Videoreceta Python No. 13-3: Instalar Jupyter

1. Video

2. Código

https://github.com/Fhernd/Recetas-Python

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Videoreceta Python No. 13-2: Instalar el Intérprete Mejorado IPython

1. Video

2. Código

https://github.com/Fhernd/Recetas-Python

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Videoreceta Python No. 13-1: Crear un Ambiente Virtual

1. Video

2. Código

https://github.com/Fhernd/Recetas-Python

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Receta Python No. 13-4: Usar el Shell de Línea de Comandos xonash

1. Problema

Usar Python como shell de línea de comandos para realizar tareas en el sistema operativo adyacente (e.g., Windows, Linux, MacOS).

2. Solución

La utilidad xonsh es un sustituto al shell de línea de comandos por defecto del sistema operativo.

Este shell ofrece la funcionalidad del motor de Python: esto ayuda a que, por ejemplo, tareas repetitivas puedan ser automatizada a través de todos los módulos que ofrece este lenguaje de programación (Bernard, 2016).

3. Código Python

Instalación:

pip install xonsh

Uso:

xonsh

Se iniciará el shell; y ahora se podrán ejecutar comandos:

$ import numpy as np
$ np.random.random()

Esto dará como resultado:

0.3745401188473625

4. Literatura & Enlaces

Bernard J. (2016). Python Recipes Handbook: A Problem-Solution Approach. Canada: Apress.

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Receta Python No. 13-3: Instalar y Ejecutar el Entorno Jupyter

1. Problema

Instalar y ejecutar el entorno de ejecución Jypter.

2. Solución

Jupyter provee un ambiente de trabajo gráfico análogo a Maple, Mathematica o Matlab. La interfaz gráfica de esta aplicación está basada en Web (Bernard, 2016).

3. Código Python

Instalación:

pip install jupyter

Ejecución:

jupyter notebook

Prueba de ejecución en el navegador Web:

Figura 1. Jupyper Notebook en ejecución.

4. Literatura & Enlaces

Bernard J. (2016). Python Recipes Handbook: A Problem-Solution Approach. Canada: Apress.

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Receta Python No. 13-2: Usar el Shell IPython

1. Problema

Usar un shell intérprete alternativo al que trae por defecto una instalación oficial de Python.

2. Solución

En el ecosistema de soluciones Python existe una alternativa shell conocida como IPython que trae consigo diferentes mejores sobre el propio nativo de Python (Bernard, 2016).

3. Código Python

Instalación de IPython:

pip install ipython

Una vez instalado, se puede utilizar vía línea de comandos:

ipython

Un contenido similar a este debería aparecer a continuación:

Figura 1. Ejecución del shell de ipython.

Luego, se podría ejecutar el comando timeit para calcular el tiempo de ejecución de una sentencia Python:

timeit x = range(1000000)

El intérprete ipython retornará, para un caso particular, el siguiente resultado:

482 ns ± 3.15 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000000 loops each)

Estos comandos pueden ser guardados en un archivo para su ejecución o revisión posterior:

save comandos.py 1

Esto generará un archivo llamadado comandos.py con este contenido:

# coding: utf-8

get_ipython().run_line_magic('timeit', 'x = range(1000000)')

Existen otros comandos de interés que provee este intérprete mejorado. Queda en manos del lector explorar la documentación oficial.

4. Literatura & Enlaces

Bernard J. (2016). Python Recipes Handbook: A Problem-Solution Approach. Canada: Apress.

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Receta Python No. 13-1: Crear un Ambiente de Ejecución

1. Problema

Crear un ambiente de ejecución de Python para el desarrollo de una aplicación.

2. Solución

La utilidad virtualenv permite crear y administrar ambientes de ejecución. Un ambiente de ejecución facilita trabajar con las librerías requisito y particulares a un proyecto Python.

3. Código Python

Antes de usar virtualenv es necesario instalarlo:

pip install virtualenv

Luego para crear un ambiente de ejecución para un proyecto:

virtualenv NuevoProyecto

Este comando creará un nuevo directorio donde se almacenarán todas las configuraciones, librerías, etc., para el proyecto particular.

4. Literatura & Enlaces

Bernard J. (2016). Python Recipes Handbook: A Problem-Solution Approach. Canada: Apress.

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