Dans les cours et TP
Le cours utilise principalement les outils et logiciels suivants :
- bash comme interpréteur de ligne de commande (ou shell), qui sert à lancer d’autres commandes et programmes (par exemple, ls pour lister les fichiers, python3 pour exécuter un programme python),
- python3 pour exécuter les programmes écrits dans le langage Python,
- emacs pour éditer des fichiers textes bruts (par exemple des programmes python, des fichiers de compte rendus),
- différentes bibliothèques Python (pour les calculs avancés, le tracé de courbes, le dessin dans des fenêtres, …).
- la bibliothèque « fait maison » qtido qui elle même utilise une bibliothèque plus classique appelée Qt.
La procédure d’installation dépend de votre système d’exploitation (Windows, Linux, MacOS) et de sa version (pour windows). Suivez les instructions sur la page dédiée à votre système :
Solution A1 (uniquement pour les bases, mais pas qtido, pas numpy, pas suffisant pour certains TD/TP) :
Le site de Python permet de lancer un interpreteur pour faire des essais de manière interactive. Python est exécuté sur un serveur (un autre ordinateur) qui est fourni gratuitement, il se peut donc que ce service ne fonctionne pas, selon le nombre de personnes l’utilisant.
Solution A2 (hors ligne, uniquement pour les bases, mais pas qtido, pas numpy, pas suffisant pour certains TD/TP) :
Le site du projet Brython donne un éditeur Python (et une console interactive). Python est ici transformé (compilé) pour être exécuté localement dans votre navigateur web. Il est aussi utilisé dans pythonpad.
Solution B (très légère, hors ligne, marche avec qtido, mais peu pratique pas numpy) :
Prendre le fichier oijspy-v....html sur claroline connect, vous pouvez le télécharger et l’ouvrir localement dans votre navigateur, pour travailler sans internet.
Solution C (avec numpy, mais pas qtido) :
Ici python tourne dans votre navigateur, grâce au projet pyodide. Des « notebooks » sont accessible comme par exemple avec jupyterlite que vous pouvez tester directement (soyez patient au premier lancement). Le projet basthon donne aussi accès à une console ou des « notebooks » python.
Solution D (pour numpy, mais pas qtido) :
Plusieurs services qui fait tourner un jupyter notebook sur une machine quelque part et vous y donne accès via un navigateur. Un exemple est proposé par le projet jupyter lui même
%% py
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace(0, 2, 200)
plt.figure()
plt.plot(x, x**2)
plt.plot(x, x**0.5)
plt.show()
