Instalando python
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Instalando python

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Photo by Hitesh Choudhary / Unsplash

Esta entrada trata sobre la instalación de Python en mi laptop (sistema operativo Windows de 64 bits). Pero antes un par de reflexiones sobre el proceso.

Como escribí en entradas previas de mi Blog, deseo incrementar mis habilidades de programación en distintos lenguajes. En las últimas semanas pasé largo tiempo meditando y revisando materiales en internet sobre las alternativas, algo así como un “coding road map”. ¿El resultado? un titipuchal de lenguajes y un gran DEPENDE (de las razones, objetivos y fines para utilizar x ó y lenguaje). Un gran consenso orientado al diseño web sugiere seguir la ruta HTML → CSS → JavaScript. A pesar de estar interesado en el diseño web, me apasiona más el análisis de datos y los modelos estadísticos. Con la búsqueda rápida en Google: “best data science languages” yep, Python, R, SQL y Java resultaron consistentemente en los primeros lugares. Así que, a lo que te truje Chencha: Phyton.

Para mentes inquietas la instalación de un programa no es una cosa trivial. Soy una persona que dedica buen tiempo de investigación evaluando alternativas e investigando sobre el “adecuado proceder” antes de tomar una decisión cuando de software se trata. En los siguientes párrafos trataré de resumir lo que aprendí y las determinaciones que tomé.

Las alternativas

  1. Uno debe instalar el lenguaje (interpreter) en el sistema operativo. Para los que usan R, esto es equivalente a descargar R desde CRAN. Al descargar Python desde python.org uno obtiene un archivo ejecutable (aplicativo) python.exe que funciona como consola o terminal donde se puede programar directamente en python. PERO, claro que esto no es para nada “user friendly”. Para ello tenemos las IDE (integrated development environment).

  2. Anaconda es un distribuidor de Phyton (www.anaconda.com). Anaconda Navigator es una Interfaz gráfica (IDE) para “navegar” a su vez entre diferentes aplicaciones de phyton (y no necesariamente Python como Rstudio o VScode). Además, permite crear diferentes ambientes de trabajo (environments), again, de manera gráfica (ósea con clicks).

    1. El tema. Anaconda descarga por default las siguientes aplicaciones (que seguramente nunca vas a utilizar): JupyterLab, Jupyter Notebook, Spyder, PyCharm, VSCode, Glueviz, Orange 3 App, Rstudio y Anaconda Prompt and PowerShell para Windows. Conclusión es MUY PESADO. Además, con la creación de posteriores environments se duplican un par de aplicaciones. Obviamente se pueden lanzar las aplicaciones desde el Anaconda promt, pero ¿entonces cuál es el chiste de instalar el GUI Navigator?

  3. Decisión final. Instalar Miniconda que, para decirlo brevemente, es la versión ligera de Anaconda. Al instalar Miniconda se instala el interpreter Python y obviamente la librería conda que básicamente es un administrador de librerías pero no se instala ningún GUI or IDE, eso depende del usuario (pero es muy fácil).

Miniconda instalado. ¿Ahora qué?

Desde el menú inicio de Windows uno puede lanzar el prompt de miniconda y corroborar la versión de python instalada con python --version. También puedes escribir python simplemente y acceder al interpreter (se identifica porque el prompt tiene tres flechas >>>. Prueba hacer una sencilla operación matemática 4+4 ; o escribir la función convencional print(“hola mundo”).

Como de costumbre uno puede verificar la instalación los archivos en: “C:\Users\miguerubio\miniconda”. Aquí también está la aplicación python.exe que es la consola de programación de Python. En el folder “envs” se tienen (tendrán) los files de tus diferentes environments.

Hasta aquí bien. Pero si eres como yo, no querrás trabajar con python desde un prompt o terminal tan poco amigable. Mi decisión, instalar Spyder (desde miniconda prompt es muy sencillo solamente se escribe conda install -c conda-forge sypder para acceder a la última versión de desarrollo desde el canal forge. Listo ya tienes Spyder instalado, tu IDE para trabajar con python. Es muy sencillo instruir a Spyder para trabajar con distintos environments una vez que ya los hayas creado con conda. Como podrás ver en el prompt de arriba la versión de conda que descargué instaló python 3.9.12, posteriormente creé un environment con python 3.10 mediante: conda create --name envtrespuntodiez python=3.10

IDE Spyder. Nota que está activado el environment "envtrespuntodiez" que instalé desde conda.

Si has llegado hasta aquí, felicidades. Este post no es fácil de digerir en especial si tu relación con la programación no es tan extensa. Si tienes interés en aplicar algo de lo que aquí expongo, te aconsejo mucho leer las notas y el material adicional. Espero te sea útil y no dudes en contactarme para cualquier pregunta.

Gracias por leer.

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**Personal note: explorar usar python en VScode

Migue Rubio

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