Introdução
Um ferramenta muito utilizada para desenvolvimento de modelos de Machine Learning tem sido o Jupyter. É uma ferramenta de edição de códigos, que permite mesclar trechos de código entre trechos de Markdown, que permite montar arquivos fontes auto-explicativos, com os textos descritivos, junto a gráficos que são facilmente incorporados de acordo com a linguagem em uso.
Apesar de hoje ser usado muito mais para Julia, Python e R, (Provavelmente dai vem o nome JUlia, PYThon & R = JUPYTER), o Jupyter tem suporte a várias linguagens, que são integradas a ele através dos Kernels.
No link https://github.com/jupyter/jupyter/wiki/Jupyter-kernels é possível ver quais as linguagens hoje suportadas.
Vamos usar nesse tutorial um dos kernels que habilita o uso da linguagem Java, partir da versão 9, que permite através do recurso JShell, a execução interativa de códigos Javas, sem a necessidade da criação de classes, arquivos e compilação desses.
Instalação do Java
Caso você já tenha o Java 9 ou mais recente instalado poderá pular esse passo. Como referência vamos fazer o processo no MacOS.
Primeiro baixe a versão mais recente do Java diretamente do site da Oracle ou do OpenJDK.
Vamos verificar se a versão instalada do JAVA, atende ao requisito mínimo utilizando o comando abaixo:
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java -version java version "9" Java(TM) SE Runtime Environment (build 9+181) Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 9+181, mixed mode) |
Vamos agora baixar o IJava, que é um kernel construído sobre o jupyter-jvm-basekernel, para uso do Java sobre o Jupyter.
Primeiramente vamos baixar o código direto do repositório do GitHub, usando o comando git.
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git clone https://github.com/SpencerPark/IJava.git --depth 1 |
Vamos entrar no diretório recém criado, e vamos chamar o Gradle para iniciar a construção e instalação do Kernel.
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cd IJava/ chmod u+x gradlew && ./gradlew installKernel |
Após a instalação vamos verificar se o kernel foi instalado corretamente:
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$ jupyter kernelspec list Available kernels: java .../kernels/java python3 .../python35/share/jupyter/kernels/python3 |
O caminho do kernel Java pode variar, mas é importante que o Jupyter identifique a sua existência.
Vamos executar o Jupyter no modo console apenas para executarmos o teste simples:
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$ jupyter console --kernel=java |
Vamos definir uma variável helloWorld do tipo String, e vamos ver o seu conteúdo.
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In [1]: String helloWorld = "Hello world!" In [2]: helloWorld Out[2]: "Hello world!" |
Pronto. O kernel Java está pronto para ser utilizado.
