Instalar Jupyter en Windows y Visual Studio Code | Cap #3

Esta guía explica, paso a paso, cómo instalar Jupyter Notebook en Windows y cómo integrarlo en Visual Studio Code para trabajar en un entorno unificado. Se abordan desde los requisitos previos hasta la resolución de problemas y preguntas frecuentes, con ejemplos de comandos y explicaciones detalladas.

Requisitos Previos

Antes de comenzar con la instalación, es fundamental que cuentes con los siguientes elementos:

• Python instalado en el sistema: Asegúrate de tener Python (preferiblemente la versión 3.8 o superior) instalado en tu computador. Si no lo tienes, visita el sitio oficial de Python y descarga la versión adecuada para Windows.
• Pip instalado: Pip es el gestor de paquetes de Python y se utiliza para instalar librerías y herramientas adicionales, incluyendo Jupyter Notebook. Normalmente, al instalar Python, se instala pip de forma automática. En caso de que no lo tengas o existan inconvenientes, consulta la sección de “Instalación de Python y pip” de esta guía.
• Windows 11: La guía está orientada a usuarios que utilizan el sistema operativo Windows 11.
• Visual Studio Code (VSCode): Para la integración de Jupyter en un entorno de desarrollo unificado, descarga e instala Visual Studio Code.

Instalación de Python y Verificación de Pip

Aunque ya debiste haber instalado Python, es importante validar que tanto Python como pip están correctamente configurados en tu sistema. Para ello, sigue estos pasos:

Abrir el Símbolo del Sistema

1. Dirígete a tu escritorio.
2. En la barra de búsqueda de Windows, escribe cmd y presiona Enter para abrir el Símbolo del Sistema.

Verificar la Instalación de Python

En la ventana del símbolo del sistema, escribe el siguiente comando y presiona Enter:

bashCopiarEditarpython --version

Deberías ver un mensaje que indica la versión de Python instalada. Por ejemplo:

nginxCopiarEditarPython 3.9.7

Si recibes un mensaje de error, es probable que Python no esté instalado o no se encuentre en la variable de entorno PATH.

Validar la Instalación de Pip

A continuación, verifica que pip está instalado correctamente ejecutando el comando:

bashCopiarEditarpython -m pip --version

La consola mostrará algo similar a:

vbnetCopiarEditarpip 24.3 from C:\Python39\lib\site-packages\pip (python 3.9)

Si pip no está instalado o encuentras problemas, puedes descargar el script get-pip.py. Para ello:

1. Visita el enlace oficial de instalación de pip:
   https://pip.pypa.io/en/stable/installation/
2. Descarga el archivo get-pip.py.
3. Guarda el archivo en una ubicación de fácil acceso (por ejemplo, el escritorio).
4. Regresa al símbolo del sistema, navega hasta la ubicación del archivo (utilizando el comando cd) y ejecuta:bashCopiarEditarpython get-pip.py

Con esto se instalará pip y podrás validar nuevamente su versión.

Instalación de Jupyter Notebook mediante Pip

Con Python y pip correctamente instalados, el siguiente paso es instalar Jupyter Notebook. Esta herramienta te permitirá escribir y ejecutar código Python en un entorno interactivo y organizado.

Ejecutar el Comando de Instalación

Abre nuevamente el símbolo del sistema y escribe el siguiente comando:

bashCopiarEditarpip install notebook

Al ejecutar este comando, pip descargará e instalará automáticamente Jupyter Notebook junto con todas sus dependencias. El proceso puede tardar unos minutos, dependiendo de tu conexión a internet.

Verificar la Instalación

Una vez finalizada la instalación, valida que Jupyter Notebook esté funcionando correctamente ejecutando:

bashCopiarEditarjupyter notebook

Este comando abrirá una nueva pestaña en tu navegador predeterminado (puede ser Microsoft Edge, Chrome, Brave, etc.) con la interfaz de Jupyter Notebook. En esta interfaz podrás ver una lista de directorios y archivos de tu sistema.

Uso de Jupyter Notebook en el Navegador

La interfaz web de Jupyter Notebook es muy intuitiva y permite gestionar tus archivos y notebooks de forma sencilla. A continuación, se explican algunas de las funciones principales:

Creación de un Nuevo Notebook

1. En la página principal de Jupyter Notebook, haz clic en el botón New.
2. Selecciona Python 3 (o la versión que tengas instalada).
3. Se abrirá una nueva pestaña con un notebook en blanco. Aquí podrás escribir y ejecutar código Python en celdas independientes.

Ejecución de Código

Cada celda del notebook puede contener fragmentos de código. Para ejecutar una celda, simplemente escribe tu código y presiona Shift + Enter. Por ejemplo, escribe:

pythonCopiarEditarprint("¡Hola, mundo!")

Presiona Shift + Enter y verás el resultado debajo de la celda.

Organización y Guardado

• Celdas de código y de texto: Puedes cambiar el tipo de celda a Markdown para incluir explicaciones, títulos y notas.
• Guardar Notebooks: Utiliza el icono de guardar o presiona Ctrl + S para almacenar tu trabajo. Los notebooks se guardan con la extensión .ipynb.

Integración de Jupyter Notebook en Visual Studio Code

Visual Studio Code es un editor de código muy versátil que, con la ayuda de extensiones, permite trabajar directamente con notebooks. Esto ofrece la ventaja de tener todas tus herramientas de desarrollo en un solo entorno.

Instalación de Visual Studio Code

Si aún no tienes Visual Studio Code instalado, sigue estos pasos:

1. Visita Visual Studio Code.
2. Descarga el instalador para Windows.
3. Ejecuta el instalador y sigue las instrucciones en pantalla para completar la instalación.

Instalación de la Extensión Jupyter

Una vez instalado Visual Studio Code:

1. Abre Visual Studio Code.
2. Haz clic en el icono de Extensiones (o presiona Ctrl + Shift + X).
3. En la barra de búsqueda, escribe Jupyter.
4. Selecciona la extensión Jupyter (desarrollada por Microsoft) y haz clic en Instalar.
5. Espera a que la instalación se complete.

Creación de un Notebook en Visual Studio Code

Después de instalar la extensión:

1. Dirígete a la opción File > New File o utiliza el atajo Ctrl + N.
2. En la nueva ventana, haz clic en el botón Jupyter Notebook que aparece en la parte superior (o usa el comando Jupyter: Create New Blank Notebook desde la paleta de comandos).
3. Se abrirá una interfaz similar a la de Jupyter Notebook en el navegador, pero integrada en Visual Studio Code.
4. Para ejecutar una celda, escribe el código y presiona el botón de reproducción o usa el atajo Shift + Enter.

Ventajas de Trabajar con Jupyter en Visual Studio Code

• Entorno Unificado: Combina la potencia de un editor de código moderno con la interactividad de Jupyter.
• Depuración Avanzada: Utiliza las herramientas de depuración de VSCode para identificar y solucionar errores en tu código.
• Extensiones y Personalización: Accede a una amplia variedad de extensiones para personalizar y mejorar tu flujo de trabajo.
• Interfaz Integrada: Alterna fácilmente entre el código, la terminal y la vista de archivos sin salir del editor.

Comparación: Jupyter Notebook en el Navegador vs. Visual Studio Code

Cada opción tiene sus propias ventajas y características únicas. A continuación se detallan algunas diferencias clave:

Jupyter Notebook en el Navegador

• Interfaz Clásica: La interfaz web de Jupyter es sencilla y directa.
• Accesibilidad: Se puede acceder a Jupyter desde cualquier navegador sin necesidad de un entorno de desarrollo adicional.
• Uso Independiente: Ideal para usuarios que se concentran exclusivamente en análisis de datos y experimentación.

Visual Studio Code con Extensión Jupyter

• Integración Completa: Combina edición de código, depuración y gestión de archivos en un solo entorno.
• Herramientas Adicionales: Permite utilizar otras extensiones y funcionalidades propias de VSCode, como control de versiones y terminal integrado.
• Personalización: Facilita la adaptación del entorno de trabajo según las preferencias personales del desarrollador.

Resolución de Problemas Comunes

Durante la instalación y configuración de Jupyter Notebook y su integración en Visual Studio Code, es posible que te encuentres con algunos inconvenientes. A continuación se describen algunas soluciones a problemas frecuentes:

Problema 1: Python no se reconoce en el símbolo del sistema

• Causa posible: Python no está agregado a la variable de entorno PATH.
• Solución: Reinstala Python y asegúrate de marcar la opción “Add Python to PATH” durante el proceso de instalación. Alternativamente, agrega manualmente la ruta de Python a la variable de entorno.

Problema 2: Pip no funciona correctamente

• Causa posible: La instalación de pip pudo haberse corrompido o no estar actualizada.
• Solución: Ejecuta el comando python get-pip.py desde la ubicación donde guardaste el script para reinstalar pip. Verifica nuevamente con python -m pip --version.

Problema 3: Error al ejecutar Jupyter Notebook

• Causa posible: Conflicto de versiones o problemas en la instalación.
• Solución: Intenta reinstalar Jupyter Notebook usando el comando pip install --upgrade notebook. Asegúrate de cerrar todas las instancias abiertas de Jupyter y reinicia el símbolo del sistema.

Problema 4: Visual Studio Code no detecta el kernel de Python

• Causa posible: La extensión de Jupyter no está correctamente configurada o el intérprete de Python no está seleccionado.
• Solución: En VSCode, abre la paleta de comandos (Ctrl + Shift + P) y busca “Python: Select Interpreter”. Selecciona la versión correcta de Python. Reinicia VSCode si es necesario y verifica que la extensión Jupyter esté activa.

Problema 5: Dificultad para abrir notebooks desde VSCode

• Causa posible: Error en la configuración de la extensión o conflicto con otras extensiones.
• Solución: Deshabilita temporalmente otras extensiones para identificar posibles conflictos. Asegúrate de tener instalada la versión más reciente de VSCode y de la extensión Jupyter. Consulta la documentación oficial de VSCode para actualizaciones y soluciones.

Buenas Prácticas al Trabajar con Jupyter y VSCode

Para sacar el máximo provecho a tu entorno de desarrollo, ten en cuenta las siguientes recomendaciones:

• Organiza tus notebooks: Utiliza carpetas y nombres descriptivos para cada archivo, facilitando su localización y gestión.
• Documenta tu código: Utiliza celdas de Markdown para explicar la lógica y el propósito de cada sección de tu notebook.
• Realiza copias de seguridad: Guarda versiones de tus notebooks y utiliza sistemas de control de versiones como Git para evitar pérdidas de información.
• Personaliza tu entorno: Configura temas, atajos y extensiones en VSCode para mejorar tu productividad y comodidad.
• Optimiza el rendimiento: Si trabajas con grandes volúmenes de datos, cierra notebooks inactivos y utiliza entornos virtuales para aislar dependencias.

Integración Avanzada y Flujo de Trabajo

Una vez que hayas instalado y configurado Jupyter Notebook tanto en el navegador como en Visual Studio Code, es posible mejorar aún más tu flujo de trabajo siguiendo estos consejos:

Uso de Entornos Virtuales

Crear entornos virtuales te permite gestionar diferentes proyectos con distintas versiones de paquetes y librerías. Para ello, puedes utilizar la herramienta venv que viene con Python:

1. Abre el símbolo del sistema.
2. Navega hasta el directorio de tu proyecto.
3. Ejecuta el siguiente comando para crear un entorno virtual:bashCopiarEditarpython -m venv mi_entorno
4. Activa el entorno virtual:
   • En Windows:bashCopiarEditarmi_entorno\Scripts\activate
   • En otros sistemas, la activación puede variar.
5. Con el entorno activado, instala Jupyter Notebook y cualquier otra librería que necesites con pip.

Configuración del Kernel en VSCode

Visual Studio Code permite cambiar el kernel utilizado en un notebook. Para asegurarte de que estás utilizando el entorno virtual correcto:

1. Abre un notebook en VSCode.
2. Haz clic en el nombre del kernel en la parte superior del notebook.
3. Selecciona “Python: Select Interpreter” y elige el intérprete que corresponda a tu entorno virtual.

De esta forma, mantendrás tus dependencias organizadas y evitarás conflictos entre proyectos.

Automatización y Extensiones Adicionales

Visual Studio Code ofrece una amplia gama de extensiones que pueden complementar tu trabajo con Jupyter. Algunas recomendaciones son:

• Python: Proporciona soporte avanzado para Python, incluyendo depuración y autocompletado.
• Pylance: Mejora el análisis de código y la experiencia de autocompletado.
• GitLens: Facilita el manejo de repositorios Git y el control de versiones, integrándose directamente en VSCode.
• Prettier: Asegura que tu código mantenga un formato consistente y legible.

Integrar estas herramientas te ayudará a optimizar tu flujo de trabajo y a mantener un entorno de desarrollo profesional y eficiente.

Preguntas Frecuentes (FAQ)

Consejos Adicionales para un Flujo de Trabajo Eficiente

• Organiza tus proyectos: Crea carpetas específicas para cada proyecto y utiliza nombres descriptivos para tus notebooks.
• Documenta cada paso: Usa celdas Markdown para anotar tus procedimientos y facilitar la revisión de código.
• Realiza pruebas periódicas: Ejecuta pequeñas pruebas de tus notebooks para asegurarte de que cada bloque de código funciona correctamente.
• Mantén tus herramientas actualizadas: Revisa periódicamente las actualizaciones de Python, pip, Jupyter Notebook y Visual Studio Code para aprovechar las últimas mejoras y correcciones.
• Aprovecha la comunidad: Existen numerosos foros y grupos en línea donde puedes encontrar soluciones a problemas comunes y compartir tus experiencias con otros desarrolladores.

Flujo de Trabajo Recomendada

1. Configuración Inicial: Instala Python, pip y Visual Studio Code, y configura un entorno virtual para tu proyecto.
2. Instalación de Jupyter Notebook: Utiliza pip para instalar Jupyter Notebook y valida su funcionamiento en el navegador.
3. Integración en VSCode: Instala la extensión Jupyter en VSCode, crea un notebook y asegúrate de que el kernel apunte al entorno virtual correcto.
4. Desarrollo y Pruebas: Documenta cada paso del desarrollo en celdas Markdown y prueba cada sección del código para detectar errores a tiempo.
5. Optimización y Mantenimiento: Actualiza regularmente tus herramientas, organiza tus archivos y utiliza extensiones adicionales para maximizar la productividad.

Este flujo de trabajo no solo facilita la escritura y depuración de código, sino que también mejora la organización y documentación de tus proyectos, lo cual es fundamental en el desarrollo profesional con Python.

Video de Instalar Jupyter en Windows y Visual Studio Code