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Módulo 1 – Parte 2A: Anaconda e Jupyter Notebook

Atualizado: 5 de jun. de 2024

Parte 2A – Instalação e Configuração do Ambiente Anaconda e Jupyter Notebook


Apesar de ser possível fazer o download e instalar um interpretador Python diretamente do site python.org, normalmente se recomenda o uso de um ambiente integrado que permita a gestão automatizada das bibliotecas, suas versões e atualizações, e que agregue outros recursos, como a capacidade de rodar múltiplos “ambientes Python” simultaneamente e chavear entre eles com facilidade.


Outro ponto de atenção é que o Python “bruto” demanda o uso do console do sistema operacional para praticamente tudo o que você for fazer, e nem todo mundo tem familiaridade com o console. Além disso, o interpretador Python não traz um editor de código-fonte fácil de usar, fazendo com que muitas pessoas optam por integrar Python ao Microsoft Visual Studio Code (VSCode).


Nota: O conteúdo deste curso foi desenvolvido para rodar no ambiente Jupyter Notebook. Apesar de você poder executar os exemplos e exercícios em qualquer ambiente Jupyter Notebook, inclusive na nuvem, por uma questão de padronização e facilidade de suporte, vamos adotar a distribuição Python Anaconda, que traz tanto o Jupyter Notebook quanto outras ferramentas muito úteis.

Na medida em que você obter familiaridade com Python, poderá optar por outras formas de integração e desenvolvimento de código, inclusive usando o IDE de sua preferência.



Anaconda


O que é? Anaconda é uma distribuição Python. Fazendo uma analogia com as distribuições Linux, o Kernel é padronizado, porém a aparência e as ferramentas disponíveis variam entre elas, de modo que o Debian Linux é diferente do Fedora Linux, por exemplo. O Anaconda inclui o interpretador Python, que é padronizado, e traz também centenas de pacotes populares para uso científico e em análise de dados, e um gerenciador (Conda) de pacotes e ambientes, tudo debaixo do guarda-chuva do Anaconda Navigator.

 

O que ele faz? O Anaconda facilita a instalação, o gerenciamento e o uso de Python e também de vários pacotes Python para uso científico e análise de dados, machine learning e muito mais, organizando a instalação e o acesso à estas ferramentas.

 

Então é um IDE? Não, o Anaconda não é um IDE, mas ele instala e permite acesso muito fácil ao Jupyter Notebook. O Anaconda também vem com o Spyder, um IDE bastante popular para uso científico do Python. Se você preferir usar um IDE, poderá integrar o Python ao VSCode (que apesar de ser da Microsoft, é open source e está disponível para Windows, Linux e Mac) ou usar o PyCharm (que é pago, mas que também oferece uma versão Community, também multiplataforma).

 

Usando um IDE eu ainda preciso do Anaconda? Com a exceção do PyCharm, os IDEs não costumam instalar as bibliotecas e ferramentas que o Anaconda traz. Assim, mesmo que você opte por usar o Python no VSCode, por exemplo, vai continuar precisando instalar os pacotes, bibliotecas e outras ferramentas adicionais. Se você usar o Anaconda para instalar o Python e as ferramentas, seu trabalho de ativá-las no VSCode será mais fácil.

Nota:  Apesar de incorporar muitas ferramentas e trazer uma interface amigável para a gestão de pacotes, o Anaconda não se enquadra tecnicamente como um ambiente integrado de desenvolvimento (IDE - Integrated Development Environment) para Python.

 

 

2.1. Download e Instalação do Anaconda

 

Para fazer o download do Anaconda, aponte o navegador do seu computador para o site https://www.anaconda.com/download#downloads. Lá você terá acesso à todas as versões disponíveis para download. Para efeitos práticos, este curso usará sempre a versão Windows 64-Bits em inglês. Ao tempo de publicação deste post, a versão do Anaconda Navigator era a 2.5.2 e a versão do Python, 3.11:

Figura 2.1a) Página de download do Anaconda IDE

 

Nota:  Atualmente já é possível utilizar o Anaconda diretamente na nuvem (Anaconda Cloud Suite), sem necessidade de instalação de software no seu PC. Esta solução provê um ambiente Python com Jupyter Notebook diretamente na nuvem mediante a contratação de uma assinatura paga do serviço. Uma alternativa interessante para o uso de Python com Jupyter Notebook na nuvem da Google, o serviço Google Colab.

 Clique na versão mais indicada para o seu computador e salve o programa instalador. Quando o download terminar, execute o programa instalador.  Quando a tela abaixo aparecer, clique em “Next”:

Figura 2.1b) Tela de Instalação do Anaconda IDE

 

Na sequência, serão exibidos os Termos de Uso do programa. Clique em “I Agree”:

Figura 2.1c) Termos de Uso do Anaconda IDE

 

O IDE Anaconda pode ser instalado para ser utilizado por todas as pessoas que usam o seu computador, ou ficar disponível somente para você. Aliás, esta é a opção recomendada, portanto, basta clicar em “Next”:

Figura 2.1d) Usuários que poderão executar o IDE Anaconda

 

Na sequência o instalador irá perguntar onde você quer instalar o IDE Anaconda. Sem alterar nada, basta clicar em “Next”:

Figura 2.1e) Pasta onde o Anaconda IDE será instalado

 

A tela a seguir irá perguntar se você quer que um atalho seja adicionado ao Menu Iniciar, se Anaconda3 deve ser registrado como interpretador Python 3.11 padrão (clique para selecionar, se não estiver selecionado) e se o cache dos pacotes do instalador devem ser eliminados após a instalação (clique para selecionar, se não estiver selecionado, pois isto vai poupar espaço em disco).  Certifique-se de que a as opções abaixo estão selecionadas no seu instalador e clique em “Install”:

Figura 2.1f) Opções avançadas de instalação

 

Na sequência o programa instalador irá copiar os módulos para o seu HD e registrar todos os passos necessários para habilitar o programa conforme as opções que você selecionou. Aguarde até o processo finalizar:

Figura 2.1g) Processo de instalação em andamento

 

Ao término da instalação, clique em “Next”:

Figura 2.1h) Instalação completada com sucesso

 

 

A próxima tela serve apenas como um lembrete de que o IDE Anaconda também instalou uma versão local do Jupyter Notebook (veremos mais sobre o Jupyter logo adiante) e que uma versão em nuvem também está disponível. Clique em “Next”:

Figura 2.1i) Aviso sobre o Jupyter

 

Na última tela do instalador do Anaconda podemos optar por executar o Anaconda Navigator (nome oficial do IDE Anaconda) e também temos a opção de ver um tutorial sobre o produto. Desmarque todos e clique em “Finish”:

Figura 2.1j) Finalização da instalação

Clique nos pontos indicados para abrir a pasta de aplicativos e ter acesso ao Anaconda Navigator:

Figura 2.1k) Acessando o menu de aplicativos no Windows11


O programa foi instalado e, se você optou por criar um atalho no menu Iniciar, o mesmo estará disponível na pasta Anaconda3 no menu de aplicativos:

Figura 2.1l) A pasta Anaconda3 no menu de aplicativos

  

Clique com o botão direito do mouse sobre a linha do Anaconda Navigator para poder ter acesso à criação de um atalho na barra de ferramentas do Windows:

Figura 2.1m) Criando um atalho na barra de tarefas

 

Pronto! Sua barra de tarefas agora deve ter um ícone apontando para o Anaconda Navigator:

Figura 2.1n) Atalho para o Anaconda Navigator na barra de tarefas do Windows

 

Agora você já pode clicar no ícone do Anaconda Navigator para abrir o programa. O símbolo abaixo deverá aparecer para indicar que o Anaconda Navigator está carregando:

Figura 2.1o) Iniciando o Anaconda Navigator

 

O programa pode demorar alguns segundos para carregar todos os módulos. Quando finalizado, exibirá a tela abaixo. Clique no “X” para fechar a tela de assinatura da versão em nuvem:

Figura 2.1p) Primeira execução do Anaconda Navigator

 

É comum que ao executar o Anaconda Navigator você seja avisado que há uma nova versão disponível para download. A Cognitiva sugere que você sempre mantenha suas versões atualizadas, portanto, se esta tela aparecer para você, clique em “Yes”:

Figura 2.1q) Aviso de nova versão do Anaconda Navigator disponível


2.2. Configurando um Ambiente Python Para o Curso

 

A partir da versão 2.7 a linguagem Python ganhou a possibilidade de trabalhar com múltiplas configurações, chamadas “ambientes” (environments, em inglês). Com isto você tem a flexibilidade de configurar o interpretador Python com diferentes configurações de bibliotecas, facilmente alternando entre estes ambientes, sem que um interfira com o outro. O Anaconda Navigator facilita este processo. Para prosseguirmos com o curso, vamos criar o nosso próprio ambiente e inicializa-lo com as bibliotecas que vamos usar.


Clique aqui para baixar o arquivo de configuração de ambiente CURSO_ML.yaml e salve num local conhecido, como, por exemplo, a sua pasta de Downloads.

 

Agora, (1) clique na opção “Environments”, em seguida (2) clique em “Import” e, na janela seguinte, (3) clique no ícone da pasta. Escolha a pasta onde você salvou o arquivo CURSO_ML.yaml e (4) dê dois cliques no nome do arquivo para selecionar e abrir o arquivo:

Figura 2.2a) Importando um novo ambiente para uso no curso.

 

Uma vez selecionado o arquivo CURSO_ML.yaml , clique em “Open”. Certifique-se de que o nome do ambiente (New environment name) também seja CURSO_ML  e clique em “ Import ”:

Figura 2.2b) Importar o arquivo de definição de ambiente CURSO_ML.yaml

 




2.3. O Jupyter Notebook


2.3.1. O que é o Jupyter Notebook?

 

Parte do Projeto Jupyter, o Jupyter Notebook é um aplicativo web leve, que pode ser instalado no seu próprio computador ou notebook, e é focado em autoria de blocos de notas de forma interativa com o interpretador Python. Ele oferece uma maneira interativa e rápida para gerar documentos (notebooks) intercalando texto, código, gráficos, dados e resultados.

 

O Jupyter Notebook é uma forma fácil e elegante para gerar a documentação do seu projeto Python e, uma vez que os notebooks são salvos em arquivos do tipo  .ipynb , é possível compartilhar conhecimento. É uma ferramenta composta por duas partes:

  •  Uma aplicação web: a parte servidora pode executar localmente no seu computador – como foi instalado pelo Anaconda Navigator na etapa anterior, ou estar na nuvem, disponível nos serviços da Anaconda Cloud Suite ou Google Colab, entre outros

  • Documentos tipo Jupyter Notebook: são documentos criados usando a ferramenta, gravados em arquivos formato .ipynb compartilháveis e que combinam código-fonte, texto formatado ou não, dados, visualizações enriquecidas por modelos 3D, gráficos, fórmulas matemáticas, figuras e controles interativos.

 

Entre as vantagens de se usar Jupyter Notebook para rodar seu código Python estão: a interatividade proporcionada aliada ao registro das execuções, uma vez que o resultado fica incorporado ao documento, a possibilidade de se  combinar diversos elementos para gerar um documento mais completo e inteligível e a possibilidade de compartilhar os arquivos .ipynb com outras pessoas.

 

2.3.2. Instalando o Jupyter Notebook pelo Anaconda Navigator

 

Conforme mencionado anteriormente, nosso curso será baseado na interatividade e capacidade de documentação proporcionada pela ferramenta Jupyter Notebook, em conjunto com o interpretador Python 3. Para isto, volte à tela inicial (“Home”), certifique-se de que o servidor Jupyter Notebook está instalado. Se ao invés de “Launch” estiver escrito “Install”, significa que primeiro você precisará instalá-lo para depois usá-lo. Para instalação, basta clicar em “Install” e aguardar o processo de instalação ser concluído.


Uma vez que o Jupyter Notebook estiver instalado e o botão “Launch” estiver aparecendo, clique nele:

Figura 2.3.2a) Inicializando o Jupyter Notebook

 

Após clicar em “Launch” para iniciar o Jupyter Notebook, você deverá ver uma janela aberta no seu navegador, muito parecida com esta:

Figura 2.3.2b) A tela do Jupyter Notebook 

Atenção: O Jupyter Notebook não é o Anaconda, nem parte dele, mas, uma vez que você usa o Anaconda Navigator para lançar (executar) o Jupyter Notebook, se você fechar o Anaconda Navigator, o servidor Jupyter Notebook também vai fechar e seus documentos não funcionarão mais. Isto acontece porque o servidor Jupyter Notebook é executado como uma sub-thread do Anaconda Navigator. Ao se terminar a thread principal, todas as threads  filhas também são terminadas.


2.3.3. Criando e Configurando a Pasta do Curso no Jupyter Notebook

 

A primeira coisa que precisamos fazer é criar uma pasta que vai conter todos os arquivos do tipo Jupyter Notebook ( .ipynb ) deste curso. Para isto, clique em New -> New Folder para criar uma pasta onde vamos armazenas estes arquivos:

Figura 2.3.3a) Criando uma nova pasta para armazenar os notebooks do curso

 

Em seguida digite “CURSO_ML” para dar um nome à pasta recém-criada:

Figura 2.3.3b) Nomeando a pasta recém-criada

Nota:  Se você errou alguma coisa na hora de criar e nomear esta pasta, poderá clicar no quadradinho à esquerda do nome da pasta e escolher entre os botões Rename ou Delete  para renomear ou apagar a pasta, respectivamente.

Se você seguiu o roteiro de instalação conforme foi apresentado até aqui, a sua pasta deverá estar criada dentro da árvore “C:\Users\<Seu_Nome>\CURSO_ML" e você pode conferir usando o Windows Explorer:

Figura 2.3.3c) Validando a pasta pelo Windows Explorer

 

Voltando para a janela do navegador onde estávamos trabalhando com o Jupyter Notebook, dê um duplo clique no nome da pasta:

Figura 2.3.3d) Entrando pelo navegador com o Jupyter Notebook na pasta criada

  


2.3.4. Criando um Novo Documento no Jupyter Notebook

 

Agora que já temos uma pasta criada, podemos começar a popular esta pasta com conteúdo. Vamos criar nosso primeiro documento no Jupyter Notebook. Clique em New > Notebook:

Figura 2.3.4a) Criando um novo documento no Jupyter Notebook

 

Observe que uma nova aba (ou janela) será aberta no seu navegador. Como esta é a primeira vez que você cria um notebook, o Jupyter Notebook vai lhe pedir para escolher (1) qual kernel (qual versão do Python, se você tiver mais de uma versão instalada) você quer usar. Escolha Python 3 e certifique-se de marcar em (2) “Always start the preferred kernel”. Depois clique em (3) Select :

Figura 2.3.4b) Selecionando a versão do Python

 

Nota:  A cada nova aula teremos um arquivo .ipynb  correspondente, que você deverá baixar no seu computador e salvar na pasta CURSO_ML.

 


2.3.5. Entendendo a Interface de Usuário do Jupyter Notebook

 

Logo abaixo do menu, temos dois blocos de botões. No primeiro bloco estão o botão para salvar o documento e as funções que manipulam o conteúdo das células:

Figura 2.3.5a) Botões de manipulação de conteúdo

 

No segundo bloco, estão os botões que interagem com o Kernel Python:

Figura 2.3.5b) Botões de interação com Kernel Python

 

 Na sequência, temos a área onde interagimos com o pré-processador Jupyter Notebook. Esta área é conhecida como célula e pode ser de três tipos: Code, Markdown e Raw. A célula ativa sempre será aquela que estiver destacada em azul à sua esquerda:

Figura 2.3.5c) Célula de código Jupyter Notebook

 

2.3.6. Seu Primeiro Código Python

Agora vamos executar nosso primeiro código Python: nossa versão do famoso “Hello world”. Clique na linha, digite o código abaixo e aperte Enter :

print ("Olá mundo!")

Sua tela deve aparentar algo assim:

Figura 2.3.6a) Seu primeiro código Python


Como você deve ter observado, não aconteceu nada além do cursor ir para a linha de baixo. O código Python pode ser composto de muitas linhas, então, para indicar ao Jupyter Notebook que você quer que o código seja executado, você deve teclar Shift + Enter  ou clicar no botão play (triângulo).


Tente novamente, agora clicando no play ou teclando   Shift  +  Enter e a sua tela deve apresentar algo assim:

Figura 2.3.6b) Execute o código clicando no botão play ou teclando   Shift  +  Enter  

 

Note que ao clicar no botão play (1) o código foi executado e o resultado (2) apareceu logo após a célula contendo o código Python. O Jupyter Notebook também avançou para a célula seguinte. Como não existia nenhuma célula, ele automaticamente criou uma nova (3).

Nota:  Sempre que você clicar no play e o Jupyter Notebook concluir a execução de uma célula, ele automaticamente seleciona a célula seguinte como célula ativa, mas não executa o código a não ser que você clique novamente no play, ou que tenha clicado no botão >>.

Agora clique no botão de salvar para guardar o seu primeiro arquivo. Como não demos nenhum nome a ele ainda, ele será salvo como "Untitled.ipynb". Vamos aproveitar para renomeá-lo. Para isto, (1) clique em "File" e em (2) "Rename":

Figura 2.3.6c) Vamos renomear o arquivo salvo


Na tela seguinte, (1) substitua o nome que está lá por "ola_mundo.ipynb" e (2) clique no botão "Rename":

Figura 2.3.6d) Renomeando o arquivo Untitled.ipynb para ola_mundo.ipynb


Pronto! Seu primeiro código em Python está salvo no arquivo "ola_mundo.ipynb"! Com isto concluímos esta parte do curso.



2.4. Resumo


Até aqui:

  • Vimos como instalar o Anaconda e, junto com ele, instalamos o interpretador Python e o Jupyter Notebook, entre outras ferramentas

  • Também criamos um ambiente no Anaconda para uso exclusivo do curso e demos a este ambiente o nome de CURSO_ML

  • Criamos a pasta CURSO_ML onde vamos guardar todos os arquivos do curso

  • Criamos nosso primeiro programa em Python no Jupyter Notebook, executamos e salvamos tudo num documento do tipo   .ipynb

  • Por fim, vimos como salvar e como renomear arquivos e pastas sem sair do ambiente Jupyter Notebook.


Agora estamos com tudo pronto para começarmos a parte 3, onde vamos conhecer mais profundamente os conceitos da linguagem Python. Fique de olho no blog para não perder as próximas partes! Até lá!

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