Instalando Python 2.5.2 no Windows e adicionando nas Variáveis de Ambiente

Bom pessoal, primeiramente vamos fazer o download do executável de instalação do Python no Windows (XP ou Vista). No momento a versão estável é a 2.5.2, então vamos acessar o endereço http://www.python.org (o link está na barra ao lado) e abaixo do menu lateral esquerdo você vai encontrar “Quick Links (2.5.2)” e logo abaixo “Windows Installer ”, clique nesta opção e o download iniciará. Caso não inicie clique no link:

http://www.python.org/ftp/python/2.5.2/python-2.5.2.msi

Com o download concluído vamos iniciar a instalação, que não apresenta dificuldades. É só na boa e velha facilidade do windows com o bom e velho  Next, Next, …., Finish.

Após instalado pressione a tecla windows, posicione o cursor do mouse sobre “Programas” ou “Todos os Programas” e procure a pasta Python 2.5. Você deverá ver algo semelhante a imagem abaixo:

Visto que não há mistérios vamos direto ao que mais interessa que é adicionar Python as Variáveis de Ambiente.

Pressione no seu teclado a tecla windows juntamente com a tecla Pause/Break.

No Windows XP abrirá a janela “Propriedades do Sistema” então clique na aba “Avançado”.

No Vista abrirá a janela “Sistema”, então no menu “Tarefas” que fica no canto superior esquerdo clique em “Configurações Avançadas do Sistema”, então chegará na janela “Propriedades do Sistema” e já na aba “Avançado”.

A partir daqui os procedimentos são equivalentes aos dois.

Clique no botão “Variáveis de Ambiente…” e em “Variáveis do Sistema” selecione path e clique em “Editar”.

Adicione no campo “Valor da variável” um ponto-e-virgula(;) + diretório onde foi instalado o seu Python, geralmente “;C:\Python25”.

Clique em OK em todas as janelas que você abriu nesse processo e abra o prompt de comandos do seu Windows.

Windows + R >>> Digito: cmd e pressiono [enter]

Abre o prompt e digite “python”. Verifique se o que aparece é semelhante com a imagem abaixo.

Se for digite

>>> var1 = 1

>>> var2 = 3

>>> var1 + var2

e veja o resultado 4.

Pronto! Python instalado e configurado em Ambiente Windows.

Qualquer dúvida, correção ou sugestão é só comentar. Espero seja útil.

Abraços!

Baixe aqui o Tutorial em PDF.

GeForce 9 Series: A nona Geração de Placas Gráficas da nVidia

A GeForce 9 Series foi oficialmente lançada em fevereiro de 2008, apresentando a sua serie intermediária GeForce 9600 com o modelo GeForce 9600 GT, mas além dessa séria, a nVidia apresenta, também, a série GeForce 9500 com o modelo GeForce 9500 GT e a série top de linha GeForce 9800 com suas variantes GX2 (dual GPU), GTX, GTS, GT, e GS.

As diferenças mais notáveis da série 9 para a 8 são o consumo de energia e o barramento PCIExpress 2.0, que permite que alcançar o dobro da taxa de transmissão de dados em relação ao padrão anterior (PCIe 1.1). Além disso todos os modelos da nova série dão suporte ao DirectX 10 da Microsoft, ao Shader Model 4.0 (arquitetura unificada para motores de sombreamento, que reduz a ociosidade da GPU) e a OpenGL 2.1.

Série GeForce 9500

GeForce 9500 GT

• 32 Processadores de Stream.
• 650 MHz core, com um shader clock de 1650 MHz.
• 256 MiB 900 MHz DDR2 de memória, mais de 1600 MHz/1800 MHz GDDR3 de memoria com um bus de 128-bit, no entanto o tipo de memória poderá mudar.
• Suportará o DirectX 10, Shader Model 4.0, OpenGL 2.1, e PCI-Express 2.0.
• Suporta a 3ª geração da tecnologia PureVideo e a tecnologia Hybrid Power.

Série GeForce 9600

Geforce 9600 GT

• 65nm G94 GPU.
• 64 Processadores de Stream.
• 16 unidades Raster Operation(ROP), 32 unidades Texture Address(TA)/Texture Filter(TF).
• Preenchimento de 20.8 bilhões de texels/s.
• 650 MHz core clock, com um shader clock unificado de 1625 MHz.
• Memória 900 MHz, com uma interface de memória 256-bit.
• 256 MB, 512 MB, ou 1 GB de memória DDR2 or GDDR3.
• Memória bandalarga de 57.6 GB/s para placas configuradas com memória GDDR3 900MHz.
• É compatível com HDCP,mas a implementação dependerá do fabricador.
• Suporta CUDA e a engine processadora física Quantum Effects.
• Quase dobra o desempenho da placa de memória GeForce 8600GTS.
• Custo estimado pela NVIDIA em torno de $210.

Série GeForce 9800

GeForce 9800 GX2

A nova Placa de Vídeo Geforce 9800 GX2 e composta por dois chips G92 em 65mm, foi lançada no início de março. Segundo a NVidia a Placa de Vídeo Geforce 9800 GX2 tem um desempenho 30% superior a Geforce 8800 Ultra.

GeForce 9800 GTX

• Possui um chip 65nm G92 GPU, tem clock padrão da GPU de 675 MHz com 1688 MHZ de shader clock.
• 128 Processador de Stream.
• Processador Clockado a 1.69GHz.
• 16 ROPs and 56 Texture Units
• 675 MHz GPU core clock, com 1688 MHz de shader clock.
• 256-bit memória de interface.
• 512 MB de memória GDDR3 de 1100 MHz.
• Suportará a tecnologia Tri-SLI da nVidia.
• Tem um par de 6-pinos PCI e conectores de energia e uma total board power de 156 W.

GeForce 9800 GTS

• Clock padrão de 600MHz.
• Shader em 1,500MHz
• Memória em 900MHz (efetivamente 1,800MHz).

Abaixo encontra-se um quadro de comparação da vVidia, separados por tipos de usuários:

Usuário Ideal	nVidia GeForce Model	Arquitetura GPU	Taxa de Enchimento de Textura (/s)	Máxima Largura de Banda de Memória	Tamanho de Memória	Microsoft DirectX	HDR Lighting
Extreme Gamer, Power User, Multimedia Enthusiast	NVIDIA GeForce 9800 GX2	9 Series	76.8 bilhões	128 GB/s	1 GB	10	128 bit
	NVIDIA GeForce 9800 GTX	9 Series	43.2 bilhões	70.4 GB/s	512 MB	10	128 bit
	NVIDIA GeForce 8800 Ultra	8 Series	39.2 bilhões	103.7 GB/s	768 MB	10	128 bit
	NVIDIA GeForce 8800 GTX	8 Series	36.8 bilhões	86.4 GB/s	768 MB	10	128 bit
	NVIDIA GeForce 8800 GTS	8 Series	24.0 bilhões	64.0 GB/s	320/640 MB	10	128 bit
	NVIDIA GeForce 8800 GTS	8 Series	41.6 bilhões	62.1 GB/s	512 MB	10	128 bit
Gamer, Multimedia User	NVIDIA GeForce 8800 GT for Mac	8 Series	33.6 bilhões	57.6GB/s	512 MB	10	128 bit
	NVIDIA GeForce 8800 GT	8 Series	33.6 bilhões	57.6GB/s	512 MB	10	128 bit
	NVIDIA GeForce 9600 GT	9 Series	20.8 bilhões	57.6 GB/s	512 MB	10	128 bit
	NVIDIA GeForce 9600 GSO	9 Series	26.4 bilhões	38.4 GB/s	384 MB	10	128 bit
	NVIDIA GeForce 8600 GTS	8 Series	10.8 bilhões	32.0 GB/s	256 MB	10	128 bit
	NVIDIA GeForce 8600 GT	8 Series	8.6 bilhões	22.4 GB/s	256 MB	10	128 bit
	NVIDIA GeForce 8500 GT	8 Series	3.6 bilhões	12.8 GB/s	256 MB	10	128 bit
	NVIDIA GeForce 7600 GS	7 Series	3.2 bilhões	12.8 GB/s	256 MB	9.0c	64 bit
Business User, Casual Gamer, Home PC User	NVIDIA GeForce 7300 GT	7 Series	2.8 bilhões	10.7 GB/s	256 MB	9.0c	64 bit
	NVIDIA GeForce 7300 GS	7 Series	2.2 bilhões	6.5 GB/s	256 MB	9.0c	64 bit
	NVIDIA GeForce 7300 LE	7 Series	1.8 bilhões	5.2 GB/s	256 MB	9.0c	64 bit
	NVIDIA GeForce 7200 GS	7 Series	900 milhões	6.5 GB/s	128 MB	9.0c	64 bit
	NVIDIA GeForce 7100 GS	7 Series	1.4 bilhões	5.3 GB/s	128 MB	9.0c	64 bit

Tabela 1 - Quadro de comparação das linhas GeForce por usuário ideal. A tabela original pode ser acessada clicando aqui.

Referências

nVidia <http://www.nvidia.com/page/home.html >

Acesso em 02-05-2008

Wikipedia <http://pt.wikipedia.org/wiki/GeForce_9>

Acesso em 03-05-2008

Clube do Hardware <http://www.clubedohardware.com.br/artigos/519>

<http://www.clubedohardware.com.br/artigos/1300/2> Acesso em 03-05-2008

Python: Qualidade e Produtividade

Objetivo deste post é apresentar Python como uma alternativa a outras linguagens de programação. Segundo a Linux Magazine, Python é a linguagem de programação que mais cresce em popularidade e número de programas escritos. Esse crescimento se deve ao esclarecimento da seguinte pergunta encontrada em várias bibliografias sobre essa linguagem:

“Porque as pessoas usam Python?”

Mark Lutz estuda, ensina e trabalha com Python a mais de 10 anos e é autor de “Learning Python”, uma das mais recomendas bibliografias sobre o tema e que já vai na sua terceira edição. Em sua obra, Lutz afirma que tudo indica que existem mais de 1 milhão de usuários de Python no mundo. Nos últimos 10 anos ele já ensinou Python a aproximadamente 200 grupos e 3000 alunos, e a partir de tanta experiência tenta explicar, também, a pergunta acima.

Abaixo vou tentar resumir as explicações de Lutz, para os fatores apresentados por seus alunos:

Qualidade de Software

O código do Python é projetado para ser legível, reutilizável e de fácil manutenção, o que quer dizer que o foco da linguagem é a legibilidade, coerência e qualidade de software em geral. Isso a diferencia das demais linguagens de scripting do mundo, mostrando que ela é muito mais que uma tradicional linguagem de scripting. A uniformidade de Python a torna fácil de entender mesmo que você não programe com ela. Além disso, Python tem suporte aos mais avançados mecanismos de reuso de software, com Programação Orientada a Objetos (POO).

Produtividade no Desenvolvimento

Python apresenta maior produtividade quanto a escrita de programas em linguagens compiladas estaticamente como C/C++ e Java. O código Python é equivalente a aproximadamente 1/3 (um-terço) ou 1/5 (um-quinto) do tamanho do código escrito em C/C++ ou em Java para uma mesma aplicação. Isso significa menos tempo perdido com tipos, com debuger e com manutenção. Os programas Python são executados em tempo real, sem necessidade de compilação ou de ligação com outras ferramentas, fazendo com que o programador impulsione mais velocidade.

Portabilidade de Programas

Portabilidade é uma característica de programas que podem ser executados sobre mais de uma plataforma de computadores, isto é, programas que podem ser executados sobre diferentes sistemas operacionais, como Linux e Windows, sem a necessidade de ser compilado para um ou outro sistema operacional. Além disso Python oferece vários codificações portáveis de interface gráfica com usuário, acesso a banco de dados, sistemas baseados na web, sistemas para dispositivos móveis, entre outras. Mesmo interfaces de Sistema Operacional pode ser portável em Python, além de navegadores de diretórios que podem ser eventualmente.

Bibliotecas de Apoio

Python trás uma pré coleção de funções, módulos e classe, e várias funcionalidades portáveis conhecidas como biblioteca padrão. Mas pode também acrescentar programas de terceiros.

O Python 3 virá com ferramentas de desenvolvimento de websites, programação numérica, acesso a porta serial, desenvolvimento de jogos, e muito mais. A estensão NumPy, por exemplo, tem sido descrita como uma forma livre e mais poderosa, equivalente ao sistema MatLab de programação numérica.

Integração de Componentes

Os scripts de Python podem facilmente se comunicar com outras partes de um aplicação usando uma variedade de mecanismos de integração. Hoje Python pode invocar bibliotecas C e C++, chamar programas C e C++, se integrar com componentes Java, pode se comunicar com frameworks como COM e .NET, podem interagir através de redes com interfaces como SOAP, XML-RPC, e CORBA (Webservices).

Aproveitamento

As facilidades e auto-ferramentas, fazem do Python mais prazerosa do que trabalhosa e extressante. Embora este seja um benefício intangível, o seu efeito sobre a produtividade é um trunfo importante.

Lutz frisa mais Qualidade de Software e Produtividade, que são qualidades que indicam que Python será ainda mais poderosa no futuro, isso se explica, por que existem cada vez mais programadores utilizando esta linguagem, muito mais empresas utilizando, com isso terá mais investimento em melhorias.

Referência Principal

Learning Python 3^rd Edition

Mark Lutz

Outubro de 2007

No próximo post pretendo trazer uma comparação do código e do uso de memória de uma plicação Python e Java.

Software Livre / Open Source – Vale a pena estudar?

Os Softwares livres e Open Source estão cada vez mais ganhando espaço na esfera de TI, em todas as suas localizações, seja no setor público (governos e instituições públicas), seja nas ONGs, no setor comercial ou industrial. Eles chegam como alternativas de baixo custo e que não deixam nada a desejar ao domínio cultural do software proprietário.

Essa tendência está provocando uma grande mudança no mercado de TI mundial, uma mudança no tratamento do desenvolvimento de software, que deixa de ter o seu código-fonte como propriedade intelectual do programador ou da empresa desenvolvedora, e passa a ser distribuído e modificado livremente por quem tiver interesse, seja uma pessoa física ou uma empresa multinacional, de acordo com suas necessidades, fazendo com que o mundo dos negócios comece a tratar o software não como produto e sim com serviço.

As empresas de TI estão mudando de estratégia, deixando de obter a sua lucratividade com licenças por seus softwares proprietários e passando a oferecer serviços de suporte e consultoria por seus softwares livres.

Hoje se tem solução para quase tudo a base de softwares livres, e como se não bastasse, além do baixo custo, há mais uma grande vantagem do software livre sobre o software proprietário, são as grandes comunidades que desenvolvem, testam e corrigem erros de softwares de códigos abertos, o que tornam esses softwares mais confiáveis do que softwares proprietários de código fechado que podem trazer em seus interiores códigos maliciosos com objetivos indesejáveis para os usuários.

Com tantas empresas como IBM, Carrefour, Wal Mart, Itaú, entre outras usando os softwares livres como alternativa, por que não estudarmos as aplicações livres em vez das proprietárias? A grande maioria dos cursos de informática no Brasil, não ensina informática e sim ensina como usar softwares proprietários como os da Microsoft, não ensina à essência dos editores de texto ou planilhas eletrônicas, e sim os softwares proprietários. Mas isso está ficando para trás. As empresas começam a usar softwares livres para cortar os custos e até mesmo para obter melhores resultados. Existem softwares proprietários que ainda não têm concorrentes livres maduros, capazes de realizar as mesmas proezas, mas também é fato que a grande maioria de softwares livres é mais produtiva de que os seus concorrentes proprietários para as atividades que foram criadas.

O mercado de TI já mostra que algumas empresas não migram para softwares livres, por conta dos custos em treinamentos para funcionários, visto que a maioria deles já entra na empresa conhecendo o uso de softwares proprietários e com pouco ou nenhum conhecimento em softwares livres. Por esse motivo é hora de aprender, também, com ferramentas livres de fácil acesso e suporte em todo o mundo. É hora de vermos cursos de informática ensinando informática com softwares proprietários e softwares livres também.

Referência: Next Generation Center - Curso Software Livre