Le support des travaux pratiques est donné sous forme de notebooks IPython. Les notebooks permettent à la fois l'édition et l'exécution de code Python (ou autre language) par cellules et une mise en page riche de texte, d'équations mathématiques, d'images, de liens ou de contenu web, tout cela avec l'aide d'un simple navigateur web.
Les exercices de TP reposent sur l'usage intensif de Python et de ses principaux packages scientifiques (Scipy stack):
Quelques packages supplémentaires utiles et/ou utilisés dans le cadre de ces TPs :
Python ainsi que tous les outils listés ci-dessus sont open-source et disponibles pour la plupart des plateformes communes (Linux, OS-X, Windows) !
Il existe plusieurs manières d'installer ces libraires, le plus simple étant d'installer une distribution scientifique Python, comme par exemple Anaconda ou Miniconda (*) :
Pour installer l'une de ces deux distributions, suivre un des liens ci-dessus et choisir l'installeur correspondant à votre plateforme (Linux / OS-X / Windows ; 32/64 bits). Vous avez aussi le choix entre Python2 ou Python3, le mieux étant de choisir la dernière version (Python3), bien que cela n'a pas beaucoup d'importance (on pourra installer des packages Python2 dans le cadre de ces TPs). Une fois l'installeur téléchargé, l'exécuter et suivre les instructions.
Une fois la distribution correctement installée, la prochaine étape est de créer un environnement virtuel. Les environnements virtuels permettent d'installer plusieurs versions de libraries sur le même système et de facilement changer de version. Pour créer l'environnement, ouvrir d'abord un terminal (Linux / OS-X) ou une invite de commande cmd (Windows). Vérifier ensuite que la distribution est bien installée en tapant:
conda --help
Vous devriez voir apparaitre un message d'aide.
La commande suivante va créer un nouvel environnement virtuel, nommé tp_geomod_py27_0, et y installer tous les packages dont nous avons besoin:
conda create -n tp_geomod_py27_0 python=2.7 numpy scipy matplotlib sympy ipython ipython-notebook pip
Un résumé est affiché avec tous les packages (dépendences) qui vont être téléchargés et installés. Tapez 'y' pour procéder à l'installation.
Les commandes suivantes permettent d'activer l'environnement qui vient d'être créé. Sous Linux ou OS-X, tapez :
source activate tp_geomod_py27_0
ou plus simplement sous Windows :
activate tp_geomod_py27_0
Il reste quelques packages à installer pour ces TPs. Lancer les commandes suivantes (avec l'environnement tp_geomod_py27_0 activé) :
conda install -c https://conda.binstar.org/benbovy jsanimation
conda install -c https://conda.binstar.org/benbovy seaborn
(*) Des distributions alternatives existent: Enthought Canopy (Linux, OS-X, Windows), Python XY (Windows), WinPython (Windows)... La procédure d'installation peut changer selon la distribution.
Le support des TPs (notebooks) est disponible sous forme de dépôt Git, hébergé sur GitHub:
https://github.com/benbovy/tp_geomod_nb
Git est un logiciel de contrôle de version, très utile pour gérer le développement de code ou de texte. Si Git est installé sur votre machine (Linux, OS-X avec Xcode, peu probable sous Windows), la commande ci-dessous permet de télécharger le contenu du dépôt dans le répertoire courant.
git clone https://github.com/benbovy/tp_geomod_nb
Sinon, il est possible de télécharger le contenu sous forme d'archive à l'adresse suivante :
https://api.github.com/repos/benbovy/tp_geomod_nb/zipball
Décompressez l'archive au besoin, ouvrez un terminal ou une invite de commande, et allez dans le répertoire qui contient les notebooks (fichiers .ipynb). Par exemple, si vous avez cloné le dépôt ou téléchargé / décompressé
son contenu dans C:\Users\me\tp_geomod_nb (Windows), tapez:
cd C:\Users\me\tp_geomod_nb
Sous OS-X, ce sera plutôt
cd /Users/me/tp_geomod_nb
et sous Linux
cd /home/me/tp_geomod_nb
Assurez-vous ensuite que l'environnement virtuel créé à l'étape précédente est bien activé. Lancez ensuite le serveur de notebooks avec la commande :
ipython notebook
Un nouvel onglet devrait s'ouvrir dans votre navigateur web par défaut, avec la liste des notebooks. Cliquez sur le nom d'un notebook pour l'ouvrir. A noter qu'un naviguateur récent est préféré (Chrome, Firefox, Safari...).
Pour en savoir plus sur l'utilisation des notebooks IPython, n'hésitez pas à aller voir dans l'aide (menu Help, et notamment le User Interface Tour).