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https://github.com/victordeon/python-notebook

Tutoriais de python utilizando o jupyter notebook
https://github.com/victordeon/python-notebook

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JSON representation

Tutoriais de python utilizando o jupyter notebook

Awesome Lists containing this project

README

        

## Tutorias em Python
***

Todo conteúdo aqui inserido é para fins de estudo e consulta, não tendo fins lucrativos, foi retirado de N fontes da internet incluindo video aulas do Youtube até conteúdo de cursos realizados e livros.

***
#### Instalação Manual
***

Instale o docker e o docker compose, com isso execute o comando

```sh
docker compose --profile notebook up
```

***
#### TODO
***

* Inserir codigo de async await baseado neste tutorial: https://realpython.com/async-io-python/
* No pasta de Internet fazer tutorial de WSGI com gunicorn e ASGI com uvicorn e comparar velocidades
* Fazer notebook simulando o uso de gcp pubsub com queue e cloud storage com aiofiles (usar o protect e o assessment-maestro como exemplo)
* Revisitar estrutua de dados e padrões de projeto

***
#### O que é o notebook jupyter
***

O notebook amplia a abordagem baseada em console para a computação interativa em uma direção qualitativamente nova, fornecendo uma aplicação
baseada na web adequada para capturar todo o processo de computação: desenvolver, documentar e executar o código, bem como comunicar os
resultados. O notebook Jupyter combina dois componentes:

* **Um aplicativo web**: uma ferramenta baseada em navegador para criação interativa de documentos que combinam texto explicativo, matemática,
cálculos e sua saída de midia rica.

* **Documentos Notebooks**: uma representação de todos os conteúdos visíveis no aplicativo da Web, incluindo entradas e saídas dos cálculos, texto
explicativo, matemática, imagens e representações de objetos em midia rica.

Os documentos notebooks contém as entradas e saídas de uma sessão interativa, bem como texto adicional que acompanha o código, mas não é para
execução. Desta forma, os arquivos de caderno podem servir como um registro computacional completo de uma sessão, intercalando o código
executável com texto explicativo, matemática e ricas representações de objetos resultantes. Esses documentos são internamente arquivos JSON e são
salvos com a extensão .ipynb. Como o JSON é um formato de texto simples, eles podem ser controlados por versão e compartilhados com colegas.

***
#### Modo de comandos (ESC)
***

|Comando|Descrição|
|:-----:|:--------|
|ENTER|Move para o modo de edição|
|Shift + Enter|Executa cada uma das celulas/linhas do notebook e passa para a linha abaixo|
|Ctrl + Enter|Executa a celula/linha atual|
|Alt + Enter|Executa a celular/linha e cria uma nova abaixo|
|F|Encontrar e modificar/trocar|
|Y|Para codificar|
|M|Para markdown|
|R|Para texto normal|
|A|Inserir celula acima|
|B|Inserir celula abaixo|
|X|Corta celula|
|C|Copiar celula|
|V|Colar celula|
|DD|Deletar celula|
|1|cabeçalho de tamanho gigante, **1**,2,3,4,5,6|
|6|cabeçalho de tamanho pequeno, 1,2,3,4,5,**6**|
|Shift + UP|Selecionar a celula acima|
|Shift + DOWN|Selecionar a celula abaixo|
|Shift + M|Mesclar celulas selecionadas|
|Ctrl + S|Salvar|

***
#### Modo de edição (ENTER)
***

|Comando|Descrição|
|:-----:|:--------|
|ESC|Move para o modo de comandos|
|TAB|Identar ou autocompletar código|
|Ctrl + A|Selecionar todos|
|Ctrl + UP|Ir para a primeira celula|
|Ctrl + DOWN|Ir para a ultima celula|

***
#### Simbolos matematicos ($$)
***

![math1](https://cloud.githubusercontent.com/assets/14116020/26659341/62d9d082-4646-11e7-9c9e-19c352112968.png)

![math2](https://cloud.githubusercontent.com/assets/14116020/26659348/6db51ef8-4646-11e7-8617-07f6df4312e6.png)

![math3](https://cloud.githubusercontent.com/assets/14116020/26659349/70272fdc-4646-11e7-9965-64664aa4225b.png)

![math4](https://cloud.githubusercontent.com/assets/14116020/26659352/727f73fc-4646-11e7-9586-b6187c9d83dd.png)

![math5](https://cloud.githubusercontent.com/assets/14116020/26659354/74fb7ffe-4646-11e7-90aa-f72245ca4494.png)

![math6](https://cloud.githubusercontent.com/assets/14116020/26659356/7698fc2e-4646-11e7-86f2-1b08c2dba0fb.png)

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#### Referências
***

* **Python**: Video aulas do Udemy e do canal do Youtube (ignorância zero)

* **Métodos Númericos**: https://github.com/fabiommendes/numericos-pub

* **Udemy**: Cursos feitos no Udemy

* **Bibliotecas Python**: Bibliotecas python de terceiros.