Python: el llenguatge que els geomàtics haurien de prioritzar

L'any passat vaig poder ser testimoni de com el meu amic «Filiblu» va haver de deixar d'una banda la seva programació Visual Basic for Applications (VBA) amb el qual se sentia bastant còmode, i arremangar la camisa aprenent Python des de zero, per desenvolupar una adaptació de l'connector «SIT Municipal» sobre QGIS. És una aplicació que ha està quedant nítida, i de la qual tot just vaig ser dissenyador funcional perquè no vaig estar fins al moment que ara porta. Després de converses sostingudes en aquell moment amb Fili i recentment amb Nan del Perú, que porta ja alguns mesos desoxidándose amb un curs de Python, ens plantegem aquest post, pensant en què tan important s'ha tornat Python com a llenguatge en aquest món dels Sistemes d'Informació Geogràfica.

El tema per si mateix podria semblar irrellevant, sobretot per als que es duen 'alternant' fa molt de temps amb aquest llenguatge. Revisant en els tòpics de Geofumadas, tot just uns 16 articles fan referència a Python, i gairebé com a complementari de diverses discussions. Però com ja ho hem dit abans, els geomàtics d'aquests temps, han de dominar el desenvolupament d'aplicacions, no necessàriament perquè es dedicaran a programar, sinó perquè és urgent que es pugui entendre l'abast i saber conduir o supervisar desenvolupaments informàtics en matèria geoespacial.

Certament el llenguatge creat per Guido van Rossum ha anat posicionant-se en segments cada vegada mes preponderants. Revisant l'article de Stephen Cass publicat en IEEE Espectre trobem que Python ocupa en l'actualitat el primer lloc del rànquing, quan de llenguatges de programació top es parla, tot i que ja Forbes ens havia avançat alguna cosa semblant. És clar que ara, en la seva versió 3, es presenta ja consolidat en relació al seu llunyana presentació pública a 1991. I encara sento que, en nom de l'objectivitat, no he esplaiar-me en les bondats de Python enfront d'altres llenguatges, no puc deixar d'acotar la preferència que he adquirit per Python, tant per la seva característica multi - propòsit com la seva flexibilitat i l'experiència viscuda de veure un programador adequar-se amb molta facilitat a aquest llenguatge, preferint ara fer les aplicacions sobre Python tot i que estimava la seva total domini sobre VBA.

M'ha encantat la guia creada per Aimee, per Aprendre Python en el context de hacking ètic.

Quan parlàvem això amb Nan, revisant els fòrums sobre SIG, trobem que els programadors es preguntaven sobre el tema. Si passem a cadenes en gis.stackexchange trobem que, lamentablement, molts dels enllaços indicats estan inactius; la qual cosa, però, no treu el ser punt de partida en la nostra reflexió. La pregunta desenvolupada allí va ser:

"A la teva opinió, quin és el millor llibre / lloc per aprendre Python si tens en ment com a objectiu el treball en SIG?

per 'millor', Es va voler dir:

  • no gaire llarg (llibre)
  • fàcil d'entendre (llibre / lloc)
  • bons exemples pràctics (llibre / lloc) "

M'agradaria iniciar la discussió separant 'llocs' de 'llibres'. Després que la meva conversa gairebé freudeana amb Nan, hem arribat a pensar que seria més orientador. Comencem, llavors amb els 'llocs':

1. Tot depèn del 'level'

La meva primera recomanació és un curs de Python basat en projectes de Udemy, No només per la seva amplitud, sinó el seu preu i el heccho que un cop pres el curs es té accés de per vida al contingut.

Comprenem que no és el mateix ser un principiant que un 'expert'. Si recentment es pren contacte, res millor que centrar-se en el llenguatge i després, en l'especialitat. Per això, quan trobem tres respostes (que sumen 9 vots) assenyalant a Codecademy penso en els 'newbies', ja que aquest lloc permet d'una forma bastant senzilla introduir-nos al món Python o de qualsevol llenguatge que desitgem aprendre.

En segon lloc, ja en un nivell intermedi, es troba Coursera. Aquesta plataforma MOOC ofereix cursos que abasten diferents àrees. En particular ens referim al cicle de cursos (5 en total) 'Python for Everybody'A càrrec del simpàtic Charles Severance. Qui hagi portat la seqüència amb 'Dr. Chuck ', reconeixerà com ens guia molt destrament conforme s'avança en el nivell de dificultat curs a curs.

També li dono el meu crèdit a un parell de cursos de Python en Guru99, Especialment un que va ser treballat per un veterà de Google.

Un altre curs de nivell intermedi, el llibre posseeix el mateix nom del lloc és: Learn Python The Hard Way. 52 exercicis que cobreixen els diferents temes. Zed Shaw té el seu fanaticada sense cap dubte. '44 vots per al llibre!

És clar que no podia faltar qui s'aferren a la 'bíblia' del llenguatge. Aquesta resposta amb 10 vots ens mostra de revisar sempre el lloc oficial no deixa de ser una bona alternativa de consulta.

Ja en menor escala apareixen Hackerrank, CodingBat, Reial Python o aquest. N'hi ha per tots els gustos, però no està de més donar-li un cop d'ull.

2. Els llibres per a formació bàsica

L'oferta aquí també és dispersa. Cadascun acaba acomodant millor amb un llibre en particular. Sense oblidar el votadísimo 'Learn Python The Hard Way' trobem un de similar acceptació: 'How to Think Like a Computer Scientist'(Descàrrega gratuïta)

Menys votats trobem a 'Dive into Python'(10 vots i també descàrrega gratuïta) i, finalment amb 4 vots, el llibre de Hans Petter Langtangen,' A Primer on Scientific Programming with Python ', que pot ser trobat a Amazon.

3. SIG i Python. l'especialització

Va arribar el moment esperat. I francament, la informació brindada pel fòrum GIS ens deixa en orfandat a causa dels seus enllaços inactius. No és menyspreable, el que ofereix GisGeography com alternatives gratuïtes. Encara que al meu parer, en aquest tema convé invertir en un bon curs per iniciar-se. Després les solucions gratuïtes o llibres ens donaran més solidesa.

En el nostre context hispà, i específicament sobre aplicacions GIS sobre Python, jo recomanaria gairebé amb els ulls tancats a tres llocs amics de la nostra Blogsfera geofumada:

En cas de cursos en idioma anglès, per al nivell inicial ens aconsellen els següents llocs:

  • Programming Foundation with Python (en Udacity) - Ups, aquest és general, però el afegim com un extra. Per codear en Python aprenent de forma activa i gratis. visitar.
  • GEO485 GIS Programming and Automation (Penn State OpenCourseWare) - S'aprèn Python i com automatitzar tasques SIG a Esri ArcGIS desktop. visitar. (3 vots al nostre antic fòrum).

També bàsics però amb molt més gran informació:

  • Python Geo-Spatial Development. Vellet però interessant, no en va obté 23 vots de qualificació.
  • El GIS programming Fundamentals (GIS540) de la NC State University obté 4 vots. Sembla, efectivament amb més informació que el de Penn State.
  • Un portal amb molta informació. GIS LOUNGE proporciona una àmplia gamma d'articles, notícies, cursos i altres informació. Els seus 44 vots donen suport a les preferències dels usuaris.

En la meva experiència, els cursos en línia són orientadors, en els quals s'aprèn a perdre-li la por, es fan exercicis guiats, es interactua amb companys i mestres; però en finalitzar el curs, si es vol prendre seriosament el tema i dur-lo a nivell dedicat, convé comprar-se un bon llibre. En aquest aspecte, se'ns proporciona una llista per revisar amb calma:

Amb 13 vots apareix Python Geospatial Development per començar a construir aplicacions des de zero utilitzant SIG Open Source. Un bon inici.

  • Python Scripting for ArcGIS (Esri) - Per crear eines de geoprocessament personalitzades i aprendre com escriure codi python en ArcGIS. Es pot descarregar i exercicis a través d'Esri. Apareix en la bibliografia del curs de Penn State.

Encara interessat en aprendre ArcPy? aquí una Llista de recursos per investigar.

I finalment ens mostren una petita llista de llibres de Packthub, que em semblen interessants:

En conclusió, tot i que algunes mestratges sobre temes geoespacials continuen ensenyant Visual Basic com a llenguatge genèric per no informàtics, realment la tendència hauria de ser Python. El que queda per fer, si això ha despertat interès és començar a revisar, revisar i revisar. Som conscients que això és només una primera aproximació al tema. Ara, som-hi!

One Reply to "Python: el llenguatge que els geomàtics haurien de prioritzar"

Deixa una resposta

La seva adreça de correu electrònic no es publicarà.

Aquest lloc té validesa Akismet per reduir el correu brossa. Aprèn com es processen les dades dels teus comentaris.