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Le variabili in Python

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Con il termine variabile ci si riferisce ad un tipo di dato il cui valore è variabile nel corso dell’esecuzione del programma, in questo articolo ci occuperemo delle variabili in Python. È però possibile assegnarne un valore iniziale, si parlerà allora di inizializzazione della variabile. La fase di inizializzazione, assume un importanza fondamentale in quanto rappresenta il momento in cui la variabile viene creata, tale momento coincide con quello in cui ad essa viene associato un dato valore. A differenza dei linguaggi cosiddetti compilativi tale procedura può essere inserita in qualunque punto dello script, anche se i significati possono assumere valori differenti.

Con il termine variabile ci si riferisce ad un tipo di dato il cui valore è variabile nel corso dell’esecuzione del programma. È però possibile assegnarne un valore iniziale, si parlerà allora di inizializzazione della variabile. La fase di inizializzazione, assume un importanza fondamentale in quanto rappresenta il momento in cui la variabile viene creata, tale momento coincide con quello in cui ad essa viene associato un dato valore. A differenza dei linguaggi cosiddetti compilativi tale procedura può essere inserita in qualunque punto dello script, anche se i significati possono assumere valori differenti.

Le variabili in Python possono essere di due tipi di variabili:

  1. variabili globali;
  2. variabili locali;

Come si può intuire, le variabili globali risultano accessibili a livello globale all’interno del programma, le variabili locali invece assumono significato solo ed esclusivamente nel settore di appartenenza, risultando visibili solo all’interno del metodo in cui vengono inizializzate.

Python utilizza due funzioni built-in: locals e globals per specificare i diversi tipi di variabili; tali funzioni forniscono un accesso basato sui dizionari alle variabili locali e globali. 

LINK DI APPROFONDIMENTO PER L’ARGOMENTO:

 

Requisiti hardware di Rstudio

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L’ambiente integrato Rstudio ci consente di avviare il calcolo al suo interno di modo da risultare completo; per fare questo però non richiede un grande sforzo in termini di potenza di calcolo da parte della macchina in uso. Dopo aver scaricato il software, per installare il programma sul nostro pc dovremo necessariamente conoscere i requisiti hardware di RStudio.

Ne deriva che i requisiti hardware richiesti per far funzionare RStudio sono minimi, quindi il numero di core, la velocità dei core e la quantità di ram di cui avremo bisogno dipenderà esclusivamente dalla mole di lavoro che l’analisi che stiamo eseguendo necessiterà. Ricordiamo a tal proposito che R è a thread singolo, e come tale, non potrà beneficiare di core aggiuntivi a meno che non si abbia familiarità con le varie librerie che ci consentono di parallelizzare il lavoro e sono quindi in grado di sfruttare più core.

Rstudio

Rstudio

Gli utenti alle prime armi nell’analisi dei dati, è improbabile che avvertano l’esigenza di un processore a più core, se non quelli attualmente installati sulle macchine in commercio e più di 1 gb di ram. Tuttavia, se si ha intenzione di analizzare insiemi di dati di grandi dimensioni (> 1gb) allora la macchina in uso avrà bisogno di una maggiore disponibilità di memoria ram. In generale, la maggior parte delle persone non sfruttano la parallelizzazione in R, e così risulta conveniente avere un processore con un minor numero di core che sono più veloci rispetto a quelli a più core.

Per approfondire l’argomento: