equipo de IPython siguió trabajando, y en 2007, formularon
otro intento de implementar un sistema de tipo portátil. Para octubre de
2010, había un prototipo de un cuaderno web y en el verano de 2011, este
prototipo se incorporó y se lanzó con 0.12 el 21 de diciembre de 2011. En los
años siguientes, el equipo recibió premios, como el Avance de la libertad.
Software para Fernando Pérez el 23 de marzo de 2013 y el Jolt Productivity
Award, y financiación de Alfred P. Sloan Foundations, entre otros.
Por
último, en 2014, el Proyecto Jupyter comenzó como un proyecto derivado de
IPython. IPython ahora es el nombre del backend de Python, que también se
conoce como kernel. Recientemente, la próxima generación de Jupyter
Notebooks ha sido presentada a la comunidad. Se llama JupyterLab. Lea
más sobre esto aquí .
Después
de todo esto, quizás se pregunte de dónde se originó esta idea de los cuadernos
o cómo surgió para los creadores.
Una
breve investigación sobre la historia de estos cuadernos aprende que Fernando
Pérez y Robert Kern estaban trabajando en un cuaderno al mismo tiempo que el
cuaderno Sage era un trabajo en progreso. Dado que el diseño del cuaderno
Sage se basó en el diseño de los cuadernos de Google, también puede concluir
que también Google solía tener una función de cuaderno en ese momento.
Por
lo que respecta a la idea del cuaderno, parece que Fernando Pérez, así como
William Stein, uno de los creadores del cuaderno Sage, han confirmado que eran
ávidos usuarios de los cuadernos de Mathematica y las hojas de cálculo de
Maple. Los cuadernos de Mathematica fueron creados como front-end o GUI en
1988 por Theodore Gray.
El
concepto de un cuaderno, que contiene texto ordinario y cálculos y / o
gráficos, definitivamente no era nuevo.
Además,
los desarrolladores tuvieron un estrecho contacto entre ellos y esto, junto con
otros intentos fallidos de GUI para IPython y el uso de "AJAX" =
aplicaciones web, que no requirió que los usuarios actualizaran la página
entera cada vez que hacía algo, fueron otras dos motivaciones para que el
equipo de William Stein comenzara a desarrollar los cuadernos Sage.
Si
desea conocer más detalles, consulte las cuentas personales de Fernando Pérez y William Stein sobre la
historia de sus cuadernos. Alternativamente, puedes leer más sobre la
historia y la evolución desde IPython hasta los portátiles Jupyter aquí .
Cómo instalar Jupyter Notebook
Ejecutando
Jupyter Notebooks con Anaconda Python Distribution
Uno de los
requisitos aquí es Python, Python 3.3 o superior o Python 2.7. La
recomendación general es que use la distribución de Anaconda para instalar
Python y la aplicación de notebook.
La
ventaja de Anaconda es que tiene acceso a más de 720 paquetes que pueden
instalarse fácilmente con la conda de Anaconda, un paquete, una dependencia y
un administrador de entorno. Puede descargar y seguir las instrucciones
para la instalación de Anaconda aquí .
¿Hay
algo no claro? Siempre puede leer las instrucciones de instalación de
Jupyter aquí .
Ejecución
de Jupyter Notebook The Pythonic Way: Pip
Si no quiere
instalar Anaconda, solo tiene que asegurarse de tener la última versión de
pip. Si ha instalado Python, normalmente ya lo tendrá.
Lo
que debes hacer es actualizar pip:
# On Windows
python -m pip install
-U pip setuptools
# On OS X or Linux
pip install -U pip
setuptools
Algunos ejemplos:
