In this lesson, we'll set up an environment for scientific coding that you can use in CoCo and beyond. We'll also learn about Project Jupyter and the tools it provides for scientific coding.
En esta lección configuraremos un entorno para realizar programación científica que puedes usar en CoCo y para otras cosas también.
- Python distribution
- Terminal application
- Text editor
- Project Jupyter: JupyterHub, JupyterLab, and Jupyter Notebook
- Distribuciones de Python
- Terminal
- Editor de texto
- Proyecto Jupyter: JupyterHub, JupyterLab y Jupyter Notebook
- Install Anaconda Distribution
- Locate a terminal application (Linux or macOS), or install Git for Windows (Windows)
- Install VS Code
- Login to a JupyterHub
- Get familiar with JupyterLab
- Use a Jupyter Notebook
- Instalar la distribución Anaconda
- Localizar la terminal (en Linux o macOS) o istalar Git para Windows (Windows)
- Instalar VS Code
- Iniciar una sesión en JupyterHub
- Familiarizarse con JupyterLab
- Usar un Jupyter Notebook
We will install three pieces of software: a Python distribution, a terminal application, and a text editor--that together form a basic scientific coding environment.
Instalaremos tres piezas de software: una distribución de Python, una aplicación de terminal y un editor de texto. Todo junto forman un entorno de programación científica básica.
The first application we need for our scientific coding environment is a Python distribution, the set of tools and libraries for developing code in Python.
Most computers already have a Python distribution installed with the operating system (OS). However, it's best not to work with this distribution because changes to it may break things on your computer.
Instead, we recommend installing a scientific Python distribution.
One popular example is the Anaconda Distribution.
It includes a standard Python distribution, a number of important scientific
libraries, and a package manager, conda.
The Anaconda Distribution is available for Linux, macOS, and Windows. Please click the Anaconda logo on the right (or use the link above) to download, then install, the Anaconda Distribution on your computer.
The Anaconda Distribution comes with many tools for working with Python. We'll explore some of these as we progress through CoCo.
La primera aplicación que necesitamos para nuestro entorno de programación científica es una distribución de Python, el conjunto de herramientas y librerías para desarrollar código en Python.
La mayoría de las computadoras ya tienen instalada una distribución de Python con el sistema operativo (SO). Sin embargo, es mejor no trabajar con esta distribución porque los cambios en ella pueden dañar las cosas en su computadora.
En su lugar, recomendamos instalar una distribución científica de Python. Un ejemplo popular es la Distribución Anaconda. Incluye una distribución estándar de Python, varias librerías científicas importantes y un administrador de paquetes, conda.
La distribución de Anaconda está disponible para Linux, macOS y Windows. Haga clic en el logotipo de Anaconda a la derecha (o use el enlace de arriba) para descargar e instalar Anaconda Distribution en su computadora.
La distribución Anaconda viene con muchas herramientas para trabajar con Python. Exploraremos algunos de estos a medida que avanzamos en CoCo.
The second application we need for our scientific coding environment is a terminal, also referred to as a command line or a shell. Terminals allow you interact with a computer's OS through a command language. Terminals are old technology, but they're still popular and widely used because they're so efficient.
Depending on the OS of your computer, you may have to download and install a terminal application, or one may be installed already.
La segunda aplicación que necesitamos para nuestro entorno de programación científica es una terminal, también conocida como línea de comandos o shell. Los terminales permiten interactuar con el sistema operativo de una computadora a través de un lenguaje de comandos. Los terminales son tecnología antigua, pero siguen siendo populares y ampliamente utilizados porque son muy eficientes.
Según el sistema operativo de su computadora, es posible que deba descargar e instalar una aplicación de terminal, o es posible que ya haya una instalada.
If your computer is running Windows, you'll need to install a terminal application. There are a few options to do so; we currently recommend Git for Windows. Not only does it emulate a terminal on Windows, but it also includes Git software, which we'll learn about and use later.
Please click the logo on the right (or use the link above) to download Git for Windows to your computer.
When installing Git for Windows, please carefully follow the instructions provided by Software Carpentry. This will ensure Git and Anaconda work together correctly.
Once installed, you can run the program Git Bash from the Start menu.
Si su computadora ejecuta Windows, deberá instalar una aplicación de terminal. Hay algunas opciones para hacerlo; actualmente recomendamos Git para Windows. No solo emula una terminal en Windows, sino que también incluye el software Git, que aprenderemos y usaremos más adelante.
Haga clic en el logotipo a la derecha (o use el enlace de arriba) para descargar Git para Windows en su computadora.
Al instalar Git para Windows, siga cuidadosamente las instrucciones proporcionadas por Software Carpentry. Esto asegurará que Git y Anaconda funcionen juntos correctamente.
Una vez instalado, puede ejecutar el programa Git Bash desde el menú Inicio.
If your computer is running Linux or macOS, a terminal application is already installed by default.
- macOS: Open Finder, then select Applications > Utilities > Terminal.app
- Linux: It depends on the distribution, but you can find the terminal application in the applications menu
Si su computadora ejecuta Linux o macOS, una aplicación de terminal ya está instalada de manera predeterminada.
- macOS: Abra Finder, luego seleccione Aplicaciones > Utilidades > Terminal.app
- Linux: Depende de la distribución, pero puedes encontrar la aplicación de terminal en el menú de aplicaciones
The final application we need to complete our scientific coding environment is a text editor. Text editors are applications that help you write code.
It's important to note the difference between a text editor and a word processor, like Microsoft Word or Google Docs. Text editors are designed to work with plain text, like code and markup languages. Word processors are designed to work with rich text that may include fonts, colors, and graphics. It's difficult (but not impossible) to create one type of text with the tool designed for the other, but just as a screwdriver can sometimes be used as a hammer, it's not the best choice.
There are a wide variety of free and open source text editors available for download. We recommend Visual Studio Code (VS Code) from Microsoft.
VS Code is available for Linux, macOS, and Windows. Please click the logo image on the right (or use the link above) to download, then install, VS Code on your computer.
Once installed, you can run VS Code from the Start menu on Windows, from the Applications directory on macOS, and from the applications menu on a Linux distribution.
La última aplicación que necesitamos para completar nuestro entorno de programación científica es un editor de texto. Los editores de texto son aplicaciones que te ayudan a escribir código.
Es importante tener en cuenta la diferencia entre un editor de texto y un procesador de textos, como Microsoft Word o Google Docs. Los editores de texto están diseñados para trabajar con texto sin formato, como código y lenguajes de marcado. Los procesadores de texto están diseñados para trabajar con texto enriquecido que puede incluir fuentes, colores y gráficos. Es difícil (pero no imposible) crear un tipo de texto con la herramienta diseñada para el otro, pero así como un destornillador a veces puede usarse como un martillo, no es la mejor opción.
Hay una amplia variedad de editores de texto gratuitos y de código abierto disponibles para descargar. Recomendamos Visual Studio Code (VS Code) de Microsoft.
VS Code está disponible para Linux, macOS y Windows. Haga clic en la imagen del logotipo a la derecha (o use el enlace de arriba) para descargar e instalar VS Code en su computadora.
Una vez instalado, puede ejecutar VS Code desde el menú Inicio en Windows, desde el directorio de aplicaciones en macOS y desde el menú de aplicaciones en una distribución de Linux.
Project Jupyter is a non-profit, open-source, community-driven organization that oversees the development of a software ecosystem for interactive scientific coding, learning, and discovery. Project Jupyter grew out of the IPython project started by Fernando Pérez when we was a graduate student in physics at the University of Colorado Boulder.
In CoCo, we'll use three tools from the Project Jupyter ecosystem: JupyterHub, JupyterLab, and Jupyter Notebook.
Project Jupyter es una organización sin fines de lucro, de código abierto e impulsada por la comunidad, que supervisa el desarrollo de un ecosistema de software para programación científica interactiva, el aprendizaje y el descubrimiento. El proyecto Jupyter surgió del proyecto IPython iniciado por Fernando Pérez cuando era estudiante de posgrado en física en la Universidad de Colorado Boulder.
En CoCo, usaremos tres herramientas del ecosistema Jupyter: JupyterHub, JupyterLab y Jupyter Notebook.
A JupyterHub is a server system that allows multiple users access to a computational resource, where each user can run Jupyter Notebook and other software in their own workspace. A JupyterHub can be installed in the cloud or locally.
Through the NSF-funded OpenEarthscape project,
the Community Surface Dynamics Modeling System (CSDMS)
provides a JupyterHub where CoCo notebooks can be run.
Click this button 
JupyterHub es un servicio que permite que múltiples usuarios accedan a recursos computacionales, donde cada usuario puede ejecutar Jupyter Notebook y otro software en su propio espacio de trabajo. Un JupyterHub se puede instalar en la nube o localmente.
A través del proyecto OpenEarthscape financiado por la NSF,
el Community Surface Dynamics Modeling System (CSDMS) proporciona un
JupyterHub donde se pueden ejecutar los Notebooks de CoCo.
Haga clic en este botón
JupyterLab is a browser-based interactive development environment. It provides tools for writing code and creating notebooks, including
- a file browser,
- launchers for notebooks, data files, and images,
- terminal, text editor, and code console applications, and
- keyboard shortcuts to speed your work.
JupyterLab is the default user interface for JupyterHub. Like JupyterHub, JupyterLab can be installed in the cloud or locally.
JupyterLab es un entorno de desarrollo interactivo que se utiliza desde el navegador. Proporciona herramientas para escribir código y crear notebooks, como también:
- un explorador de archivos,
- lanzadores para notebooks, archivos de datos e imágenes,
- aplicaciones de terminal, editor de texto, y
- atajos de teclado para acelerar su trabajo.
JupyterLab es la interfaz predeterminada de JupyterHub. Al igual que JupyterHub, JupyterLab se puede instalar en la nube o localmente.
A Jupyter Notebook is an interactive document for writing, explaining, and running code, and for communicating results.
Notebooks are live documents, with the ability to display graphics and tabular data, as well as interactive displays with widgets. A notebook is made of cells. Each cell can hold code, text (using Markdown), equations, or visualizations.
To get a sense of their popularity, by one estimate, there are currently over 7.5 million notebooks currently hosted on GitHub. The estimate is presented, of course, in a notebook.
Un Jupyter Notebook es un documento interactivo para escribir, explicar y ejecutar código, y para comunicar resultados.
Los notebooks son documentos dinámicos, con la capacidad de mostrar gráficos y datos tabulares, así como pantallas interactivas con widgets. Un notebook está hecho de celdas. Cada celda puede contener código, texto (usando Markdown), ecuaciones o visualizaciones.
Para tener una idea de su popularidad, se estima que actualmente hay más de 7,5 millones de notebooks alojados en GitHub. La estimación se presenta, por supuesto, en un notebook.
- Project Jupyter
- JupyterHub documentation
- JupyterLab documentation and an entertaining demonstration on YouTube
- Jupyter Notebook documentation
- The first section of the Software Carpentry Plotting and Programming in Python lesson has a great section on JupyterLab and Jupyter Notebook
- A collection of notable Jupyter Notebooks and a comprehensive tutorial
The software we've installed--a Python distribution, a terminal application, and a text editor--form the basis of a scientific coding environment. We will do more work to configure this scientific coding environment as we progress through CoCo. By the end, you will be able to use these tools in your research, and they'll live on your computer long after the last CoCo lesson.
Los softwares que hemos instalado (una distribución de Python, una aplicación de terminal y un editor de texto) forma la base de un entorno de programación científica. Haremos más trabajo para configurar este entorno de programación científica a medida que avanzamos en CoCo. Al final, podrá usar estas herramientas en su investigación y permanecerán en su computadora mucho después de la última lección de CoCo.
After completing this lesson, please try to install
- Anaconda,
- Git for Windows (Windows only), and
- VS Code
on your computer using the information above.
If you have any question about this, please write in the Slack.
Después de completar esta lección, intente instalar
- Anaconda,
- Git para Windows (solo Windows) y
- Código VS
en su computadora utilizando la información anterior.
Si tiene alguna pregunta sobre esto, por favor escriba en Slack.