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Caderno de Aulas de MC102 - Algoritmos e Programação de Computadores

O que será necessário para utilizar o caderno:

Vocês vão precisar ter acesso a uma aplicação chamada "Terminal". Talvez seja a aplicação mais útil, porque vocês poderão usar o mesmo para dizer ao seu computador que faça praticamente tudo o que vocês quiserem. Usuários de Mac e Linux provavelmente estão familiarizados com este aplicativo. No Windows isso é um pouco mais complicado, já que a Microsoft é um tanto rebelde. Vocês podem instalar um emulador de terminal mais amigável do que o "Prompt de Comando" ou mesmo o "PowerShell" que acompanham o Windows. Eu sugiro instalar o Git Bash. Durante a instalação, certifique-se de selecionar a opção "Use Windows' default console window". Uma outra opção, recomendado principalmente para quem quer iniciar no mundo Linux, é instalar o Shell Bash do Linux no Windows através do subsistema Windows para o Linux, presente nas versões mais atuais do Windows 10. Aqui vocês encontrarão um dos muitos tutoriais de como fazer isto.

Para criar um programa, utilizamos um editor de texto para escrever o código do programa (e.g., Vim, Atom) ou um IDE -- Ambiente de Desenvolvimento Integrado (e.g., PyCharm, WingIDE) e um compilador/interpretador python. O compilador é o que transforma o código em um programa executável. O interpretador é um programa que executa diretamente os comandos da linguagem. Será preciso instalar o compilador/interpretador python da versão 3. Vocês poderão baixá-lo do site (https://www.python.org/downloads)

Jupyter Notebook

Um dos avanços mais significativos na arena de computação científica está em andamento com a explosão de interesse na tecnologia Jupyter Notebook. A publicação científica Nature apresentou recentemente um artigo sobre os benefícios dos notebooks Jupyter para pesquisas científicas. Jupyter Notebook nada mais é do que uma aplicação WEB de código aberto que permite criar e compartilhar documentos que contenham código, equações, visualizações e texto narrativo.

Depois de fazer o clone (recomendado, mais informações aqui ou aqui) ou o download do caderno de aulas em uma pasta local, vocês precisarão instalar o Jupyter Notebook e algumas extensões para poder usar o material do curso. Com o Python3 já instalado na sua máquina, execute no terminal:

  • obs.: Se vc tem somente o python3 instalado em sua máquina, o comando pip3 pode não existir. Neste caso, digite apenas pip.
    $ pip3 install jupyter
    $ pip3 install jupyter_contrib_nbextensions
    $ pip3 install tutormagic
    $ jupyter contrib nbextension install --user

Para usar as extensões necessárias, você também precisará ativá-las. Para fazer isso, você pode usar um subcomando Jupyter:

    $ jupyter nbextension enable codefolding/main
    $ jupyter nbextension enable latex_envs/latex_envs
    $ jupyter nbextension enable python-markdown/main
    $ jupyter nbextension enable toc2/main

Depois de instalar o Jupyter Notebook e as extensões em seu computador, você está pronto para executar o servidor do notebook. Você pode iniciar o servidor do notebook a partir da linha de comando. Usando o aplicativo Terminal no Mac/Linux ou prompt de comando no Windows, vá para a pasta onde você baixou o caderno de aulas e execute:

    $ jupyter notebook

Isso imprimirá algumas informações sobre o servidor do notebook em seu terminal, incluindo o URL do aplicativo da Web (por padrão, http://localhost:8888) bem como a forma de encerrar o aplicativo:

    $ jupyter notebook,
    [I 10:31:03.540 NotebookApp] Serving notebooks from local directory: /Users/marcio/Unicamp/MC102/Python/lectures,
    [I 10:31:03.541 NotebookApp] 0 active kernels,
    [I 10:31:03.541 NotebookApp] The Jupyter Notebook is running at:,
    [I 10:31:03.541 NotebookApp] http://localhost:8888/?token=046cfa3064f0b118f56f6ef8859c4ab68d1d202d79445759,
    [I 10:31:03.541 NotebookApp] Use Control-C to stop this server and shut down all kernels (twice to skip confirmation).

Em seguida, jupyter abrirá seu navegador da Web padrão para esta URL. Quando o notebook abrir no seu navegador, você verá o Notebook Dashboard, que mostrará uma lista dos cadernos, arquivos e subdiretórios no diretório onde o servidor do notebook foi iniciado. Na maioria das vezes, você deseja iniciar o servidor de cadernos no diretório que contém os cadernos do curso MC102. Muitas vezes, este será o seu diretório inicial.

Nota aos professores

Com o RISE, uma extensão de notebook Jupyter, você pode transformar instantaneamente seu notebook jupyter em uma apresentação ao vivo do reveal.js. Para instalar o RISE basta executar:

    $ pip install RISE
    $ jupyter-nbextension install rise --py --sys-prefix

isto fará com que um novo ícone Enter/Exit RISE Slideshow seja mostrado no toolbar do jupyter.

Extras

  • Livro "Practical Vim, second edition - Edit Text at the Speed of Thought" The Pragmatic Bookshelf,
  • Videos de Derek Wyatt sobre o editor Vim no Vimeo Derek Wyatt,
  • Livro (online) sobre o editor Atom Atom Flight Manual,
  • YouTube Video "Setting up a Python Development Environment in Atom" Corey Schafer
  • Full Stack Python é um livro aberto que explica conceitos em linguagem simples e fornece recursos excelentes sobre esses tópicos.

Créditos

Durante a elaboração deste caderno de lições, eu me beneficiei significamente de materiais disponíveis na web e, claro, procuro dar aqui os devidos créditos. Embora tenha tentado ser preciso e correto, se esqueci de alguma citação ou se infringi alguma falha de propriedade intelectual, eles são única e exclusivamente de minha responsabilidade, não tendo a Universidade de Campinas e o Instituto de Computação qualquer responsabilidade sobre o mesmo.

  • Composing Programs, John DeNero, UC Berkeley, Creative Commons Attribution-ShareAlike 3.0 Unported License.
  • Introduction to Computation and Programming Using Python, Ana Bell, Eric Grimson e John Guttag. MIT OpenCourseWare, Creative Commons License.
  • Explorations in Computing - An Introduction to Computer Science and Python Programming, John S. Conery, University of Oregon, Creative Commons License.
  • Livro Think Python, 2nd Edition, Allen B. Downey, licença Creative Commons Atribuição-NãoComercial CC BY-NC 3.0.
  • Python 3 Official Documentation. (https://docs.python.org/3/). PFS license, GPL-compatible.

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