Os notebooks Jupyter são uma ferramenta popular usada em educação e pesquisa. Eles permitem que você escreva pequenos trechos de código Python e veja os resultados na tela. Você também pode incluir texto usando Markdown, tornando-o uma ferramenta versátil para apresentação de informações.
Carnets é um aplicativo que fornece uma implementação completa e independente de notebooks Jupyter. Isso significa que tudo roda no seu dispositivo, usando o interpretador Python integrado. Isso elimina a necessidade de conexão com a internet, tornando-se uma opção conveniente para quem nem sempre tem acesso à internet. Além disso, Carnets permite que você escolha entre usar notebooks Jupyter ou o Jupyterlab mais avançado, proporcionando flexibilidade em sua experiência de codificação.
Um dos grandes recursos do Carnets é que ele vem pré-instalado com muitos pacotes úteis, como Numpy, Sympy, Matplotlib, Pandas e muito mais. Você pode ver a lista completa de pacotes instalados digitando "%pip list" em uma janela de código. Se precisar adicionar mais pacotes, você pode fazê-lo usando o comando "%pip install packageName", mas lembre-se de que esses pacotes devem ser Python puro.
Se precisar de pacotes como scipy, seaborn ou scikit-learn, você pode usar outro aplicativo da Carnets, "Carnets - Jupyter (com scipy)". Isso garante que você tenha acesso a todos os pacotes necessários para suas necessidades de codificação.
Carnets também permite que você compartilhe facilmente seus cadernos com outros aplicativos e abra cadernos ou diretórios gerenciados por outros aplicativos. Isso o torna uma ferramenta conveniente para colaborar com outras pessoas e acessar seu trabalho em diferentes dispositivos.
Alguns dos pacotes pré-instalados com Carnets incluem astropia, bokeh, criptografia, matplotlib, numpy, pandas e muito mais. Esta é apenas uma lista parcial e há muitos outros pacotes úteis disponíveis para você usar em seus projetos de codificação. Com sua interface amigável e recursos convenientes, Carnets é uma ótima opção para quem deseja usar notebooks Jupyter para suas necessidades de codificação.