Até o fechamento deste arquivo, Python 3 ainda não era compatível com versões anteriores e a maioria das bibliotecas baseadas em ciência de dados são executadas em Python 2.7 mais confiável. Então essa é a versão que iremos ensinar.
Nada não permite que você instale as duas versões em seu computador.
FAZENDO DOWNLOAD DO PYTHON
Aqui temos o link para baixar o Python em http://www.python.org. No entanto eu prefiro usar o Anaconda e recomendo o mesmo. Está distribuição vem com mais de 400 dos mais populares pacotes Python em matemática, ciência, engenharia e mais importante, análise de dados. O link para baixar Anaconda é: Instalar Anaconda
Algumas instruções detalhadas da instalação do Anaconda Anaconda.
Usuários de sistema operacional Windows “meu caso” a instalação é praticamente next..next…finsh. Só fique atento para criação de diretórios, pois, no futuro será importante para manter sua biblioteca de códigos.
RODANDO Python
Depois de instalado o Anaconda, abra o Anaconda Prompt.
Ele abrirá o prompt de comando com a instrução: jupyter notebook
O Jupyter Notebook abrirá em seu navegador padrão.
Para começar a usar o Python, vá para NOVO no canto superior direito e selecione Python
Clique duas vezes em Sem título na parte superior do seu novo caderno para alterar o nome. Vamos chamar este testeJupter:
USANDO O NOTEBOOK
Em Jupyter Notebooks, trabalhamos nos retângulos sombreados marcados em []. Para ver a saída do seu comando, você pressiona Shift + Enter. Aperte Enter sozinho, adiciona outra linha ao bloco de código em que você está trabalhando, mas não executa o código.
Por hoje é só.. Instalamos o Python, começamos a mexer no Jupter notebook que é “tradutor” do da linguagem Python e mais para frente vamos começar a brincar com a linguagem.
[…] Python hoje está em ascensão devido a sua versatilidade em implementação, facilidade de aprendizado, facilidade com que se pode administrar servidores tanto Windows quanto Linux, criação de rotinas, padronização de processos com “robôs” e claro, sua grande interação com as novas tecnologias como Spark, Hadoop, pacotes de data science, inteligência artificial entre outros… No link você encontra 10 motivos para aprender Python 10 Motivos para aprender Python. […]
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