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:github_url: https://github.com/Steffo99/sophon/blob/main/thesis/source/3_presentazione/index.rst
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single: ricerca collaborativa
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Ricerca collaborativa
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Nelle scienze, sia teoriche, sia sperimentali, si verifica spesso la necessità di dover prendere appunti e condividere appunti sulla ricerca effettuata.
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Mentre in passato a tale scopo venivano utilizzati quaderni di carta (detti anche *"blocchi note laboratoriali"* [wiki:eln]_), con la nascita dell'informatica si iniziarono ad utilizzare strumenti digitali, più comodi ed efficienti: inizialmente, semplici sistemi di composizione tipografica come *TeX*, poi editor :abbr:`WYSIWYG (What You See Is What You Get)` come *Microsoft Word*, arrivando infine negli ultimi anni ai più avanzati e interattivi `notebook computazionali <Notebook computazionali>`.
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.. index::
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pair: sistemi; composizione tipografica
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Sistemi di composizione tipografica
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I primi sistemi utilizzati in ambito accademico per la creazione di documenti erano molto semplici: si limitavano a descrivere come dovevano apparire i contenuti sul foglio stampato attraverso istruzioni molto simili a quelle di un linguaggio di programmazione.
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Sono esempi di sistemi di composizione tipografica `TeX <https://www.tug.org/begin.html>`_, usato ancora oggi in combinazione con il sistema `LaTeX <https://www.latex-project.org//>`_ per comporre documenti accademici come paper e tesi (inclusa questa), e `roff <https://en.wikipedia.org/wiki/Roff_(software)>`_, su cui si basa oggi lo strumento `groff <https://it.wikipedia.org/wiki/Groff_(software)>`_ per comporre le pagine di manuale dei sistemi operativi Unix-like.
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Un esempio di documento LaTeX [overleaf:learn30mins]_ è il seguente:
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.. code-block:: latex
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\documentclass{article}
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\begin{document}
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First document.
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This is a simple example, with no extra parameters or packages included.
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\end{document}
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.. index::
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pair: editor; WYSIWYG
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Editor WYSIWYG
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Con l'evolversi dei sistemi operativi, in particolare con la diffusione dei sistemi operativi a finestre, sono stati sviluppati software detti "editor di testo :abbr:`WYSIWYG (What You See Is What You Get)`", che permettono di scrivere documenti avendo un'anteprima istantanea del testo inserito.
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Essendo molto più intuitivi da usare dei loro predecessori, ne hanno preso rapidamente il posto in tutto il mondo, di fatto limitando l'uso dei `sistemi di composizione tipografica <Sistemi di composizione tipografica>` ad ambiti in cui era necessaria una formattazione avanzata dei documenti.
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Alcuni esempi moderni di editor :abbr:`WYSIWYG (What You See Is What You Get)` sono `Microsoft Word <https://www.microsoft.com/it-it/microsoft-365/word>`_ e `LibreOffice Writer <https://it.libreoffice.org/scopri/writer/>`_.
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.. figure:: libreoffice.png
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Modifica di un documento su LibreOffice 7.2.2.2.
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.. index::
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pair: editor; web-based
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Web-based editor
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Il paradigma web "2.0" ha portato miglioramenti significativi agli editor :abbr:`WYSIWYG (What You See Is What You Get)`, rendendoli utilizzabili online come software-as-a-service direttamente da un browser.
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Ciò ha semplificato il processo di collaborazione sui documenti: non è più necessario inviare ai collaboratori tutte le revisioni dei documenti, ma è possibile semplicemente condividergli un link, al quale sarà possibile accedere al documento.
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Da questa funzionalità ne è poi derivata un'altra, che ha rivoluzionato la scrittura di testi: la possibilità di collaborare online con gli altri autori, vedendo le loro modifiche in tempo reale.
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Il più importante di questi editor è `Google Docs <https://docs.google.com/>`_, rilasciato nel 2009; la sua popolarità ha portato allo sviluppo di alternative come `Office 365 <https://www.office.com/>`_, una versione web di `Microsoft Word <Editor WYSIWYG>`.
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.. figure:: google_docs.png
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Un esempio di collaborazione su un documento Google Docs.
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.. index::
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single: notebook; computazionali
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pair: notebook; celle
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Notebook computazionali
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In parallelo ai `web-based editor <Web-based editor>`, ha preso piede nel mondo della ricerca scientifica una nuova tipologia di documento: il notebook computazionale.
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I *notebook computazionali* sono un tipo di documento interattivo che permette contemporaneamente di analizzare dati, elaborarli e documentare elaborazioni effettuate e risultati ottenuti.
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Essi sono composti da tante **celle**, ciascuna contenente codice in un determinato linguaggio di programmazione o di marcatura, il quale è eseguito, mostrandone poi i risultati all'utente, sotto forma di testo, equazioni, immagini, grafici, o anche widget interattivi come slider o aree di input testo.
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Alcuni esempi di software per la scrittura di notebook computazionali sono `Jupyter <https://jupyter.org/>`_, `Wolfram Mathematica <https://www.wolfram.com/mathematica/>`_, `MATLAB Live Editor <https://it.mathworks.com/products/matlab/live-editor.html>`_...
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.. figure:: wolfram_cloud.png
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Un esempio di notebook Mathematica, scritto su Wolfram Cloud.
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single: Jupyter
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Jupyter
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*Jupyter* è un software open-source che permette la scrittura e la visualizzazione di `notebook computazionali <Notebook computazionali>`.
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Come tutti i notebook computazionali è strutturato in celle, le quali possono contenere testo, dati oppure codice di programmazione con relativo output.
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Prende ispirazione dai `web-based editor <Web-based editor>`, permettendo agli utenti di modificare i notebook direttamente da un browser web, e include rudimentali funzionalità di collaborazione in tempo reale [jupyter:collaboration]_.
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.. figure:: hist_example.png
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:scale: 100%
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Un esempio di notebook Jupyter con una cella di testo e una cella di Python che emette un grafico [matplotlib:histograms]_.
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pair: Jupyter; componenti
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Componenti di Jupyter
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Jupyter è composto da 3 componenti: un `kernel <Kernel Jupyter>`, un `server <server Jupyter>` e un `client <client Jupyter>`.
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pair: Jupyter; kernel
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single: IPython
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Kernel Jupyter
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Il kernel è la parte di Jupyter che si occupa di eseguire le celle del notebook, restituendone i risultati al `server <server Jupyter>`.
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Per ogni linguaggio di programmazione che si desidera utilizzare nel notebook è necessario il relativo **kernel**: il kernel predefinito di Jupyter è `IPython <https://ipython.org/>`_, che permette di utilizzare il linguaggio di programmazione `Python <https://www.python.org/>`_; sono però disponibili tanti altri kernel, tra cui uno per `Julia <https://julialang.org/>`_ e uno per `R <https://www.r-project.org/>`_ [jupyter:kernels]_.
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pair: Jupyter; server
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Server Jupyter
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Il **server** è la parte di Jupyter che gestisce le interazioni del `client <client Jupyter>` con il notebook, inoltrandole al `kernel <kernel Jupyter>` appropriato se necessario.
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Il server ufficiale di Jupyter è `Jupyter Server <https://github.com/jupyter-server/jupyter_server>`_.
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pair: Jupyter; client
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single: Jupyter; Jupyter Notebook
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single: Jupyter; JupyterLab
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Client Jupyter
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Il **client** è la parte di Jupyter che mostra in un formato user-friendly il contenuto del notebook e gli permette di interagirvi, comunicando le interazioni al `server <server Jupyter>`.
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Esistono due client ufficiali per Jupyter: il client di vecchia generazione `Jupyter Notebook <https://github.com/jupyter/notebook>`_ e il client di nuova generazione `JupyterLab <https://github.com/jupyterlab>`_, entrambi web-based.
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pair: Jupyter; hosting
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Hosting di Jupyter
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Essendo `server <server Jupyter>` e `client <client Jupyter>` separati, è possibile eseguire il server su una macchina e il client su un'altra.
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È possibile selezionare la macchina su cui eseguire il server in tre modi diversi, elencati nelle prossime sezioni, ciascuno con alcuni vantaggi e svantaggi.
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Hosting locale
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È possibile installare il server Jupyter **sul proprio computer**.
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Così facendo, le celle saranno eseguite con le risorse del proprio computer, e il notebook sarà accessibile solo dal computer che sta eseguendo il server.
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È un ottimo modo per lavorare su progetti personali, in quanto offre la massima personalizzazione attraverso un sistema di plugin installabili, e per lavorare offline, in quanto è l'unico modo di usare il server senza connessione ad Internet.
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In base al proprio sistema operativo, però, potrebbe risultare difficile da installare, e in base alla propria configurazione di rete, la collaborazione realtime su un progetto potrebbe essere impossibile.
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single: Google Colaboratory
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single: SageMaker Notebook
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Come software-as-a-service
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È possibile utilizzare un server Jupyter **gestito da un cloud provider** ed utilizzare le risorse da esso fornite per eseguire le celle.
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Un esempio di cloud provider che fornisce questo servizio è Google, con `Google Colaboratory <https://colab.research.google.com/#>`_.
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Usare il modello :abbr:`SaaS (Software as a Service)` è il modo più semplice per usare Jupyter, in quanto non richiede di effettuare alcuna installazione sul proprio computer, e in genere permette di collaborare online con altri utenti.
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Di contro, però, Jupyter sulle piattaforme :abbr:`SaaS (Software as a Service)` non permette l'installazione di plugin, limitando la personalizzazione, e, se si necessitano più risorse di quelle offerte gratuitamente dai provider, si rischiano canoni mensili elevati.
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.. index::
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single: Jupyter; JupyterHub
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Hosting on-premises
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È possibile configurare un **server della propria istituzione** in modo tale che esegua uno o più `server Jupyter <Server Jupyter>` a cui si connetteranno i `client <client Jupyter>`.
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A tale scopo, è disponibile il progetto `JupyterHub <https://jupyter.org/hub>`_, in grado di gestire migliaia di utenti simultanei [jupyter:ifaq]_, ciascuno con il proprio notebook.
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È performante ed efficace, e in base alla configurazione scelta dall'amministratore, può permettere agli utenti di personalizzare il loro ambiente di lavoro con plugin.
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L'interfaccia di gestione utenti e notebook è però molto essenziale, e in aggiunta non supporta nativamente la collaborazione real-time su un singolo notebook, preferendo il modello *"tanti server Jupyter da utente singolo"* [jupyter:hub]_.
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