Curso básico de python

Python es un lenguaje de programación cuya estructura te permite mantener la claridad y la transparencia del código. Actualmente Python cuenta con un gran desarrollo de librerias especializadas y se puede correr en plataformas Linux-Unix y Windows. Lo anterior unido al hecho de que posee licencias de código abierto lo convierte en una herramienta muy poderosa para el desarrollo de aplicaciones científicas. Puedes encontrar mas información en: http://www.python.org

El esquema seguido en el curso fué el siguiente:

Primera sesión

• python

• El curso se inició siguiendo el tutorial de la documentación oficial de Python: http://docs.python.org/tutorial/. De este tutorial seleccionamos algunos capítulos particulares:
• Using the Python Interpreter http://docs.python.org/tutorial/interpreter.html
• An Informal Introduction to Python http://docs.python.org/tutorial/introduction.html
• More Control Flow Tools http://docs.python.org/tutorial/controlflow.html
• Modules http://docs.python.org/tutorial/modules.html

• numpy (+ scipy)

• numpy es un módulo de python con avanzadas funciones para el manejo de operaciones matriciales. Como guía para este útil módulo se pueden utilizar los tutoriales on-line incluidos en la página http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/. Para iniciar tomamos algunos temas seleccionados:
• The N-dimensional array (ndarray) http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/arrays.ndarray.html
• Array creation routines http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/routines.array-creation.html
• Linear algebra (numpy.linalg) http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/routines.linalg.html
• Discrete Fourier Transform (numpy.fft) http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/routines.fft.html

• Introducción a Clases

• Classes http://docs.python.org/tutorial/classes.html
• Ver programa: prueba.py

Segunda sesión

• ipython

• http://ipython.scipy.org/doc/manual/html/interactive/tutorial.html

• matplotlib-pylab

• Pylab es un módulo que no permite trabajar con gráficas e imágenes. Este tiene parte de los módulos de numpy, scipy y matplotlib. Como punto de partida para el trabajo con pylab usamos la muy bien documentada página de matplotlib:http://matplotlib.sourceforge.net/.
• Para ver una muestra de todas las posibilidades que te ofrece matplotlib revisa la página: http://matplotlib.sourceforge.net/gallery.html.

• pygame

• Pygame es un módulo inicialmente desarrollado para la creación de juegos con python. Posee una muy completa documentación: http://www.pygame.org/docs/.
• Una manera muy práctica de iniciar la programación con pygame es a partir del tutorial de Pete Shinners: http://www.pygame.org/docs/tut/intro/intro.html
• Para un ejemplo simple, ver programa: game1.py o game2.py
• Para un ejemplo que implementa una clase de python ver el programa: game3.py
• Para un ejemplo aplicado al tratamiento de imagenes holográficas, ver el programa: game4.py

• pyserial

Tercera sesión

• vtk + mayavi

• Mayavi es una poderosa herramienta de visualización 3D. En este taller se planteó un ejemplo muy interesante para la visualización de un potencial y sus trayectorias: http://code.enthought.com/projects/mayavi/docs/development/html/mayavi/example_using_with_scipy.html.

• opencv

• Opencv para python es un módulo que reune funciones desarrolladas para visicomputacional. Es una excelente herramienta para captura y procesamiento de imágenes con atrjetas capturadoras y cámaras web. La página oficial es [http://opencv.willowgarage.com/wiki/. Allí se encuentran referenciados varios manuales que si bien estan dirigidos a la aplicación en c, encuentran su equivalencia directa en python. Uno de los proyectos interesantes relacionado con el uso del módulo opencv se encuentra en el blog de Jo Vermeulen: http://blog.jozilla.net/2008/06/27/fun-with-python-opencv-and-face-detection/
• Ver ejemplo: ocv.py

• weave

• Una de las ventajas que ofrece python sobre los demás lenguajes de programación su capacidad de integración con otros lenguajes como fortran y C. En este taller de python hicimos un ejemplo guiado acerca del uso del módulo weave.inline de scipy que presenta las ventajas en ahorro de tiempo para correr una rutina que implica el uso de for para recorrer un array. Una comparación de tiempos entre las diferentes alternativas de integración con otros lenguajes se encuentra en el ejemplo de Prabhu Ramachandran http://www.scipy.org/PerformancePython
• El ejemplo desarrollado en el taller se llama weave.py

• wxpython + wxglade

• La interfaz para el usuario es un asunto de vital importancia cuando se quiere desarrollar aplicaciones útiles no solo para la persona que las desarrolla. Una de las mejores herramientas para generar una interfaz decente en las aplicaciones de python es wxpython: http://www.wxpython.org/. La documentación de este módulo se encuentra con detalle en: http://www.wxpython.org/onlinedocs.php.
• Una de las herramientas que facilita la creación de estas interfaces es wxglade http://wxglade.sourceforge.net/.
• Ver archivo generado con wxglade: wxcolor.wxg
• Ver ejemplo: wxcolor.py

Cómo generar una copia de trabajo

Para hacer una copia del código incluido en este proyecto, es necesario tener una versión del administrador de versiones subversion.

Para Windows y Mac OS X puede instalar la última versión de Tortoisse incluida en http://tortoisesvn.tigris.org/.

Para Linux - Ubuntu (y Debian), ejecute en un terminal la instrucción:

sudo apt-get install subversion

Para poder administrar los proyectos facilmente usando subversion se utilizara el programa rabbitvcs

Para generar la copia de trabajo, ejecute en un terminal la instrucción:

• Con nombre de usuario: svn checkout https://curso-basico-python-unbos.googlecode.com/svn/trunk/ curso-basico-python-unbos --username ...

• Copia anonima: svn checkout http://curso-basico-python-unbos.googlecode.com/svn/trunk/ curso-basico-python-unbos-read-only

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