Spyder Python IDE – Ambiente Desenvolvimento Científico – MIT – Linux

Publicado: 22 de fevereiro de 2014 em Linux, Python

Python é uma linguagem de programação completa, que contém a funcionalidade exigida por programadores para escrever todos os tipos de código, de fazer filmes até para a previsão do tempo. Python é uma linguagem relativamente moderna. É muito poderoso e contém uma biblioteca de funções capazes de muitas tarefas diversificadas. No entanto, nem tudo o que vai achar útil é incorporado Python.

Felizmente, há um grande número de pacotes adicionais que são escritos especificamente para computação científica. Estes pacotes são bibliotecas de comandos extras que acrescentam mais funcionalidades do que o Python possui por default.

O objetivo do Spyder é fornecer um ambiente que faz com que seja fácil de escrever, rodar e debugar códigos Python, além de instalar vários módulos científicos como: NumPy, Matplotlib e SciPy.

Sites:

http://www.numpy.org/
http://matplotlib.org/
http://www.scipy.org/

Spyder

Spyder (anteriormente conhecido como Pydee) é um ambiente de desenvolvimento interativo poderoso para a linguagem Python com edição avançada, teste interativo, depuração e recursos de introspecção.

O Spyder IDE também pode ser usado como uma biblioteca que fornece poderosos widgets relacionados do console para as suas aplicações baseadas em PyQt – por exemplo, pode ser usado para integrar um console de depuração diretamente no layout de sua interface gráfica.

Recursos:

  • Editor : Breakpoints, os pontos de interrupção e pontos de interrupção condicionais para usar com o depurador python (APO).
  • Console : Executar um script todo ou qualquer parte dele a partir do Editor
  • Explorador de variáveis : Ver as variáveis ​​locais, enquanto você está depurando
  • Inspetor de Objetos : Acesso rápido a documentação é uma obrigação para todos os programadores, seja para explorar novas bibliotecas ou se lembrar de como usar um pedaço de código
  • Project Manager : Gerenciar grandes projetos de programação com diversas facilidades.
  • Ajuda on-Line : Explorar documentação gerada dinamicamente de todos os módulos instalados
  • Pylint : Analise seu código-fonte para prever erros e sinais de má qualidade de codificação.
  • Preferencias – Configure Spyder como você deseja com uma grande variedade de preferências disponíveis.

Código Fonte: http://code.google.com/p/spyderlib/
MIT License: http://opensource.org/licenses/mit-license.php

Requisitos:

Sphinx é uma ferramenta que torna mais fácil criar documentação inteligente e bonita, escrita por Georg Brandl e licenciado sob a licença BSD.

Ela foi originalmente criada para a nova documentação do Python, e tem excelentes facilidades para a documentação dos projetos em Python.

Captura de tela de 2014-02-22 17_28_10

site: http://sphinx-doc.org/

Instalação Linux

Entre no Terminal e digite os comando abaixo:

  1. sudo apt-get install python-qt4 python-sphinx
  2. sudo apt-get install spyder

Configuração da IDE

Vamos criar uma configuração para que o Spyder rode os aplicativos Python direto no terminal do Linux, você poderá  interpretar scripts Python como na figura abaixo:

Captura de tela de 2014-02-22 17_18_32

Instruções:

  1. No menu View, Windows and Toolbars escolha Project Explorer.
  2. No menu Tools, Preference escolha: RUN e selecione Execute in a external System Terminal.
  3. No menu File, escolha New Project e coloque o seguinte nome: HelloWorldSpyder.
  4. Clique no novo projeto com o botão direito e escolha New Module e nomeie :hello.py.
  5. Digite o codigo abaixo e na barra de tarefas clique em RUN.

Exemplo:

Neste exemplo criamos o famoso aplicativo Hello World e utilizamos a IDE Spyder para Linux, interpretando o script Python com saída para o Terminal:

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: latin-1 -*-
# Desenvolvimento Aberto
# hello.py

# Importa OS
import os
# Limpa a tela
os.system("clear")

print "Hello World Spider"

# Cria uma espera no terminal
raw_input()

Spyder – Biblioteca Cientifica

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: latin-1 -*-
# MatPlotLib Example
# Ciência.py

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.animation as animation

def data_gen():
     t = data_gen.t
     cnt = 0
     while cnt < 1000:
         cnt+=1
         t += 0.05
         yield t, np.sin(2*np.pi*t) * np.exp(-t/10.)
data_gen.t = 0

fig, ax = plt.subplots()
line, = ax.plot([], [], lw=2)
ax.set_ylim(-1.1, 1.1)
ax.set_xlim(0, 5)
ax.grid()
xdata, ydata = [], []
def run(data):
     # update the data
     t,y = data
     xdata.append(t)
     ydata.append(y)
     xmin, xmax = ax.get_xlim()

     if t >= xmax:
         ax.set_xlim(xmin, 2*xmax)
         ax.figure.canvas.draw()
     line.set_data(xdata, ydata)

     return line,

ani = animation.FuncAnimation(fig, run, data_gen, blit=True, interval=10,     repeat=False)
plt.show()
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