A parceria entre Google Colab e Python é muito intensa e forte. A ferramenta é bastante usada para projetos na linguagem, principalmente os que envolvem análises de dados e treinamento de modelos.
Por isso, é importante saber mais sobre o assunto. Confira!
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O Google Collaboratory, ou Google Colab, é uma plataforma em nuvem que simula um ambiente de programação com tudo pronto para o programador.
Ou seja, é só logar com a conta e acessar uma espécie de IDE na nuvem, como se fosse um serviço online de edição de textos ou de planilhas.
A ideia é ser uma espécie de notebook, uma aplicação que permite executar códigos linha-a-linha, com a possibilidade de adicionar comentários bem estruturados.
Por isso, Google Colab e Python estão relacionados: muitos dos projetos executados na ferramenta são projetos de análise e ciência de dados, que são feitos na linguagem Python.
Essa é uma tendência importante no mundo da programação, uma vez que permite documentar bem o código e seguir com scripts simples que esclarecem bem o que está sendo feito.
Por sua estrutura, facilita a criação de tutoriais no código — tudo isso de uma forma muito simples.
Quando falamos em notebook para programação em Python, é normal lembrarmos do famoso e bem-estabelecido Jupyter Notebook. Por muito tempo, foi a principal solução que muita gente usou para programação em Python para ciência, análise e visualização de dados.
Contudo, existe uma diferença principal entre ambos: o Colab é online, totalmente online, sendo uma solução na nuvem baseada no Jupyter. Ao passo que o Jupyter ainda é uma solução offline, que precisa ser instalada.
O Colab te oferece maior poder de computação, ao passo que o Jupyter oferece maior segurança.
No Jupyter, o programador ainda precisa configurar e instalar todos os pacotes e elementos para definir o ambiente e ter os resultados que precisa.
Contudo, ambos são extremamente similares no quesito de funcionamento: ambos permitem comentários seguidos de códigos e podem permitir execução de código linha-a-linha.
Nos dois, por exemplo, você consegue executar uma linha anterior a uma que já foi executada, de forma independente. Pois cada linha funciona de forma autônoma e específica.
Vamos entender os prós e contras de usar o Google Colab e Python em projetos juntos.
Um dos benefícios de combinar Google Colab e Python é que, diferentemente do Jupyter, o Google Colab não usa os recursos locais do computador. Dessa forma, ele não necessariamente pesa a sua máquina ou precisa dela para seus processamentos.
Isso é muito bom quando analisamos os projetos de Data Science, que são sempre muito pesados e demandam bastante das máquinas. Uma vez que não é necessário contar com seu PC para isso, você pode trabalhar em projetos mais robustos.
Além disso, é fácil de usar e de alocar recursos mais potentes. Por exemplo, com alguns cliques, você configura uma GPU para trabalhar com redes neurais.
O Colab também permite compartilhar um projeto com várias pessoas, assim como já é feito com o Google Docs e Sheets.
O Google Collab é considerado uma plataforma para projetos mais simples, principalmente por seu funcionamento linha a linha. Assim, há problemas mais complexos que requerem um ambiente mais adequado.
Além disso, o projeto da empresa fica armazenado em data centers da Google, o que pode não ser interessante para algumas empresas.
O primeiro passo é ir até o Google mesmo e buscar por Google Colab que é por onde vamos começar a programar.
Assim que abrir esse site você vai se deparar com a seguinte tela que é a interface do Google Colab!
Antes de começar é importante ressaltar para quais situações esse editor vai funcionar, pois ele não é perfeito e por ser algo online você já deve saber que ele tem suas limitações.
Como é um programa na nuvem, você obrigatoriamente terá que ter conexão com a internet o tempo todo.
IMPORTANTE: É bom também informar que como é uma programação online, ela não está sendo feita no seu computador, ou seja, está sendo feita em um computador da Google, então você sempre tem que se lembrar de que a execução não é no seu PC, pois isso faz bastante diferença.
Os códigos básicos em Python vão funcionar normalmente (if, for, listas, tuplas…), estruturas gerais no Python também vão funcionar e tudo voltado a análise de dados no Python também vai funcionar!
Você vai notar que o Python no Google Colab é bem similar ao Jupyter, então a interface vai ser bem parecida e, se você está familiarizado com ele, vai ser ainda mais fácil.
Dentro da tela inicial que mostramos (após fazer seu login com a conta da Google) você pode clicar em Novo Notebook para começar a programar.
Você vai ver que é bem simples e já pode começar a programar normalmente.
Aqui temos um exemplo de print, mas já pode colocar variáveis, bibliotecas e tudo o que precisar para programar.
Outro ponto interessante é que ao posicionar seu mouse logo abaixo de onde apareceu o resultado o Google Colab vai te mostrar 2 opções: + Código e + Texto, assim ele vai acrescentar novas “células” para que você coloque outro código ou até mesmo um texto, de fato igual fazemos no Jupyter.
Para dar um exemplo de análise de dados vamos utilizar a famosa biblioteca Pandas.
Aqui temos que tomar bastante cuidado, pois geralmente quando vamos ler um arquivo ou importar as informações dele nós precisamos colocar o nome do arquivo (caso esteja na mesma pasta do código).
Ou inserir o caminho desse arquivo, só que você precisa lembrar de que não está programando na sua máquina e sim em uma máquina da Google, então você terá que colocar o seu arquivo no Google Drive e em seguida buscar esse caminho.
Mas como fazer isso? Calma que eu vou te explicar tudo!
O primeiro passo é você abrir o seu google drive e colocar esse arquivo que deseja abrir, no nosso caso é o Produtos.xlsx.
Nesse caso você pode criar uma pasta específica se preferir para organizar melhor seus arquivos, mas feito isso podemos ir ao próximo passo.
Vamos clicar na pasta (Arquivos) e em seguida em Montar Drive, ao fazer isso será solicitado uma autorização para que o código consiga interagir com o seu Google Drive.
Depois disso basta clicar na pasta logo ao lado, que é Atualizar, com isso você já deve visualizar a pasta Drive que contém todos os seus arquivos.
Aqui você vai clicar nos 3 pontos ou com o botão direito em cima do arquivo que quer abrir e vai selecionar a opção Copiar caminho.
Assim teremos o caminho desse arquivo dentro do seu drive, e dessa forma vai conseguir abrir o arquivo normalmente.
Agora basta colar esse caminho dentro da função que paramos e utilizar o display para mostrar essa tabela.
Dessa forma o Google Colab vai ler normalmente seus dados e você vai poder fazer todas as análises de dados que precisa normalmente.
Viu como é simples e rápido programar online utilizando o Google Colab? Você só precisa de uma conta na Google e pronto!
Agora você já pode começar a programa em Python sem precisar fazer nenhuma instalação no seu computador, só precisa se certificar de que tem conexão com a internet para programar!
OBS: Lembrando que você vai poder abrir outros códigos que já tenha em Python, basta fazer o mesmo procedimento de inserir dentro do Google Drive para que consiga abrir normalmente.
Neste conteúdo, mostramos como combinar Google Colab e Python para programar online sem fazer nenhuma instalação no seu computador.
Precisa somente ter uma conexão com a internet, pois você está utilizando um computador da Google e para isso precisa dessa conexão.
Mostramos também a vantagem de poder utilizar os arquivos que você tem no seu Google Drive e como obter o caminho deles caso precise utilizá-los dentro do código.
Mas como nem tudo é perfeito, esse ambiente não funciona muito bem por exemplo para automações, pois precisa estar no computador para fazer isso, mas, como foi dito, para códigos básicos, estruturas gerais e análise de dados você não terá problema!
Agora é colocar a mão na massa e explorar mais essa ferramenta que vai te ajudar bastante!
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