Jupyter Notebook i Anaconda okruženje

Anaconda

Uz Anaconda program dobijamo Python (trenutno u verziji 3.7 iako je poslednja stabilna verzija 3.8)

kao i nekoliko programa koje biramo da li hoćemo ili nećemo da instaliramo. Ovo je verovatno najlakši

način da dobijemo Python okruženje na Windows operativnom sistemu.

Programi Neki od programa koje možemo da instaliramo su:

Jupyter Notebook

JupyterLab

Orange 3

Spyder

RStudio

Visual Studio Code

Jupyter Notebook Ovo je jedan od najpopularnijih programa za Data Science u Python okruženju. Ideja je jednostavna –

pravimo nešto nalik rokovniku gde kombinujemo tekst, slike, python kod i rezultate tog koda. Sa ovim

dobijamo dokumente koji dosta informišu i koje je lako pratiti.

Neke od mana su što ne radi lako sa više fajlova i što možemo da pišemo kod na način koji ne bi radio

u Pythonu. Primer toga je kada napišemo varijablu čiju vrednost želimo da prikažemo a ne koristimo

naredbu print (nešto nalik C# naredbi Console.WriteLine).

JupyterLab Novija verzija Jupyter Notebook-a. Dok Notebook otvara fajlove u novom tabu browsera, Lab otvara

nove fajlove unutar iste browser tab-a. Vizualno izgleda nešto drugačije ali je takođe popularno

rešenje.

Orange 3 Ovo je vizualni drag-n-drop program za analizu podataka. On u pozadini koristi Python ail korisnik

zapravo ne piše kod već vizualno povezuje komponente.

Spyder Editor za Python namenjen za naučnu upotrebu. Napisan je u Python jezuku1. Kao i svaki profesionalni

IDE, i Spyder nudi mnoge mogućnosti za debagovanje, analizu koda, vizualizaciju, kao i mnoge alate za

pomoć pri programiranju.

1 Kompajler za C# jezik je napisan u C# jeziku. IntelliJ IDEA je Java editor napisan u Java programskom jeziku. Ovo je često demonstracija mogućnosti, fleksibilnosti i snage samog programskog jezika kada su i sami editori napisani u njima.

RStudio RStudio je IDE za rad sa R programskim jezikom. Dok je Python generalni programski jezik koji je

pogodan za rad sa podacima, R je programski jezik baš za analizu podataka i statistička računanja.

Jupyter Notebook editor

Osnove Kada pokrenete Jupyter Notebook, videćete direktorijume koje imate u vašem korisničkom folderu.

On se nalazi na C:\Users\Korisnik gde je korisnik onaj ko se ulogovao na sistem. Najbolje je da odete u

direktorijum Documents ili gde već hoćete da sačuvate fajlove. Ne bi bilo loše da napravite poseban

direktorijum gde će se nalaziti svi python fajlovi.

Sa desne strane imate dugme sa padajućim menijem odakle možete da napravite Folder kao i Python

3 fajl. Kada odlučite da napravite Python 3 fajl, otvoriće vam se novi tab u browser-u.

Neke od opcija koje su nam bitne:

Skroz gore možemo da upišemo naziv fajla.

Drugo dugme (sa znakom plus) nam dodaje mesto za kod / tekst.

Strelice gore/dole pomeraju napisani kod iznad ili ispod.

Pri kraju imamo padajući meni gde piše „code“. To znači da ta ćelija očekuje python kod dok

ako prebacimo na markdown, možemo da pišemo tekst u markdown formatu2.

2 Markdown nam omogućava da formatiramo tekst (bold, italic, nabrajanja, ...) tako što pišemo tekst na specifičan način. Ovo je nešto slično HTML jeziku recimo.

Na dugme Run izvršavamo kod.

Napisaćemo kod, u ovom slučaju za ispis u konzoli.

Kada kliknemo na Run, dobićemo rezultat koda tik ispod same ćelije. Isto tako ćemo automatski dobiti

sledeću ćeliju i kursor će se prebaciti tamo. Broj u zagradi označava redosled izvršenog koda. Uvek

možete da se vratite i da izvršite specifične ćelije opet.

Još jedna korisna stvar je kada hoćete da pokrenete ceo kod ispočetka nalazi se unutar menija.

Biblioteke S obzirom da imamo Anacondu instaliranu, kada hoćemo da instaliramo neku biblioteku koju

nemamo, najbolje je da koristimo Anaconda Prompt koji se nalazi u Anaconda3 folderu u start meniju.

Instalacija je krajnje jednostavna. Informacije možemo da dobijemo na sajtu anaconde. Jedna

biblioteka koja će nam trebati je pyodbc. Informacije možemo da vidimo na sledećoj stranici:

https://anaconda.org/anaconda/pyodbc

Komanda koju kucamo u konzoli je: conda install -c anaconda pyodbc nakon koje sačekamo

da se izvrši. Još neke koje će nam trebati možete da nađete ovde:

https://anaconda.org/anaconda/python-graphviz

https://anaconda.org/conda-forge/missingno (prva komanda bi trebalo da radi)

Još neke korisne komande su:

conda list – svi instalirani paketi

conda update --all – poslednje verzije svih paketa, može da potraje

Alternative

Google Colab Ako kojim slučajem nemate instaliranu Anakondu ili iz nekog razloga ne možete, postoji alternativa.

Google nudi besplatno okruženje Google Colab. Sve što treba da imate je Gmail korisničko ime čime

dobijate mogućnost da sačuvate fajlove na Google Drive-u. Ovde je takođe prednost što ne zavisite od

operativnog sistema i isto tako imate mogućnost da radite sa tableta ili sa bilo kog drugog kompjutera.

https://colab.research.google.com/notebooks/intro.ipynb