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Trilha de programação

Trilha paralela · do nível básico ao médio · cerca de 30 a 35 horas no total

Esta trilha ensina Python, a linguagem de programação em que o PlanetHunter foi escrito. Ela não é um curso de informática genérico: todos os exemplos falam de estrelas, trânsitos e curvas de luz. Você aprende a programar e, ao mesmo tempo, revisa a ciência das aulas.

Ao final da trilha você vai conseguir

  • Escrever e rodar pequenos programas em Python no seu computador com Windows.
  • Simular uma curva de luz, ler a tabela de TOIs do ExoFOP e fazer gráficos.
  • Baixar dados reais do TESS com a biblioteca Lightkurve e medir um trânsito.
  • Abrir os arquivos que o PlanetHunter grava (Parquet e banco DuckDB) e fazer perguntas a eles.

Por que programar ajuda

Você pode usar o PlanetHunter sem programar. Os comandos estão no laboratório. Então por que aprender Python?

  • Para não depender de caixa-preta. Quando o sistema diz "profundidade 10 583 ppm", você consegue refazer a conta e conferir.
  • Para fazer perguntas que o sistema não faz. Por exemplo: "quantos candidatos do setor 69 têm período menor que 1 dia?". Uma linha de código responde.
  • Para entender os testes do vetting. Cada teste é uma função Python de poucas linhas. Lendo o código, você vê exatamente o que ele mede.
  • Para contribuir. Mudar um limite ou criar um teste novo exige mexer no código e medir o efeito.

Uma analogia: o PlanetHunter é um carro. Dá para dirigir sem saber mecânica. Mas quem entende o motor percebe quando um barulho é normal e quando é defeito.

Como a trilha anda junto com os níveis

A trilha corre em paralelo à trilha de ciência. Você não precisa terminá-la antes de começar o curso.

Aula Quando fazer Por quê
P1. Python básico Junto do nível básico (opcional) Você treina com as contas de B1 e B2: profundidade, ppm, raio do planeta
P2. NumPy, pandas e Matplotlib Depois do básico, antes de M4 M4 usa arrays, tabelas e gráficos o tempo todo
P3. Lightkurve na prática Junto de M4 É a parte prática de M4: dados reais do TESS e dados do PlanetHunter 
flowchart LR
    B[Nível básico<br/>B1 a B5] --> M1[M1 a M3]
    M1 --> M4[M4. Dados do TESS]
    M4 --> M5[M5. Vetting]
    P1[P1. Python básico] -.junto.-> B
    P2[P2. NumPy, pandas,<br/>Matplotlib] -.antes.-> M4
    P3[P3. Lightkurve] -.junto.-> M4

No plano de estudos, a programação é opcional no básico e necessária a partir do médio.

As aulas

Preparar o computador (Windows 11 e VS Code)

Você vai instalar três coisas: o uv (um gerenciador de Python), o Python 3.12 e, se ainda não tiver, o Git. O VS Code você já tem.

Passo 1. Abra um terminal no VS Code

Um terminal é uma janela onde você digita comandos em vez de clicar. No VS Code, use o menu Terminal > New Terminal ou o atalho Ctrl+`. Aparece um painel embaixo com algo como PS C:\Users\voce>. Esse "PS" quer dizer PowerShell, o terminal padrão do Windows.

Passo 2. Instale o uv

O uv instala o Python, cria um ambiente isolado para cada projeto e baixa as bibliotecas. É o que o PlanetHunter usa. Digite no terminal:

winget install --id=astral-sh.uv -e

Se o winget não existir no seu computador, use o instalador oficial:

powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"

Feche o terminal e abra outro. O Windows só enxerga programas novos em terminais novos. Depois confira:

uv --version

Deve aparecer algo como uv 0.x.y. O número exato não importa.

Passo 3. Instale o Python 3.12

O próprio uv instala o Python:

uv python install 3.12
uv python list

A lista deve mostrar uma linha com cpython-3.12. Pronto. Você não precisa baixar nada do site python.org.

Por que 3.12 e não a versão mais nova?

O PlanetHunter exige Python 3.12 (veja requires-python no arquivo pyproject.toml). Algumas bibliotecas de astronomia demoram a acompanhar versões novas. Usar a mesma versão evita surpresas.

Passo 4. Instale o Git (se ainda não tiver)

O Git guarda o histórico de mudanças de um projeto. Você vai precisar dele para baixar o PlanetHunter.

winget install --id Git.Git -e
git --version

Passo 5. Instale a extensão Python no VS Code

No VS Code, clique no ícone de quadradinhos à esquerda (Extensões), procure Python (autor: Microsoft) e clique em Install. Ela colore o código, aponta erros e permite rodar arquivos com um botão.

Passo 6. Crie uma pasta de estudos

Guarde seus exercícios numa pasta separada do PlanetHunter. Assim você não mistura seus testes com o código do projeto.

cd ~
uv init --python 3.12 estudos-exoplanetas
cd estudos-exoplanetas
uv add numpy pandas matplotlib

O que cada linha faz:

  1. cd ~ vai para a sua pasta de usuário.
  2. uv init cria a pasta estudos-exoplanetas com um arquivo pyproject.toml (a "ficha" do projeto) e alguns arquivos auxiliares. Conforme a versão do uv, aparece também um main.py ou uma pasta src. Pode ignorá-los.
  3. uv add instala as bibliotecas da aula P2 num ambiente só desse projeto, a pasta .venv.

Na aula P3 você vai acrescentar mais bibliotecas com uv add lightkurve pyarrow duckdb.

Abra a pasta no VS Code: File > Open Folder e escolha estudos-exoplanetas. Depois aperte Ctrl+Shift+P, digite Python: Select Interpreter e escolha o que tem .venv no caminho.

Como rodar um script

Um script é um arquivo de texto com extensão .py contendo instruções em Python. Crie no VS Code um arquivo chamado ola.py dentro da pasta de estudos com este conteúdo:

# Meu primeiro script
print("Olá! Vou procurar planetas.")
profundidade_ppm = 84
print("A Terra na frente do Sol apaga", profundidade_ppm, "partes por milhão da luz.")

Salve (Ctrl+S) e rode no terminal, de dentro da pasta de estudos:

uv run python ola.py

uv run garante que o Python usado é o do ambiente do projeto, com as bibliotecas que você instalou. Também funciona clicar no triângulo ("Run Python File") no canto superior direito do VS Code, desde que você tenha escolhido o interpretador do .venv no passo 6.

Problemas comuns

  • "uv não é reconhecido como nome de cmdlet": feche e reabra o terminal. Se persistir, reinicie o VS Code.
  • "No such file or directory": você está na pasta errada. Use cd para entrar na pasta do script e ls para ver os arquivos.
  • Acentos estranhos na saída: é só a exibição do terminal. Os dados não mudam.
  • Vírgula decimal: em Python, números usam ponto. Escreva 3.7, nunca 3,7.

Curso complementar recomendado

Para quem nunca programou, recomendo o Curso em Vídeo — Python, do professor Gustavo Guanabara. É gratuito, em português, está no YouTube e no site do Curso em Vídeo, e tem exercícios com correção em vídeo. Ele é dividido em três "mundos":

Mundo do Curso em Vídeo Combina com
Mundo 1 (fundamentos) Aula P1, primeira metade
Mundo 2 (condições e laços) Aula P1, segunda metade
Mundo 3 (listas, dicionários, funções, módulos) Fim da P1 e aula P2, antes de M4

As aulas desta trilha não substituem o curso: elas mostram como usar o que ele ensina no contexto de exoplanetas.

Na ferramenta

Todo o PlanetHunter é Python. Os comandos da linha de comando estão em src/planethunter/cli.py. Quando terminar a P3, abra esse arquivo: você vai reconhecer funções, listas, dicionários e tabelas do pandas em quase toda linha.

Como saber que você terminou a trilha

Você terminou quando consegue, sem ajuda:

  1. Escrever uma função que recebe profundidade em ppm e raio da estrela e devolve o raio do planeta em raios terrestres.
  2. Ler o CSV de TOIs do ExoFOP e contar quantos estão em cada disposição (CP, KP, PC, FP...).
  3. Baixar a curva de luz de um alvo com Lightkurve, achar o período com BLS e medir a profundidade.
  4. Consultar no banco data/planethunter.duckdb todos os sinais de uma estrela.

Checklist da trilha

  • Instalei o uv e o Python 3.12 e conferi as versões
  • Criei a pasta estudos-exoplanetas e rodei ola.py
  • Concluí a aula P1
  • Concluí a aula P2 antes de começar M4
  • Concluí a aula P3 junto com M4

Para ir além

  • Curso em Vídeo — Python (Gustavo Guanabara). O melhor ponto de partida gratuito em português para quem nunca programou.
  • Documentação do NumPy, seção "absolute beginners" (numpy.org). Útil como consulta durante a P2.
  • Tutoriais oficiais do Lightkurve (lightkurve.github.io). Base da aula P3 e do módulo M4.