Vocês precisarão ter acesso a um aplicativo chamado Terminal. Ele é uma das ferramentas mais úteis, pois permite interagir diretamente com o sistema operacional e executar praticamente qualquer comando. Usuários de Mac e Linux provavelmente já estão familiarizados com este aplicativo. No Windows, o acesso ao terminal é um pouco diferente, pois a Microsoft tem um ambiente próprio. Recomenda-se instalar um emulador de terminal mais amigável do que o Prompt de Comando ou o PowerShell, como o Git Bash.
Durante a instalação do Git Bash, certifique-se de selecionar a opção "Use Windows' default console window". Outra alternativa, recomendada para quem deseja se familiarizar com o ambiente Linux, é instalar o Subsistema Windows para Linux (WSL), disponível nas versões mais recentes do Windows 10 e Windows 11. Aqui há um guia atualizado para a instalação do WSL.
Para criar um programa, utilizamos um editor de texto para escrever o código-fonte (e.g., Vim, Neovim, VSCode), ou uma IDE (Ambiente de Desenvolvimento Integrado), como PyCharm ou WingIDE. Além disso, precisaremos de um interpretador Python, que executa os comandos diretamente. Será necessário instalar o Python 3, disponível no site oficial: https://www.python.org/downloads.
O Jupyter Notebook tem sido amplamente utilizado na computação científica e no ensino de programação. Ele permite criar e compartilhar documentos interativos contendo código, equações, visualizações e textos explicativos. Você pode encontrar mais informações no site oficial: https://jupyter.org.
Para utilizar o material deste curso, siga os passos abaixo para clonar o material do curso, criar o python environment para ele, instalar o Jupyter Notebook e algumas extensões. Com o Git ou Git Bash (no caso do Windows) e o Python 3 já instalados, execute no terminal:
git clone https://github.com/iviarcio/mc102.git
python3 -m venv mc102envPara ativar o ambiente virtual no Mac/Linux:
source mc102env/bin/activate-
No Windows:
mc102env\Scripts\activate
Em seguida, execute:
pip3 install jupyter jupyter_contrib_nbextensions tutormagic
jupyter contrib nbextension install --userAgora, seu Jupyter Notebook está pronto para ser utilizado (sempre que for utilizá-lo, lembre-se de ativar o mc102env antes de rodar o Jupyter). Para iniciá-lo, vá até a pasta onde o material do curso foi baixado e execute:
cd mc102
jupyter notebookIsso exibirá algumas informações no terminal, incluindo o link para acessar o Jupyter Notebook pelo navegador:
[I 10:31:03.541 NotebookApp] O Jupyter Notebook está disponível em:
http://localhost:8888/?token=046cfa3064f0b118f56f6ef8859c4ab68d1d202d79445759
[I 10:31:03.541 NotebookApp] Use Control-C para encerrar o servidor e fechar todas as sessões.Ao abrir o navegador, você verá o Notebook Dashboard, que listará todos os arquivos e subdiretórios do local onde o servidor foi iniciado. O ideal é iniciar o Jupyter Notebook no diretório que contém os materiais do curso MC102.
Com o RISE, uma extensão do Jupyter Notebook, é possível transformar seus notebooks em apresentações interativas com reveal.js. Para instalá-lo, execute:
pip install RISE
jupyter-nbextension install rise --py --sys-prefixIsso adicionará um novo botão chamado "Enter/Exit RISE Slideshow" à barra de ferramentas do Jupyter.
Aqui estão alguns materiais complementares recomendados:
- 📖 Livro "Practical Vim, 2ª edição - Edit Text at the Speed of Thought" The Pragmatic Bookshelf.
- 🎥 Vídeos de Derek Wyatt sobre o editor Vim no Vimeo: Derek Wyatt.
- 📖 Livro online sobre o editor VSCode: VSCode Documentation.
- 🎥 Vídeo no YouTube: "Setting up a Python Development Environment in VSCode" Official Video.
- 📘 Full Stack Python – um livro aberto que explica conceitos de programação em linguagem acessível.
Durante a elaboração deste caderno de aulas, foram utilizados diversos materiais disponíveis na internet. Embora tenha sido feita a devida atribuição, caso alguma referência tenha sido esquecida, a responsabilidade é inteiramente minha, sem envolvimento da Universidade de Campinas ou do Instituto de Computação.
- "Composing Programs", John DeNero, UC Berkeley (Licença: Creative Commons Attribution-ShareAlike 3.0 Unported).
- "Introduction to Computation and Programming Using Python", Ana Bell, Eric Grimson e John Guttag – MIT OpenCourseWare (Creative Commons License).
- "Explorations in Computing - An Introduction to Computer Science and Python Programming", John S. Conery, University of Oregon (Creative Commons License).
- "Think Python, 2ª Edição", Allen B. Downey (Licença: Creative Commons Attribution-NonCommercial CC BY-NC 3.0).
- Documentação Oficial do Python 3: https://docs.python.org/3/ (Licença: PSF, compatível com GPL).