Revisión de 18:23 6 mayo 2019

Introduction

Histórico

El lenguaje python es un lenguaje interpretado muy versatil y cada vez más utilizado en actividades de ciencias de la Tierra. Hay dos versiones del lenguaje 2.x y 3.x las cuáles no son compatibles. Los cambios son menores (ej.: print 'Hola' --> print ('Hola')), pero requiere una recodificación de las scripts.

El python está constituido por aportaciones de usuarixs de todo el mundo en forma de paquetes. Estos paquetes se tuvieron que adaptar para python 3.x y esto a retrasado su uso. Pero ahora (2018), este proceso de migración y adaptación ya casi terminó y ya se puede usar con tranquilidad el python 3.

La presentación se puede descargar desde este enlace Archivo:python-TUX.pdf

Por que elegir Python ?

Para empezar

A saber antes de empezar

• Lenguaje alto nivel, no necesidad de definir todo, interpreta mucho pero CUIDADO, hay que estar atento con lo que estamos manipulamos, si dejemos python interpretar el tipo de una variable, la operaciones de esta variable van a depender de como la definó python.
• El lenguaje reconoce minusculas y mayusculas
• Python empieza a contar a 0, así el primer elemento de una lista es el elemento 0 !
• los espacios a principio de linea cuentan para definir los bloques
• se puede ("debe") comentar con :

 # para que lo resto de la linea sea considerado como comentario  

"""
Eso permite
Comentar sobre varias lineas
"""

• Si queremos cortar una linea de codigo en varias se puede usar \ y empezando la linea siguiente a un nivel màs alto (recuerdan que los espacios a principio de linea cuentan)
• Para imprimir en pantalla una o más variable se usa la función print(variable) se pueden imprimir en pantalla varias variables con una sola función print(variable1, variable2)
• Cada tipo de elemento tiene sus propias caracteristicas y metodos.
• Se puede escribir varios comandos en una sola linea gracias al simbolo  ;
• Cuando se usa un comando como un for, ir while etc. la linea se termina por : y los comandos utilizados adentro de esta condicion se definen por más espacio a principio de linea (recuerdan que esto define los bloques), para que quede más claro esta noción de bloque siguen dos ejemplos :

i = 0
while i < 3:
    i = i+1 # bloque del while
print(i) # Después del bloque del while

out:
> 3 

i = 0
while i < 3:
   i = i+1 # bloque del while
   print(i) # Adentro del bloque del while

out:
> 1
> 2
> 3 

Como usarlo

En un terminal

Se puede llamar a python desde la terminal

 user@cima:~$ python3 

Para después hacer las operaciones que queremos :

 >>> 1+2 
 3

Y para salir basta con un

exit()
o un 
quit() 

Trabajar en la terminal permite probar algunas lineas de codigos, funciones ... Pero para poder trabajar de manera màs eficiente podemos usar los scripts.

En script

Un script de python es un documento texto con el formato : name_script.py

Es importante empezar el documento especificando con que entorno python lo queremos leer :

 #!/usr/bin/env python3 

También se puede especificar el formato de codificación de caracteres, por ejemplo

 # -*- coding: utf-8 -*- 

Después se tienen que importar las librerias que usamos en el script (si es que usamos): import this

Y finalmente viene el código !

Se puede agregar al final del documento lo siguiente

if __name__ == "__main__": 
    Codigo a interpretar si este script es el script principal, no un script importado
    # Sirve para dar un ejemplo de uso, probar las funciones (debug)

Ayudandose de un IDE

Los IDE (Integrated Development Environment aka Entorno de desarollo integrado) son muy útiles para facilitarse el desarollo de un script, contienen en general:

• una parte con multiples pestañas para poder navigar entre los diferentes scripts
• un terminal para ir probando comandos
• la posibilidad de leer todo o parte del script, visualizando los output en el terminal
• Opciones para visualizar ciertas variables, tablas etc.

Algunos ejemplos de IDE son :

• Spyder
• Jupyter

Basic Python

Tipos de variables

Números

Condiciones y Boolean

String : Cadenas de caracteres

Containers : Listas, Tuples, Diccionarios

Librerias

numpy

Numpy es la librería gestionando las matrices

pandas

Pandas es una libreria que facilita el trabajo con datos.

netcdf

NetCDF es un formato de almacenamiento de datos muy común en ciencias de la Tierra. Para más detalle ver : LINK

En python se puede trabajar directamente con los archivos netcdf, para leerlos, escribirlos, o modificarlos gracias a esta librería.

xarray

Numpy mejorado para ciencias de la tierra, integra informaciones spacio-temporales y métodos de calculo simplificado que toma en cuenta estas informaciones.

matplotlib

cartopy

tensorflow

Para ir más lejo

f2py

cython

Algunos tips

Ejercicios