Introdução ao Jupyter Notebook Para Python

Jupyter Notebook é uma aplicação web que permite a você criar e compartilhar documentos que contem ao mesmo tempo código interativo e textos explicativos.

Ele usa uma linguagem simples de markdown para formatação de texto e permite o uso de várias linguagens de programação além do Python. Ele é muito bom se você quer executar código de maneira interativa, por isso é muito usado no processamento exploratório de dados, simulações numéricas, modelagens estatisticas e até machine learning.

Como o Jupyter Notebook permite essa facilidade de rodar código e tomar notas, é uma baita ferramenta para quem está aprendendo a programar em Python.

Vamos ver então como você pode usar o Jupyter Notebook com o Python na sua máquina local.

Instalando o Jupyter Notebook

Comece acessando o site do projeto jupyter.org e encontrando o botão Install the Notebook (a Jupyter oferece também o Jupyter Lab, mas não é ele o nosso foco no momento). No site você encontra a opção de acessar o Jupyter Notebook online, sem precisar instalar nada, mas com menos controle tambem.

É possível fazer a instalação de duas maneiras, via pip ou com o Anaconda.

Pip é o package manager oficial do Python, através dele você pode instalar vários outros pacotes e dependencias que vão ser necessárias nos teus projetos. Se você jpa tem o Python instalado e configurado na sua máquina, basta usar o comando pip install notebook que já vai estar funcionando.

Anaconda é um kit de ferramentas para data science que já te entrega o Python junto com várias outras ferramentas comumente usadas nessa área. Se você é novo no Python e ainda não tem um ambiente funcional, essa é uma forma fácil de ter acesso a muitas das coisas que você vai acabar usando. Acesse o site de download da Anaconda e siga as instruções lá.

Rodando o Notebook

Depois de instalado, para rodar o Jupyter Notebook apenas digite o seguinte no seu terminal

$ jupyter notebook

Você vai ver uma resposta semelhante a essa

O servidor do Jupyter Notebook vai ser iniciado e no seu navegador default você deve estar vendo uma tela como a abaixo. Se não abrir o seu navegador, tente navegar para http://localhost:8889/tree

Essa é a página inicial do seu notebook, ela é separada em 3 abas: Files, Running e Clusters. A aba default é a Files, é nela que você vai visualizar, abrir e criar notebooks.

Criando um Notebook

Criar um Jupyter Notebook é bem fácil, basta clicar em New no canto direito e selecionar Python 3 do menu. O notebook vai ser criado e abrir em uma nova aba, você deve ver algo similar a:

Seu notebook está criado, mas ainda sem título. Clicando em Untitled, no topo da página, você pode mudar o título do notebook. Quando trocar o nome dele seu notebook será salvo e será criado um novo arquivo com o mesmo nome do notebook e a extensão .ipynb. Na tela inicial do Jupyter Notebook você poderá ver o seu novo notebook com o status running.

Selecionando o notebook na aba Files aparecem algumas opções no topo, como Duplicate, Shutdown e Delete. Duplicate vai criar uma cópia do seu notebook, Shutdown para de rodar o notebook e delete apaga.

Trabalhando com o Jupyter Notebook

O Notebook é composto por diferentes células, elas ficam uma sobre a outra e podem ser de dois tipos, código e markdown.

Célula de código

Essa é uma célula do tipo código e você pode começar a codar diretamente em Python 3 nela. Por exemplo, escrevendo 1 + 2 e apertando ctrl + enter você vai ver aparecer o resultado logo abaixo.

Se ao invés de ctrl + enter você usar shift + enter além de mostrar o resultado, o notebook vai posicionar o teu cursor em uma nova célula do tipo código e é só continuar programando.

Para trocar de código para markdown, basta usar o menu do topo ou usar a tecla de atalho: m para mudar para markdown e y volta para código.

Uma vez em modo markdown você pode começar a digitar os textos explicativos usando código de markdown semelhante ao que usaria em um README do Github por exemplo. Aqui a IBM fez uma ótima referência com a marcação que você pode usar.

Dando o comando para executar o texto ele troca para o formato compilado. Um duplo-clique no texto e ele volta ser editável.

Modos de Edição e de Comando

A célula que você seleciona pode estar em dois modos, edição e comando. Quando você clica em uma célula, ela entra automaticamente no modo de comando e isso fica evidente pela borda azul no lado esquerdo da célula. Se você clicar na área de código a célula muda para o modo de edição e a borda esquerda fica verde.

Apertando esc no mode de edição te leva para o mode comando.

Se você quiser ver todas as teclas de atalho disponíveis no Jupyter Notebook, pode navegar pelo menu em Help → Keyboard Shortcuts.

Checkpoints

Além de salvar o notebook na última versão, você pode criar checkpoints com o estado atual do notebook e depois voltar para esses pontos quando necessário. Os checkpoints são muito úteis para testar coisas novas sem medo de estragar o que está fazendo.

Para criar um checkpoint vá em Save and Checkpoint no menu File. Para reverter para um checkpoint salvo, clique em Revert to Checkpoint no mesmo menu.

Concluindo

Agora tu já aprendeu a usar os Jupyter Notebooks e pode usar eles para rodar teus códigos Python. Muito usados em projetos de análise de dados com bibliotecas como numpy, pandas e matplotlib, os notebooks também são muito úteis para testar e validar vários outros projetos. Um uso bem interessante pode ser válidar os endpoints de uma API chamdo as funções internas direto pelo notebook.

Espero que esse tutorial te ajudado a entrar no mundo dos notebooks. Se ficou com alguma dúvida pode colocar nos comentários que eu respondo o mais rápido possível.

Me segue no twitter @pedrofullstack