Primeiros passos com Python e Anaconda

Primeiros passos com Python e Anaconda

Tenho utilizado o R nos últimos anos para desenvolver meus projetos de Ciência de Dados. Utilizo como ambiente de desenvolvimento o RStudio, uma IDE fantástica para R, e pacotes como shiny, rmarkdown e ggplot2 (Uma relação competa dos pacotes que utilizo você encontra aqui).

No entanto, o Python tem ganhado cada vez mais força como plataforma para Ciência de Dados, e parece estar garantindo a liderança na preferência dos profissionais da área. Li diversos comparativos sobre os ambientes, e decidi iniciar os estudos do Python. O objetivo não é substituir o R pelo Python, mas sim contar com ambas as plataformas e utilizar a mais conveniente em cada contexto.

Primeiros passos

Para um primeiro contato com a plataforma, busquei o curso Python A-Z: Python For Data Science no Udemy. Um bom curso para iniciantes, que cobre a instalação do ambiente de desenvolvimento, e o fluxo básico de atividades de Ciência de Dados, como importação de dados, análise e visualização.

Essa não é uma propaganda do curso ok? Apenas um relato do fluxo de aprendizado que segui. Certamente você encontrará diversos bons cursos introdutórios de Data Science com Python no Udemy, Alura, ou outras plataformas e escolas de programação.

Ambiente de desenvolvimento

Existem diversas opções de ferramentas e plataformas para desenvolvimento Python. Em se falando de Ciência de Dados, a plataforma mais popular hoje, e também a utilizada como base no curso acima citado, é a Anaconda. Ela contém ferramentas importantes como o Jupyter Notebook e o Spyder, além de um conjunto enorme de pacotes populares para as etapas de Ciência de Dados já instalados (numpy, pandas, matlibplot, etc).

O Jupyter Notebook é uma aplicação web muito interessante, onde você desenvolve documentos com código, uma espécie de narrativa sobre os dados. Me lembrou muito o RMarkdown.

Já o Spyder é uma IDE Python dedicada à computação matemática, integrada com o interpretador IPython, e com pacotes numpy (álgebra linear), scipy (processamento de imagens) e matplotlib (plotagem 2D e 3D). Me lembra grosseiramente o RStudio, e possui uma abordagem similar a este.

Instalação do Anaconda

A instalação do Anaconda é muito simples, basta baixar o instalador para a sua plataforma no site de download. Para quem precisa de um passo a passo mais mastigado, o site apresenta um roteiro bem detalhado como fazê-lo (veja o roteiro para Windows)

Como usuário Windows, acho ainda mais fácil fazer a instalação através do Chocolatey, um gerenciador de pacotes para Windows. Se você também é usuário Windows e ainda não conhece o Chocolatey, vale a pena investir alguns minutos para conhecê-lo. Você pode instalar o Chocolatey com este roteiro.

Uma vez que você tenha o Chocolatey funcionando em sua máquina, para instalar o Anaconda é muito fácil. Basta abrir uma sessão do Powershell com privilégios de administrador e rodar o seguinte comando:

choco install anaconda3 -y

Após alguns minutos, tudo ocorrendo corretamente, você já terá o Anaconda instalado e funcional no seu computador. Confira o sucesso da instalação no console do Powershell e, no caso de algum erro, busque resolvê-lo com a informação retornada no console.

Após a instalação concluída, você encontrará no Menu Iniciar do Windows os atalhos para o Jupyter Notebook e Spyder. Basta clicar no atalho para abrir os respectivos ambientes. Você também encontrará no Menu Iniciar o Anaconda Navigator, onde poderá navegar pelas ferramentas e materiais de apoio do Anaconda, e o Anaconda Prompt, onde poderá executar diversas tarefas como, por exemplo, instalação e atualização de pacotes.

Atualização do Anaconda

Novos releases do Anaconda são lançados frequentemente e, para manter o seu ambiente sempre atualizado, você pode utilizar um comando muito simples. O  Anaconda utiliza o conda como seu gerenciador de pacotes, e para fazer a atualização do ambiente Anaconda você deve:

  1. Execute o Anaconda Prompt
  2. No Prompt aberto executar o comando
conda update anaconda

O conda irá avaliar o seu ambiente, compará-lo com os pacotes mais atuais que compõe o Anaconda, e então sugerir os pacotes necessários para instalação e atualização. Basta confirmar e pronto, seu ambiente estará rodando a versão mais atual do Anaconda.


Pronto para começar com Python? Então siga o blog, que nos próximos posts estaremos trabalhando com importação de dados com Pandas e visualizações com Matplotlib e Seaborn. Até lá!

2 comentários em “Primeiros passos com Python e Anaconda”

  1. .
    Eduardo Klein;

    O meu nome é Vitor Monteiro, sou Português, e sou auto-didacta, principalmente em assuntos relacionados com a Agricultura, mas não só …

    -) Eu e o meu irmão trabalhamos na agricultura, principalmente culturas agro-industriais como o tomate, o pimento, e a batata doce, além de outras como as abóboras para o mercado de frescos.

    -) Tomei conhecimento que as mais modernas tecnologias começam a ser aplicadas na área agrícola, a chamada agricultura de precisão ( farming 4.0 ).

    -) Estou especialmente interessado nos ( futuros ) Robots para a poda e colheita das culturas, mas para isso preciso de outros conhecimentos como Machine Vision e Inteligência Artificial ( Deep Learning ).

    Mas ainda estou numa fase muito inicial, e nem sequer consigo ler imagens ( Python ) …
    – Utilizo o Windows 8.1 ( 64 bits );
    – O Python 3.7, o Spyder 3 e a Biblioteca Scikit-Image, tudo incluído no pacote Anaconda.

    Eis o super simples código:

    from skimage import io
    img = io.imread(“C:\Users\Vitor Monteiro\Pictures\Nova pasta\bull.jpg”)
    io.imshow(img)
    io.show()

    Eis os erros:

    runfile(‘C:/Users/Vitor Monteiro/.spyder-py3/temp.py’, wdir=’C:/Users/Vitor Monteiro/.spyder-py3′)
    Traceback (most recent call last):

    File “C:\Users\Vitor Monteiro\Anaconda3\lib\site-packages\IPython\core\interactiveshell.py”, line 2961, in run_code
    exec(code_obj, self.user_global_ns, self.user_ns)

    File “”, line 1, in
    runfile(‘C:/Users/Vitor Monteiro/.spyder-py3/temp.py’, wdir=’C:/Users/Vitor Monteiro/.spyder-py3′)

    File “C:\Users\Vitor Monteiro\Anaconda3\lib\site-packages\spyder_kernels\customize\spydercustomize.py”, line 668, in runfile
    execfile(filename, namespace)

    File “C:\Users\Vitor Monteiro\Anaconda3\lib\site-packages\spyder_kernels\customize\spydercustomize.py”, line 108, in execfile
    exec(compile(f.read(), filename, ‘exec’), namespace)

    File “C:/Users/Vitor Monteiro/.spyder-py3/temp.py”, line 6
    img = io.imread(“C:\Users\Vitor Monteiro\Pictures\Nova pasta\bull.jpg”)
    ^
    SyntaxError: (unicode error) ‘unicodeescape’ codec can’t decode bytes in position 2-3: truncated \UXXXXXXXX escape

    Já estou a ficar desesperado …
    COMO SÃO POSSIVEIS TANTOS ERROS EM 4 LINHAS DE CÓDIGO???

    Cumprimentos,
    Vitor Monteiro.
    .

    • Prezado Vitor.

      Essa é uma pilha de erros, onde o mais de baixo é o que ocasiona todos os problemas.

      O símbolo \ é utilizado para incluir caracteres especiais em strings. No seu caso acho que o código passa a funcionar utilizando a seguinte sintaxe.

      io.imread(“C:\\Users\\Vitor Monteiro\\Pictures\\Nova pasta\\bull.jpg”)

      Esse artigo pode ajudar: https://docs.python.org/2.0/ref/strings.html

      Boa sorte no seu código, e um abraço

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