Jupyter Notebook para Python: o que você precisa saber

O Jupyter Notebook é uma ferramenta poderosa e interativa que transforma a forma como os desenvolvedores trabalham com Python. Com sua interface intuitiva, permite que você combine a escrita de textos explicativos e a execução de códigos em um mesmo ambiente, facilitando a análise e visualização de dados.

Neste artigo, você aprenderá os fundamentos do Jupyter Notebook e como instalá-lo, tanto via Anaconda quanto utilizando o gerenciador de pacotes pip. Além disso, exploraremos dicas práticas para utilizar a ferramenta de maneira eficiente em seus projetos de data science, tornando sua experiência de programação mais produtiva.

O que é Jupyter Notebook?

O Jupyter Notebook é uma aplicação web de código aberto que proporciona um ambiente de desenvolvimento interativo, permitindo que desenvolvedores escrevam e executem códigos de forma dinâmica. Ele se apresenta como um caderno digital, onde é possível narrar uma história lógica por meio de células, que podem conter tanto textos explicativos quanto códigos executáveis.

Uma das grandes vantagens do Jupyter Notebook é que cada célula pode ser manipulada de forma independente, o que facilita o desenvolvimento de projetos em ciência de dados, permitindo que os usuários ajustem e testem partes específicas de seu código rapidamente, sem precisar rodar scripts inteiros.

Além de suportar a linguagem Python, o Jupyter Notebook também é capaz de trabalhar com outras linguagens, como Ruby, Julia, Perl, Matlab e R. Com seu visual simples e suas funcionalidades ricas, tornou-se essencial para a comunidade de Data Science, possibilitando visualizações gráficas e resultados interativos diretamente no navegador.

Como instalar o Jupyter Notebook

Para instalar o Jupyter Notebook, você pode seguir algumas etapas, dependendo da sua experiência e das ferramentas que já possui.

Pré-requisito: Python

O Jupyter requer Python para ser instalado. A versão do Python necessária varia para as diferentes versões do Jupyter Notebook:

• Python 3.6 ou superior para o Notebook v6.3

• Python 3.7 ou superior para o Notebook v7

Instalando o Jupyter usando Anaconda

Recomendamos que novos usuários instalem o Anaconda, que por sua vez instala convenientemente o Python, o Jupyter Notebook e outros pacotes comuns para computação científica e ciência de dados. Siga os passos abaixo:

1. Baixe o Anaconda: Recomendamos baixar a versão mais recente do Anaconda com Python 3 (atualmente Python 3.9).

2. Instale o Anaconda: Siga as instruções na página de download.

3. Inicie o Jupyter Notebook: Basta executar o comando jupyter notebook.

Instalando o Jupyter com pip

Se você já possui o Python instalado e prefere utilizar o gerenciador de pacotes pip, siga estas etapas:

1. Atualize o pip: Certifique-se de que você tem a versão mais recente do pip, executando:

   pip3 install --upgrade pip
   

   (Use pip se estiver usando Python 2).

2. Instale o Jupyter Notebook: Execute o comando:

   pip3 install jupyter
   

Após a instalação, você pode iniciar o Jupyter Notebook usando o comando jupyter notebook.

Como usar o Jupyter Notebook para Python?

Para usar o Jupyter Notebook para Python, siga estas etapas simples:

1. Escolha um ambiente: Você pode usar notebooks Jupyter localmente ou optar por um serviço hospedado, como o DataLab da DataCamp, que oferecem funcionalidades completas de notebooks Jupyter, permitindo a conexão a bancos de dados e colaborações em tempo real.

2. Criação de células: Os notebooks Jupyter são compostos por células, que podem conter texto ou código. Para adicionar uma nova célula de código, pressione o botão ‘Add Code’, onde você escreverá seu código Python.

3. Escrevendo e executando código: Dentro da célula, escreva o código Python como se estivesse em um script. Para executar o código, clique em "Run" ou pressione CTRL/CMD + Enter. O resultado da execução será exibido logo abaixo da célula de código.

4. Comandos e modificação de células: O Jupyter oferece dois modos de interação: o modo de comando (para navegação entre células) e o modo de edição (para editar o conteúdo da célula). Você pode alternar entre os modos usando Escape e Enter.

5. Trabalhando com o sistema de arquivos: Você pode carregar, salvar e baixar arquivos diretamente no notebook usando a barra lateral. Para carregar um arquivo, clique em 'Browse and upload files'.

6. Publicação e compartilhamento: No DataLab, é possível publicar seu notebook para que outras pessoas possam visualizá-lo e comentar, utilizando o botão ‘Publish’ para compartilhar seu trabalho.

Como conectar o Jupyter Notebook ao Python?

Conectar o Jupyter Notebook ao Python é um processo simples (geralmente ocorre automaticamente ao instalar o Jupyter). Aqui estão os passos para garantir que a conexão ocorra sem problemas:

Instalação via Anaconda:

• O Anaconda inclui o Python e várias bibliotecas essenciais. Baixe-o do site oficial, escolha o instalador adequado para seu sistema operacional e abra o Anaconda Navigator, onde o Jupyter Notebook estará disponível.

Instalação via pip:

• Se preferir instalar o Jupyter Notebook usando o pip, certifique-se de que o Python já está instalado em seu sistema. Conforme já tínhamos abordado antes, basta abrir o terminal e executar:

  pip install jupyter
  

Após a instalação, você pode iniciar o Jupyter Notebook digitando jupyter notebook no terminal. Isso abrirá uma nova aba no seu navegador, onde começará a escrever e executar seu código Python diretamente em células.

Como executar scripts Python no Jupyter Notebook?

Executar scripts Python no Jupyter Notebook é simples e pode ser feito através de várias abordagens:

1. Abrir o Jupyter Notebook: Inicie o Jupyter Notebook no seu navegador com o comando:

   jupyter notebook
   

2. Criar ou abrir um Notebook: Você pode criar um novo notebook clicando no botão "Novo" e selecionando a versão do Python, ou abrir um existente clicando no arquivo desejado.

3. Executar código direto: Em uma nova célula, digite seu código Python e pressione Shift + Enter ou clique no botão "Run" na barra de ferramentas.

4. Executar scripts externos: Utilize o comando mágico %run para executar um script Python existente:

   %run myscript.py
   

5. Carregar conteúdo de scripts: Use o comando %load <nome_do_script.py> para importar o código de um arquivo diretamente para a célula.

6. Importar scripts: Outra abordagem é importar seu arquivo Python como um módulo usando import <nome_do_script>. Lembre-se de que será necessário reimportá-lo após modificações no arquivo.

Dicas e atalhos para otimizar o uso do Jupyter Notebook

Modos do Jupyter

Antes de utilizar os atalhos, é importante entender os dois modos do Jupyter:

• Command Mode: Quando uma célula está selecionada.

• Edit Mode: Quando você está escrevendo dentro de uma célula.

Atalhos úteis

Mudar entre os modos:

• Esc: Mudar para Command Mode.

• Enter: Mudar para Edit Mode.

Inserir células (Command Mode):

• A: Insere uma célula acima.

• B: Insere uma célula abaixo.

Mudar o modo da célula:

• M: Muda para Markdown (modo de texto).

• Y: Muda para Code (modo de código).

Executar códigos (pode ser usado em ambos os modos):

• Ctrl + Enter: Executa a célula de código.

• Alt + Enter: Executa a célula de código e adiciona uma nova célula abaixo.

• Shift + Enter: Executa a célula de código e seleciona a célula abaixo; caso ela não exista, uma nova será criada.

Outros atalhos úteis:

• Ctrl + /: Comenta a linha.

• Ctrl + S: Salva.

• Ctrl + D: Deleta a linha.

Ver e criar novos atalhos (Command Mode):

• H: Mostra a lista de atalhos.

• H + seleção da opção "Edit Shortcuts": Abre a janela para edição dos atalhos, permitindo alterar ou criar novos.

Prática

A prática com esses atalhos é essencial para uma programação mais eficiente e ágil, reduzindo a dependência do mouse. Para mais detalhes sobre como usar e formatar textos em Markdown no Jupyter, você pode acessar o Markdown Cheatsheet.

Vale a pena usar o Jupyter Notebook?

Sem dúvidas! Essa ferramenta não só facilita a escrita e execução de código Python de forma interativa, como também torna a análise de dados mais intuitiva e colaborativa. Ao integrar texto e visualizações em um único ambiente, o Jupyter Notebook se destaca como um recurso valioso para profissionais de Data Science e outros desenvolvedores.

Através deste guia, você aprendeu desde a instalação até dicas práticas para otimizar sua experiência com o Jupyter Notebook. Com esses conhecimentos em mãos, você pode aproveitar ao máximo essa poderosa ferramenta e aprimorar sua produtividade em projetos de Python.