Categoría: Python
Python Básico: Preparando nuestro entorno de desarrollo de Machine Learning con Python
En el presente capítulo aprenderemos qué es Python y cómo preparar nuestro entorno para desarrollar soluciones de Machine Learning empleando la distribución de Python Anaconda, el editor de código Visual Studio Code y los Jupyter Notebooks.
Python
Python es un lenguaje de programación orientado a objetos de código abierto que popularmente se emplea para:
- Desarrollo del lado del servidor de aplicaciones web
- Desarrollo software con bases de datos
- Matemáticas complejas
- Estadística
- Machine learning
- Ejecución de comandos de sistema
En el mercado podemos encontrar una variedad de distribuciones o implementaciones de Python como: CPython, IronPython, WinPython, Jython, PyPy, MicroPython, Anaconda, ActivePython, entre otros. Cada uno de ellos aporta ventajas especiales para determinados sistemas, plataformas de desarrollo o tipos de soluciones.
Particularidades
- Python emplea saltos de línea para completar las instrucciones, a diferencia de otros lenguajes de programación que suelen usar “;”.
- Python hace uso de la sangría (caracteres en blanco al comenzar una instrucción) para definir el contexto de los bucles, funciones o clases, a diferencia de otros lenguajes de programación que suelen utilizar corchetes para este propósito.
Anaconda
Descargar Python 3 desde https://www.python.org instalar cada uno de los paquetes necesarios para trabajar en Data Science puede ser tedioso, sobretodo para aquellos que recién estamos empezando. Por ello, una de las mejores alternativas para levantar nuestro entorno es Anaconda, la cual es una distribución de Python que viene lista con todo lo que necesitamos para Machine Learning y Data Science, asímismo cuenta con una intuitiva interfaz gráfica que nos permitirá organizar, instalar, actualizar y desinstalar los paquetes de forma muy sencilla y amigable.
Descarga
Para nuestro objetivo de aprendizaje, lo ideal será descargar la Edición Individual desde https://www.anaconda.com
El instalador de Python 3.8 para Windows (64-bits) pesa aproximadamente 468 MB.
Instalación
Antes de empezar la instalación asegurémonos de tener todos los permisos o privilegios de administrador en el sistema que nos encontremos.
Hagamos doble click sobre el instalador y sigamos por el asistente de instalación. Notemos que el espacio requerido para la instalación es de aproximadamente de 2.7 GB
Seleccionemos la opción avanzada “Registrar Anaconda3 como el Python 3.8 de sistema” y continuemos para que el asistente pueda instalar Python y cada uno de los paquetes que necesitaremos.
En la carpeta de destino de la instalación también se creará un ejecutable llamado Uninstall-Anaconda3.exe que nos permitirá efectuar la desinstalación en el momento que se requiera.
Configuración
Una vez completada la instalación, vayamos a “Propiedades del Sistema“. Podemos ingresar a través de la ruta “Panel de Control > Seguridad o Sistema > Sistema” o haciendo click derecho sobre Mi PC e ingresando a Propiedades.
Desde la parte inferior de la sección de “Avanzado“, ingresemos a la vista de “Variables de Entorno“, seleccionemos “Path” y demos en Editar. En esta parte debemos agregar una nueva entrada que apunte a la carpeta Scripts en el lugar instalación de Anaconda, que en nuestro caso sería “C:\anaconda3\Scripts”.
Luego, ejecutemos Anaconda Navigator desde nuestra lista de programas instalados en el sistema.
En la vista de inicio, esta aplicación nos permite instalar o ejecutar otras aplicaciones relacionadas al desarrollo de Machine Learning, Minería de Datos o Estadística. Algunas de ellas, como Glueviz o Orange 3, nos pueden ayudar en la visualización de datos a través de una interfaz gráfica, pero son limitadas en relación al desarrollo de modelos de Deep Learning con redes neuronales o proyectos que requieran la integración con un sistema de control de versiones y de despliegue.
En la vista de ambientes, podemos actualizar, eliminar o degradar los paquetes de un ambiente de desarrollo hacia alguna versión específica que necesitemos.
También podemos crear nuevos ambientes y personalizarlos para que trabajen con paquetes y versiones distintas de Python en caso necesitemos varios ambientes de desarrollo con diferente conjunto de paquetes para diferentes proyectos.
Anaconda Prompt o terminal
Para trabajar con Python a través de una interfaz de línea de comandos (CLI) en Windows, debemos ejecutar “Anaconda Prompt (anaconda 3)“, y, si nos encontramos en macOS o Linux, debemos abrir la terminal.
Y seguido de ello, debemos ejecutar el comando python.
Visual Studio Code
Segun Wikipedia, Visual Studio Code es un editor de código fuente desarrollado por Microsoft para Windows, Linux y macOS. Incluye soporte para la depuración, control integrado de Git, resaltado de sintaxis, finalización inteligente de código, fragmentos y refactorización de código.
Descarga
Parece algo útil así que descargémoslo desde https://code.visualstudio.com
El instalador de Visual Studio Code 1.53 para Windows (64-bits) pesa aproximadamente 68 MB.
Instalación
Hagamos doble click sobre el instalador y sigamos por el asistente de instalación. El espacio que se requerirá para la instalación es de aproximadamente de 259.7 MB
Seleccionemos la opción “Add to PATH” y ambos “Add ‘Open with Code’ action to Windows Explorer” ya que el primero permitirá la ejecución del comando code desde la línea de comandos de sistema y el segundo agregará un acceso rápido para abrir archivos y carpetas con Visual Studio Code.
Terminada la instalación, ejecutemos Visual Studio Code e ingresemos a la vista de Extensiones (“Ctrl+Shift+X”) para buscar e instalar las siguientes 2 extensiones: Python (Microsoft) y Jupyter (Microsoft)
Nuevo archivo Python
Abramos nuestra carpeta de trabajo con “Abrir con Code”.
Y notemos que, ya sea creando los archivos Python (.py) desde el Explorador de Archivos del sistema o desde Visual Studio Code, igual se muestran en el siguiente explorador:
Para ejecutar Python debemos ubicarnos en la línea de código de interés o seleccionar las líneas de código que deseamos ejecutar y presionar “Shift+Enter”.
Jupyter Notebook
Jupyter Notebook (.ipynb) es un tipo de documento en formato JSON, que contiene toda la información necesaria para construir una lista ordenada de celdas de entrada/salida que pueden contener código (Python, C#, R, etc.), Markdown y gráficos.
No necesitamos descargar ni instalar nada puesto que Anaconda y Visual Studio Code ya gestionaron todo lo necesario para emplear este tipo de documento en nuestros proyectos.
Nuevo Jupyter Notebook
Abramos la lista de comandos de Visual Studio Code con “Ctrl+Shift+P” y ejecutemos “Jupyter: Create New Blank Jupyter Notebook” para crear nuestro primer documento.
Si deseamos abrir un archivo .ipynb con Visual Studio Code solo debemos darle click derecho y seleccionar la opción “Abrir con Code”.
Finalmente, podemos presionar “Shift+Enter” o usar alguna de las opciones disponibles en la parte superior del documento para ejecutar la(s) celda(s) de nuestro Jupyter Notebook.
Otras lecturas
Eche un vistazo a algunos de estos:
Artículos
Working with Jupyter Notebooks in Visual Studio Code
https://code.visualstudio.com/docs/python/jupyter-support
Getting started with Anaconda — Anaconda documentation
https://docs.anaconda.com/anaconda/user-guide/getting-started/
Algebra Lineal: Introducción
OTRAS LECTURAS
Eche un vistazo a algunos de estos: