“Las escaleras se suben de frente, pues hacia atrás o de costado resultan particularmente incómodas. La actitud natural consiste en mantenerse de pie, los brazos colgando sin esfuerzo, la cabeza erguida aunque no tanto que los ojos dejen de ver los peldaños inmediatamente superiores al que se pisa, y respirando lenta y regularmente. Para subir una escalera se comienza por levantar esa parte del cuerpo situada a la derecha abajo, envuelta casi siempre en cuero o gamuza, y que salvo excepciones cabe exactamente en el escalón. Puesta en el primer peldaño dicha parte, que para abreviar llamaremos pie, se recoge la parte equivalente de la izquierda (también llamada pie, pero que no ha de confundirse con el pie antes citado), y llevándola a la altura del pie, se le hace seguir hasta colocarla en el segundo peldaño, con lo cual en éste descansará el pie, y en el primero descansará el pie. (Los primeros peldaños son siempre los más difíciles, hasta adquirir la coordinación necesaria. La coincidencia de nombre entre el pie y el pie hace difícil la explicación. Cuídese especialmente de no levantar al mismo tiempo el pie y el pie).”
Julio Cortázar, “Instrucciones para subir una escalera” (1962)
Durante todo el curso haremos uso extensivo de notebooks en Google Colaboratory (Colab). Porque no usar herramientas modernas como Python y Colab para aprender física en el siglo XXI, es como tratar de subir una escalera hacia atrás o de costado. Y las escaleras se suben de frente, todos los sabemos. Los primeros peldaños son los más difíciles, pero una vez que adquirimos la coordinación el aprendizaje se vuelve más sencillo. Con Python ocurre lo mismo. Suban de a un peldaño por vez, y van a aprender algo que va a ser de mucha ayuda para esta materia y para muchas otras.
A diferencia de los cursos virtuales en los últimos dos años, en los que resultó fácil mezclar el uso de Colab con las clases teóricas o la práctica, este año no será así. Y no nos tocó un aula con equipamiento multimedia. Pero es muy fácil usar Colab en sus celulares, tabletas o laptops, así que tengan sus celulares a mano en el aula (y los links en la página de la teórica en algún lugar fácimente accesible), de forma tal que cuando llegue el momento, puedan mirar rápidamente algún gráfico o alguna ecuación en un notebook. Y, más tarde en sus casas, pueden mirar esos notebooks con más detalle para entender cómo funcionan (cada notebook tiene un montón de comentarios y varias explicaciones sobre cómo hacer ciertas cosas en Python).
Este post tiene instrucciones que serán útiles durante toda la materia, así que les recomiendo que lo guarden. Voy a compartir los notebooks usando Google Drive y Colab (en la página de la teórica), y pueden verlos allí. Pero también pueden bajarlos, copiarlos a su propio Drive, usarlos en su propio espacio de Google Colab, o usarlos localmente en sus computadoras si tienen instalado Python. Si todavía no tienen una cuenta de Google, creen una usando este link. Luego, solo necesitan un navegador de internet. El resto de las instrucciones para acceder al notebook son las siguientes (antes de seguir las instrucciones, asegúrense estar conectados a sus cuentas de Google en su navegador):
- El primer notebook que usaremos está disponible en este link. Hagan click en el link.
- El link los llevará automáticamente a un notebook en Colab. Colab puede avisarles que este notebook no fue creado por Google, pero pueden verlo y ejecutarlo de todas formas (¡prometo que no les voy a robar sus datos!).
- Pueden ejecutar cada una de las celdas apretando SHIFT+ENTER (en una computadora), o apretando (en una tablet o celular) el botón “Play” a la izquierda de cada celda. Para que todo funcione, deben ejecutar las celdas en orden.
- En los notebooks que comparta con ustedes de esta forma, no podrán guardar los cambios que hagan. Si quieren guardar los cambios, deben hacer una copia en su Drive. Esto se hace aprentando, en el menú que encontrarán arriba en Colab, “File (Archivos)“, y luego “Save a copy in Drive (Guardar una copia en Drive)“. Los cambios que hagan en esa copia quedarán para ustedes, y al hacer cambios no van a romper el notebook de otros estudiantes.
El notebook tiene más instrucciones sobre cómo ejecutarlo y explicaciones sobre lo que hace. No se preocupen si nunca usaron Python, SymPy, NumPy o Matplotlib, cada notebook tiene explicaciones. Y tengan en cuenta que con Colab no necesitan tener nada de esto instalado en sus computadoras o celulares (¡así que es fácil usarlo!). A esta altura ya pueden abandonar la confusión (el segundo tema de la playlist de la materia).
Para terminar estas instrucciones, les dejo un video de Cortázar donde explica el origen de sus Cronopios y sus Famas:
¡Ah, y como bonus, pueden encontrar la selfie de la clase de ayer en mi cuenta de Twitter!
