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JUPYTER NOTEBOOK PARA PRINCIPIANTES

JUPYTER NOTEBOOK PARA PRINCIPIANTES

En este artículo veremos algunos aspectos muy generales de la herramienta Jupyter notebook, el objetivo es lograr romper el hielo con esta herramienta y despertar un interés por querer incursionar más en ella, además de ser tremendamente poderosa es tremendamente cómoda de trabajar y muy versátil, los invitamos a disfrutar de este pequeño artículo.

La página oficial de Jupyter Notebook es jupyter.org, en ella se podrá encontrar detalladamente de que trata el proyecto y todas las bondades que nos puede llegar a brindar.

En este artículo comentaremos algunas facilidades que nos ofrece la herramienta y el provecho que le podemos sacar en nuestro desarrollo particularmente con el lenguaje Python en su versión 3.

Obtener Jupyter

La forma más sencilla de obtener jupyter en nuestro equipo local es descargando “Anaconda” desde si sitio web oficial: www.anaconda.com/distribution

Dependiendo del sistema operativo que tengamos o en el cual queramos utilizar Jupyter descargaremos la versión 3.7 (que es la última a la fecha de este artículo y la que utilizaremos como ejemplo)

¿Se puede tener más de una versión de Python a la vez?

Claro que sí, lo veremos un poco más adelante.

Una vez tengamos anaconda instalada en nuestro equipo, podremos hacer uno de la aplicación “Anaconda-Navigator” que tiene una apariencia más o menos así:

Donde ya tenemos nuestro primer acercamiento con “jupyter notebook” (es probable que al ser primera vez el botón que en la imagen dice “Launch” diga “Install”, debemos instalar la aplicación en caso de ser el caso.

En el apartado de la izquierda donde dice “Environments” es donde podemos crear diferentes ambientes de Python con la misma versión u otras versiones, incluso en otros lenguajes dependiendo los que tengamos integrados.

Primeros pasos con Jupyter

Para ejecutar jupyter tenemos 2 opciones:

Opción 1: Si al momento de instalar anaconda nos percatamos de la opción de agregar las librerías al “path” de nuestro sistema operativo, bastaría solo con abrir una consola en el directorio donde queremos crear nuestros archivos de jupyter y escribir el comando ‘jupyter-notebook”.

Opción 2: Presionar el botón “Launch” que nos provee la aplicación “Anaconda-Navigator”

Una vez levantado el servicio web (generalmente sobre el puerto 8888) nuestro navegador de preferencia nos mostrará el listado de archivos y directorios en el cual jupyter fue lanzado, ahora podemos comenzar a crear documento “.ipnb”.

En la esquina superior derecha tenemos la opción “new” que nos permitirá crear nuestro primer documento, en este caso Python 3.

Primer documento en Jupyter

Esta sería nuestra primera vista de un documento, no veremos cada una de las opciones, pero si las más útiles para este artículo.

  1. Nombre del documento: Donde dice “Untitled” podemos hacer clic y definir un nombre nuevo para nuestro proyecto
  2. Botón de guardado: existe uno manual, pero todo el trabajo se guarda automáticamente mientras estemos trabajando.
  3. El signo “+” nos permitirá agregar nuevas celdas, hagamos unos clics y veamos como de ve

El tipo de código lo veremos en el combo box que dice “code” por defecto, esto significa que está preparado para recibir código en Python, cambiaremos la celda del medio a modo “Markdown” (seleccionamos la celda y modificamos el combox)

Podemos notar que ya no tiene “In [  ]:” a su lado izquierdo, esto significa que está todo bien!

Nuestro primer código

El objetivo de las celdas es que podamos escribir trozos que creemos podemos llegar a utilizar de manera individual sin necesidad de ejecutar todo el programa o bien para optimizar el orden, utilizaremos como ejemplo un código en Python que tenga una función que sea capaz de retornar la potencia de 2 de cualquier número que nosotros queramos, dicho matemáticamente queremos realizar la siguiente función f(x) = x2.

Escribimos nuestra función (que no era tan complicado verdad) y con la combinación de teclas “shift+enter” ejecutamos nuestra celda, veremos un número auto incrementable en los corchetes de la izquierda según la vez que hayamos ejecutado una celda, en este caso es la primera vez, si ejecuto otra celda dirá 2 y si ejecuto nuevamente la celda que tiene 1 dirá 3, esto nos permitirá saber que celda hemos ejecutado y en qué orden.

Bueno, hecho lo anterior jupyter ahora nos permitirá utilizar nuestra función f(x) en cualquier otra celda del documento, de la siguiente forma:

Finalmente, ¿Y la celda del medio con markdown?

¡En ella podemos hacer comentarios como nunca antes!, si tienen algo de conocimiento de HTML y un poco de LaTeX, podemos agregar notas muy interesantes.

Agregaremos la siguiente información en la celda con Markdown y el resultado será el siguiente:

Esperamos les haya sido útil para romper el hielo con esta tremenda herramienta y los invitamos a seguir la revista de Underc0de.

Escrito por: @DEBOBIPRO  |  MODERADOR UNDERC0DE
Informático de profesión, Dedicado a la docencia y al estudio constante de diferentes áreas de la informática ligadas a la ciencia de la computación, en particular le gusta el área de inteligencia artificial y como matemáticamente se construyen los modelos para lograr conseguir diferentes tipos de objetivos y tareas. Otra área de su interés por supuesto que es la seguridad informática,
hace un par de años que está muy involucrado en esta área realizando algunos trabajos en empresas y de forma particular, miembro de la gran comunidad de Underc0de en la cual se siente muy orgulloso de poder compartir sus conocimientos y aprender de los colegas de la comunidad.
Contacto:
underc0de.org/foro/profile/jx4nk00

Articulo publicado en

UnderDOCS – Agosto 2019, Número 1

https://underc0de.org/foro/e-zines/underdocs-agosto-2019-numero-1/

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29 diciembre, 2019

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