Técnicas y Aplicaciones de Teledetección: Cambio Climático-Riesgos y Desastres
Introducción a Python y Jupyter NoteBook
En este cuaderno vamos a introducirnos brevemente en el lenguaje de programación de Python para el procesamiento de imágenes, mediante la plataforma de Jupyter NoteBook.
Tutorial de Python con Jupyter Notebook
Objetivo:
Aprender a realizar programas simples en Python utilizando cuadernos de Jupyter.
Conocimientos previos:
Conocimientos de programación básica: variables, estructuras de control, funciones y matrices.
Jupyter Notebook es una de las aplicaciones para programar en Python que podemos utilizar. Esta aplicación facilita la creación de documentos que permiten combinar código con otros elementos tales como texto enriquecido, imágenes, enlaces, etc. Esto ha hecho que se convierta en un formato muy utilizado por la comunidad de data science. En concreto, Jupyter Notebook es una aplicación cliente/servidor que puede correr localmente en un navegador de Internet sin necesidad de tener una conexión a Internet. Sin embargo, al tratarse de una aplicación de red también puede ejecutarse remotamente a través de Internet.
Los ficheros producidos por esta aplicación, llamados jupyter notebooks o simplemente notebooks, tienen la extensión .ipynb, y a priori sólo pueden abrirse desde la misma aplicación Jupyter Notebook. Si bien es cierto que también se pueden abrir con cualquier aplicación de bloc de notas al tratarse en realidad ficheros de texto en formato JSON. En este caso hay que notar que perdemos el formato visual que nos proporciona la aplicación Jupyter Notebook.
La aplicación Jupyter Notebook consta en realidad de dos componentes:
Kernel:
Que es la parte del programa que se encarga de ejecutar el código. En principio el kernel que viene por defecto ejecuta código Python, aunque también se pueden instalar kernels para otros lenguajes.
Dashboard:
Esta parte es la que nos muestra los Notebooks, y se usa también para gestionar los kernels.
Instalar Jupyter Notebook
Para instalar Jupyter Notebook antes necesitamos tener instaladas las versiones de Python 3.3 o superior, o Python 2.7 en nuestro ordenador. Cumplido este prerrequisito, la forma más fácil de instalar Jupyter Notebook en nuestro ordenador es mediante la distribución Anaconda que además nos facilita el acceso a más de 1500 librerías usadas comúnmente como son NumPy, pandas, sci-kit learn o TensorFlow.
¿Como funciona?
- Puede [descargar](Introducción a Python y Jupyter NoteBook (1).ipynb) el cuaderno de Jupyter Notebook y utilizar los recursos de computación de su PC.
- Otra opción alternativa, es el de Google Colab. Como entorno de computación en la nube para cuadernos de Jupyter, la cual aprovecha los recursos técnicos externos, permitiendo que esta herramienta se pueda aplicar en dispositivos con una potencia de computo más limitada, incluidos dispositivos móviles como teléfonos y tabletas, en áreas con escaso ancho de banda. Para ello puede acceder a esta versión directamente haciendo clic en el icono de abajo.
