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Cantor: Ambiente Integrado de Desenvolvimento V...

Cantor: Ambiente Integrado de Desenvolvimento Voltado à Computação Científica Utilizando Python

Apresentação sobre o uso de Python 2 no Cantor, realizado no Workshop de Software Livre (WSL) 2014, durante o Fórum Internacional de Software Livre (FISL) 2014.

Filipe Saraiva

May 09, 2014
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Transcript

  1. Sumário • Introdução – Computação Científica e Python – Cantor:

    IDE para Computação Científica • Objetivos • Desenvolvimento – Comunicação Cantor <=> Python – Utilizando Cantor com Python • Exemplo: Desenvolvimento de Redes Neurais • Conclusão e Trabalhos Futuros
  2. Introdução • Computação Científica – O que é? – Linguagens

    de Script vs Linguagens Compiladas – Matlab, Scilab, R, Mathematica, Julia, Lua, ...
  3. Introdução • Computação Científica e Python – Bibliotecas específicas para

    computação científica; – Diversas outras bibliotecas para diversos fins; – Comunidade de usuários grande e atuante.
  4. Objetivos Desenvolver o suporte para Python no Cantor, provendo um

    Ambiente Integrado de Desenvolvimento voltado para a computação científica que facilite a utilização da linguagem e se torne uma alternativa para aqueles que desejam migrar de atuais soluções proprietárias.
  5. Desenvolvimento • Comunicação Cantor <=> Python – Necessária para prover

    as funcionalidades esperadas; – Comunicação implementada via API Python/C; Cantor envia para Python Python processa requisição Cantor captura saída do Python Usuário entra com comandos no Cantor Cantor apresenta saída para usuário Cantor processa a saída obtida
  6. Desenvolvimento • Utilizando Cantor com Python – Destaque de sintaxe;

    – Tab-complete; – Menu de ajuda; – Gerenciamento de variáveis; – Editor de script; – ...
  7. Conclusão e Trabalhos Futuros • Conclusão – O suporte desenvolvido

    a Python no Cantor provê uma boa e funcional IDE para o propósito da computação científica; – O suporte está presente no Cantor a partir do KDE 4.12; • Trabalhos Futuros – Desenvolver suporte à Windows e OS X; – Desenvolver plugins para geração de gráficos, matrizes, identificação de funções, e algumas melhorias; – Realizar trabalhos de aceitação por parte de desenvolvedores Python e usuários de outros softwares; – Suporte a Python 3.