Configuración

Para el tutorial

Este tutorial utiliza una muestra de los paquetes del proyecto Scikit-HEP (Uproot, Awkward Array, hist, Vector, zfit, Particle, fastjet), que son todos componentes que podrías utilizar en tu análisis, así como Python 3, NumPy y una variedad de otras librerías populares (Pandas, Matplotlib, JupyterLab, Numba).

En lugar de pedirte que los instales todos, ofrecemos dos formas diferentes de ejecutar todo en tu navegador: GitHub Codespaces y Binder. Recomendamos que uses GitHub Codespaces (lee las instrucciones a continuación). Si esta opción no es viable para ti, puedes usar Binder, aunque ten en cuenta que los recursos podrían ser muy limitados.

GitHub Codespaces

Para usar GitHub Codespaces, necesitas crear una cuenta en GitHub (¡es gratis! También puedes unirte a su programa educativo para obtener más beneficios gratuitos).

Haz clic en el siguiente botón (se abrirá una nueva página), luego vuelve a estas instrucciones:

Después de iniciar el codespace de GitHub, observa las líneas en la pestaña “Terminal” a continuación. Puede tomar un tiempo hasta que el entorno se configure por completo. Si ves líneas como estas:

Use Cmd/Ctrl + Shift + P -> View Creation Log to see full logs
✔ Finishing up...
✔ Running updateContentCommand...
⠦ Running postCreateCommand...
  › python3 -m pip install -r requirements.txt

la instalación sigue en progreso.

Una vez que hayas terminado, deberías ver solo un prompt vacío como este:

@klieret ➜ /workspaces/hsf-training-scikit-hep-webpage (main) $

Espera unos segundos para asegurarte de que no se ejecute nada más.

Ahora mira el panel lateral izquierdo. Deberías ver un archivo llamado notebook.ipynb. Haz clic en él. Se abrirá una nueva pestaña con el notebook.

Nota

Si el notebook no aparece después de varios minutos (y solo ves la “barra de progreso azul” en la parte superior), podrías intentar usar un navegador diferente. Ha habido informes de que esto ocurre con Safari en macOS y con ventanas privadas de Firefox.

Intenta ejecutar la primera línea para verificar que todo esté configurado correctamente.

¡Estás listo para comenzar 🎉!

Binder

Simplemente haz clic en el siguiente botón:

Después del tutorial

Si deseas instalar algunos de estos paquetes en tu propio computador o en el de tu laboratorio, te recomiendo Miniforge (o Anaconda/Miniconda con el canal conda-forge). Este método también proporciona una manera de instalar ROOT en el mismo entorno. Para configurar el entorno utiliza el archivo environment.yml (junto con su archivo requirements.txt) en la base de este repositorio, como:

conda install uproot awkward   # ... ¿otros?

Alternativamente, puedes instalar todos los paquetes requeridos localmente con pip: consulta el archivo environment.yml y el archivo requirements.txt para una lista (esto incluye todas las dependencias bajo la clave pip y algunas de las dependencias mencionadas anteriormente).