Data Science do zero: Primeiras regras com o Python



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Data Science do zero - Primeiras regras
Iniciando em Python
Você pode baixar o Python em python.org (https://www.python.org/). Mas se
você ainda não o tiver, recomendo a instalação da distribuição Anaconda
(https://store.continuum.io/cshop/anaconda/), que já contém a maioria das
bibliotecas que você precisa para praticar data science.
No momento da escrita deste livro, a versão mais recente do Python é a 3.4.
Porém, na DataSciencester, usamos o antigo e confiável Python 2.7. O Python 3
não é compatível com a versão anterior do Python 2 e muitas bibliotecas
importantes somente funcionam bem com 2.7. A comunidade do data science
ainda está presa ao 2.7, o que significa que nós estaremos também. Certifique-se
de ter essa versão.
Se você não conseguir Anaconda, instale pip (https://pypi.python.org/pypi/pip),
que é um gerenciador de pacote Python que permite que você facilmente instale
pacotes de terceiros (precisaremos de alguns). Também vale a pena obter
IPython (http://ipython.org/), o qual é um shell Python muito melhor de se
trabalhar.
Se você instalou Anaconda, já deve vir com pip e IPython.
Apenas execute:
pip install ipython
e então procure na internet por soluções para quaisquer mensagens de erros
enigmáticas que houver.
Python Zen
Python possui uma descrição Zen de seus princípios de design
(http://legacy.python.org/dev/peps/pep-0020/), que você encontrar dentro do
próprio interpretador Python ao digitar
import this
.
O mais discutido deles é:
Deveria haver um — de preferência apenas um — modo óbvio de fazê-


lo.
O código escrito de acordo com esse modo “óbvio”(que talvez não seja tão
óbvio para um novato) frequentemente é descrito como “Pythonic”. Apesar de
este não ser um livro sobre Python, de vez em quando contrastaremos modos
Pythonic e não-Pythonic de realizar os mesmos processos, e favoreceremos
soluções Pythonic para os nossos problemas.

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