Introducción a Python para geociencias

Abstract

¿Para qué un nuevo libro de Python? ¿Y en español? A pesar de que hay textos disponibles, y muchos ejemplos en la web que sirven para aprender de manera individual, este libro tiene un objetivo específico: es una introducción a la programación con Python para el principiante en computación. Muchos de los libros disponibles se concentran en las capacidades, características y estructura de los códigos de Python, pero no contienen una guía para que el lector aprenda cómo programar. Este libro es a la vez una introducción a Python y una guía de cómo programar. Es un libro adecuado para el geocientífico experto que quiere incursionar en la programación, el profesional recién egresado que busca aplicar métodos computacionales en su trabajo, o el estudiante de pregrado y posgrado que siente deficiencias en aspectos computacionales, y que no encuentra cursos aplicados que puedan ser útiles en el desarrollo de sus estudios y de su futura carrera. Hay pocas referencias con estas características, y en español la disponibilidad es aún menor. Este texto busca cubrir la demanda del público geocientífico en Latinoamérica, y el gran número de estudiantes de pregrado y posgrado en Geología. El objetivo de este libro es que sea fácilmente entendible, y que le proporcione al lector las herramientas básicas que requiere para poder buscar soluciones a problemas numéricos en geociencias. De este modo, el libro no busca ser una fuente o referencia para solucionar problemas comunes específicos, sino permitir que el lector pueda, usando Python, generar sus propios algoritmos, y ponerlos en practica. Además, a pesar de que cada día se publica software (módulos y paquetes, muchos con licencias gratuitas) que pueden ser utilizados para solucionar problemas en geociencias, este libro no pretende ser una introducción a una larga lista de software. Sí busca en cambio dar las herramientas para que el lector pueda implementar cualquier algoritmo, y, sobre todo, que tenga la capacidad de mirar dentro del algoritmo, cambiar partes del código, adaptarlo a sus necesidades, y evitar así usar software como cajas negras. En otras palabras, que el lector tenga la capacidad de entender lo que hace el algoritmo, lo que hay dentro. E incluso, que pueda desarrollar nuevo software. En ese sentido, los únicos paquetes no tradicionales que se utilizan en este libro son paquetes para la generación de mapas. El enfoque del libro viene con mis prejuicios. Yo aprendí a programar tarde en mi carrera, después de terminar mi pregrado en Geología. Python es un lenguaje orientado a objetos (object-oriented), a diferencia de Fortran (F77/F90), el lenguaje que primero aprendí durante mis estudios de posgrado. Por lo tanto, el libro tiene un enfoque más clásico, con poco énfasis en orientación a objetos. Este libro incluye scripts de Python (archivos que contienen código para ser corrido en Python), y Notebooks o JupyterNotebooks que replican todos los ejemplos y la mayoría de figuras en el libro. Dichos archivos están disponibles en el material suplementario del libro, y se puede acceder a ellos por medio de github (link). (Texto tomado de la fuente)