Configurar entorno de desarrollo en WSL para Data Scientist
El hecho de empezar en la ciencia de datos de por sí ya es difícil, pero aún lo es más cuando no conoces las herramientas adecuadas, ni cómo utilizarlas. Este tutorial es algo que me hubiera gustado tener al iniciar mi camino como Data Scientist y responde una pregunta en concreto de las miles que tenemos al iniciar.
¿Cómo configuro mi pc?
¿Qué es WSL y para qué sirve?
WSL, o Windows Subsystem for Linux, es una característica de Microsoft Windows que permite ejecutar un entorno Linux directamente en un sistema operativo Windows. WSL brinda a los usuarios la capacidad de utilizar comandos y aplicaciones de Linux en un entorno de línea de comandos, lo que facilita el desarrollo y la ejecución de herramientas específicas de Linux sin necesidad de instalar un sistema operativo Linux separado.
Existen dos versiones principales de WSL: WSL 1 y WSL 2.
WSL 1 utiliza una traducción de llamadas al sistema para permitir la compatibilidad entre Windows y Linux.
WSL 2 utiliza una máquina virtual completa para proporcionar un kernel de Linux real, mejorando el rendimiento y la compatibilidad con más aplicaciones.
Esta integración de entornos facilita a los desarrolladores la transición entre el desarrollo en Windows y el despliegue en servidores Linux, ya que pueden aprovechar las herramientas y utilidades familiares de Linux sin abandonar el entorno de desarrollo de Windows.
Más info detallada y avanzada en el siguiente link: Hola soy el link :D
videotutorial Link
Instalacion
Este proceso es muy rápido y solo consiste en ejecutar un comando en la PowerShell
Ejecutamos el siguiente comando en la PowerShell:
wsl --install
Al finalizar tendremos la aplicación de Ubuntu instalada en nuestra PC.
Link de la página de Microsoft para más información
Instalación de herramientas a utilizar
Se dividirá en 2 partes, una instalación de herramientas en Ubuntu y otra en Windows.
Ubuntu
Desde aquí podemos utilizar git, Python, y un entorno de desarrollo más grato en general, pero la mayor ganancia que tenemos es que todos los servidores utilizan Linux, entonces tendremos una muy buena integración.
Anaconda (link info
Quizá en este momento no sabes que es anaconda, te lo resumiré muy fácil de la siguiente manera: anaconda es un todo en uno para la ciencia de datos, es un paquete de programas que se ocupan en este campo, tiene su propio manejador de paquetes algo parecido a pip, pero este tiene su propio repositorio oficial y se encarga de resolver los problemas de dependencias de los paquetes. Aquí Python ya viene de inicio con NumPy y pandas que son las más importantes en la ciencia de datos.
Instalación desde la consola de Ubuntu ejecutaremos los siguientes comandos.
cd /tmp
curl https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh --output anaconda.sh
sha256sum anaconda.sh
bash anaconda.sh
source ~/.bashrc
conda config --set auto_activate_base false
Al ejecutar el siguiente comando, se activará el entorno de python: conda activate
Windows
Visual Estudio Code
Instalamos VS Code desde el siguiente Link, después de instalarlo para poder utilizarlo con Ubuntu, instalamos la siguiente extensión en VS Code Link
En la sección de Extensión buscamos WSL e instalamos Remote -WSL que es el que permite poder utilizar Ubuntu con VS Code
Al instalarse en la parte inferior izquierda saldrá un icono como el morado de la imagen, ahí tendrán que añadir su distribución de Ubuntu
Y por último podemos instalar un paquete de extensiones en VS Code para trabajar con Python que es muy completo, lo buscas como Data Science Extensions (puedes omitir la instalación de extensiones de Azure)
Data Science Extensions Link
Atajos dentro de wsl
Para poder utilizar la interfaz gráfica de windows en las carpetas de linux puedes ejecutar el siguiente comando
explorer.exe .
Donde el último punto significa ejecutar el comando en la carpeta actual y como se puede ver la ruta que abre es la de wsl
Del mismo modo podemos lanzar VS Code desde cualquier parte de las carpetas de ubuntu con el comando
code .
Esta es una configuración muy rápida y espero poder publicar un video para que la puedas acompañar sin ningún problema, aun así me puedes contactar mediante Telegram como @dsandovalflavio, espero te sirva :D
