tutoriais-python

Esta é uma compilação de guias e exemplos de como lidar com dados de radar, satélite e outros do Laboratório de Física de Nuvens do IAG-USP usando a linguagem Python.

Os tutoriais estão organizados da seguinte forma:

• Nos arquivos .ipynb estão os códigos e explicações relacionadas a cada um dos tópicos;
• Nos arquivos .md estão explicações que não necessitam de código.

É possível rodar os arquivos .ipynb no Binder, no SciServer ou no seu editor de preferência, desde que tenha uma instalação de python associada. Veja mais informações sobre configurar sua própria instalação no tópico 0. Instalacao + Boas Praticas de Uso.

Esta não é uma introdução à Python!

Estes tutoriais consideram que você já tenha um conhecimento prévio em Python, principalmente estrutura e análise de dados (listas, tuplas, dicionários, matrizes) e funções. Alguns cursos introdutórios disponíveis que podem ajudar caso você esteja começando com Python estão listados na página do laboratório.

Usando o Binder

Basta clicar no badge acima para abrir um ambiente do Jupyter já com as bibliotecas necessárias instaladas. O processo de criar o ambiente pode levar alguns minutos.

Usando o Google Colab

Usando o SciServer

1. Faça o login a partir de um cadastro ou da conta do Google com o Globus;
2. Baixe o conteúdo deste repositório e faça upload no seu volume pessoal persistent;
3. Em Compute, crie um container do tipo SciServer Essentials selecionando o seu volume pessoal persistent como User Volume;
4. Abra o container (Jupyter) e um crie um novo Terminal (a partir do menu no canto direito);
5. No terminal, instale as bibliotecas necessárias com os comandos:
   conda install -c conda-forge scipy xarray cartopy arm_pyart wradlib
pip install metpy;
6. Volte à dashboard do Jupyter (clicando no logo do Jupyter) e navegue até a pasta com o conteúdo (em Storage/[Seu usuário]/persistent/).

Sobre o Jupyter

O Jupyter é um ambiente de desenvolvimento em diversas linguagens de programação, construído primeiramente para Python. A versão mais simples, o Jupyter Notebook, é um navegador web que permite o desenvolvimento de códigos com texto Markdown e código integrados no formato .ipynb. Aprenda mais sobre como configurar e usar o Jupyter Notebook neste capítulo do curso de introdução à ciência de dados terrestres do Earth Lab e neste capítulo do curso de fundamentos do Projeto Pythia.

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Autores

Camila Lopes (cclopes.netlify.app, [email protected])