Olá pessoa!

Um dos lançamentos recentes da Microsoft é o Azure Notebooks, já ouviu falar? -Vamos olhar um pouco mais de perto como esse cara funciona!

Se você já mexeu com inteligência artificial, data science ou algum tipo de experimento com dados, é muito possível que você conheça o Jupyter Notebooks.

Trata-se de um projeto open-source que permite criar o que chamamos de Notebook. Ok, mas o que significa isso?

Na prática um notebook é uma uma ferramenta em que você pode colocar: anotações, gráficos e até código. Essa é a parte mais legal, o notebook possui um kernel para executar seu código.

Com isso é possível ter no mesmo lugar, uma explicação com texto e imagens, utilizando Markdown, código executável e até plotar gráficos.

E o que o Azure Notebooks tem a ver com o Jupyter? -Tudo.

O Azure Notebooks é um serviço gratuito que incorpora o Jupyter e permite realizar tudo através do navegador. Além disso, no caso do Azure Notebooks é possível utilizar F# (❤) como linguagem para seu notebook.

Vamos dar uma olhada nele?

Primeiro acesse: https://notebooks.azure.com/

Depois de criar a conta e nos autenticarmos é possível acessar “My Projects”, que permite visualizar e criar novos projetos, vamos fazer um!

É possível criar seu projeto a partir de um repositório no GitHub ou criá-lo em branco. Para este post vamos seguir criando do zero, quem sabe a importação do GitHub fique para um post futuro.

Ao pressionar o botão “New Project” nos deparamos com uma janela simples, onde precisamos informar o nome do projeto, indicar se ele é público ou privado e se conterá um arquivo README.

Tudo muito semelhante a um repositório do GitHub, certo?

Depois de criarmos nosso projeto, é possível incorporar múltiplos arquivos nele:

Você também pode notar os botões: Clone e Star, novamente, assim como um repositório do GitHub. O botão ”+” é onde iremos adicionar coisas ao nosso projeto. Ele trás quatro opções básicas: Notebook, Folder, Blank File e Markdown.

Vamos criar nosso Notebook!

Assim que o criamos, ele ficará disponível na lista de arquivos, vamos entrar e ver como isso funciona.

Se você já utilizou o Jupyter, verá que é praticamente a mesma coisa, caso contrário, vamos ao básico!

A primeira coisa importante é entender as divisões do Notebook, ele funciona basicamente através de células. Cada célula contém um tipo, como code ou markdown, por exemplo.

Além das células, temos a caixa de ferramentas, que permite realizar as operações comuns, como adicionar uma célula, alterar o tipo dela, executar a célula selecionada e abrir a lista de comandos.

O tipo indicado na barra de ferramentas sempre está relacionado à célula selecionada atualmente, veja:

Vamos alterar o tipo para Markdown e criar um cabeçalho:

Veja que ele ainda não se parece com um cabeçalho, mas sim, com o markdown cru. Isso porque ainda não executamos esta célula, basta clicar em “Run” para ver o resultado.

A partir daqui você pode incluir suas células e executar o código Python que desejar!

Vamos fazer um exemplo com algo que gere um resultado visual. Para isso, vamos utilizar a pandas e a numpy. Então, vamos começar com as importações:

Neste momento podemos notar dois comportamentos no Notebook:

1. O asterisco ao lado da célula;
2. A mudança na cor do ícone do Kernel;

As duas coisas estão relacionadas ao processamento que está sendo executado. O asterisco indica que a célula está sendo processada e o ícone do Kernel indica que ele está “trabalhando”.

Até aqui, tudo tranquilo, certo?

Agora vamos gerar um DataFrame com a pandas! Ou seja, vamos criar uma nova célula abaixo, e utilizá-la como se estivéssemos em um código Python normal. Aliás, esteja a vontade para incluir uma breve descrição também.

Vamos gerar o DataFrame com números sequenciais de 1 até 6, separando-os em três colunas (Primeira, Segunda e Terceira) e duas linhas:

matriz = pandas.DataFrame(numpy.array([ [1,2,3], [4,5,6] ], dtype=int), columns=["Primeira", "Segunda", "Terceira"])

Ao fazer isso e executar a célula, não veremos nenhum resultado.

No entanto, se incluirmos uma linha abaixo obtendo o valor da variável matriz, podemos visualizar o DataFrame:

Legal né?

Por fim, vamos gerar um gráfico utilizando a função .plot.bar() do DataFrame:

matriz.plot.bar()

E o resultado pode ser conferido abaixo:

O mais legal é que temos tudo isso no mesmo lugar.

Você pode acessar o Notebook completo aqui.

Qualquer dúvida ou sugestão, deixem nos comentários!

E até mais.

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