Linux Básico e Python para Sistemas Agrotech

Versão em HTML dos 17 slides do guia do professor, com botão de copiar em cada comando e trecho de código. Use durante a demonstração para colar diretamente no terminal, sem precisar retranscrever a partir do PowerPoint.

1 / 17 Workshop Prático · ±60 min · Pós-Graduação em Engenharia Agrícola

Linux Básico e Python
para Sistemas Agrotech

Terminal Linux, ambiente Python e consumo de dados meteorológicos aplicados ao agronegócio.

Público	Ambiente
Mestrado e Doutorado em Engenharia Agrícola	Docker Desktop (Ubuntu)

2 / 17 Motivação

Por que Linux no Agrotech?

Operação contínua e estável

Automação de tarefas e serviços

Baixo consumo de recursos

Execução de serviços em segundo plano

Integração direta com sensores

Base de gateways IoT

Aquisição e processamento de dados

Gateways IoT, estações meteorológicas e nós de sensores no agronegócio frequentemente executam Linux embarcado.

3 / 17 Fundamentos

O terminal Linux

O terminal (shell) é a interface de texto usada para operar o sistema Linux — é a forma padrão de interagir com dispositivos embarcados sem interface gráfica.

Nesta aula

Ubuntu

→

Terminal

→

Comandos

→

Python

4 / 17 Ambientes

Linux no Windows

Ambiente	Papel nesta aula
Docker Desktop	Ambiente principal desta aula.
Google Cloud Shell	Contingência — usado apenas se o Docker falhar.
WSL 2	Alternativa de mercado (mencionada brevemente).

5 / 17 Docker

Iniciar Ubuntu com Docker

Comando principal

$ docker run -it --name agrotech-ubuntu ubuntu bash

Alerta: este container inicia com o usuário root.

Retomar o mesmo container em outra sessão

$ docker start -ai agrotech-ubuntu

6 / 17 Docker Referência

Gerenciamento do container

Comando	Descrição
docker ps	Lista containers em execução.
docker ps -a	Lista todos os containers.
docker start agrotech-ubuntu	Inicia o container existente.
docker exec -it agrotech-ubuntu bash	Abre um novo terminal no container ativo.
docker stop agrotech-ubuntu	Interrompe o container.
docker rm agrotech-ubuntu	Remove o container.

7 / 17 Contingência Fallback

Google Cloud Shell

1Acessar console.cloud.google.com
2Ativar o Cloud Shell
3Terminal Linux disponível no navegador

8 / 17 Linux

Primeiros comandos

Comando	Descrição
pwd	Diretório atual
ls -la	Lista arquivos, com detalhes
cd	Muda de diretório
cd ..	Volta ao diretório pai
mkdir	Cria diretório
touch	Cria arquivo vazio
cat	Exibe conteúdo de um arquivo
clear	Limpa a tela
exit	Encerra a sessão do terminal

Lógica de uso

Localizar

↓

Navegar

↓

Criar

↓

Verificar

↓

Editar

↓

Executar

9 / 17 Linux — Filesystem

Estrutura do projeto

Criação dos diretórios

$ mkdir agrotech
$ cd agrotech
$ mkdir scripts dados resultados

Estrutura resultante

agrotech/

├── scripts/

├── dados/

└── resultados/

scripts/ recebe o código Python; dados/ e resultados/ organizam entradas e saídas do projeto.

10 / 17 Linux Referência

Comandos adicionais

Comando	Descrição
cp	Copia arquivo
mv	Move ou renomeia
rm	Remove arquivo
find	Localiza arquivos
grep	Busca texto em arquivos
head	Exibe as primeiras linhas
tail	Exibe as últimas linhas
chmod	Altera permissões

11 / 17 Pacotes

apt

Comando	Descrição
apt update	Atualiza a lista de pacotes disponíveis.
apt install	Instala um pacote.
apt remove	Remove um pacote.

Instalar o ambiente Python

$ apt update
$ apt install -y python3 python3-pip python3-venv nano

$ python3 --version

12 / 17 Python

Preparar o Python

Comando	Descrição
python3	Interpretador Python 3.
python3 --version	Verifica a versão instalada.
python -m pip	Gerenciador de pacotes Python.
python3 -m venv	Cria um ambiente virtual isolado.

Python — linguagem usada no exercício.

pip — instala bibliotecas Python.

venv — cria um ambiente isolado para o projeto.

13 / 17 Python

Ambiente virtual e pip

Criar e ativar

$ python3 -m venv .venv
$ source .venv/bin/activate

Instalar a dependência

$ python -m pip install requests

requests: biblioteca Python para realizar chamadas HTTP — usada a seguir para consumir a API meteorológica.

14 / 17 Editor

Criar o script com nano

Abrir o editor

$ nano clima.py

Tecla	Ação
Ctrl+O	Salvar
Enter	Confirmar o nome do arquivo
Ctrl+X	Sair do editor

15 / 17 Projeto Agrotech

Etapa 1 — Consultar e exibir

clima.py

import requests

url = "https://api.open-meteo.com/v1/forecast"
params = {
    "latitude": -22.90,
    "longitude": -47.06,
    "current": "temperature_2m,relative_humidity_2m,precipitation",
    "timezone": "auto",
}

response = requests.get(url, params=params)
data = response.json()

print(data["current"])

Fluxo

Python

↓

HTTP

↓

Open-Meteo

↓

JSON

↓

Python

↓

Terminal

16 / 17 Projeto Agrotech

Etapa 2 — Interpretar

clima.py (continuação)

atual = data["current"]

temperatura = atual["temperature_2m"]
umidade = atual["relative_humidity_2m"]
precipitacao = atual["precipitation"]

print(f"Temperatura: {temperatura} °C")
print(f"Umidade: {umidade} %")
print(f"Precipitação: {precipitacao} mm")

if precipitacao > 0:
    print("Condição atual: há precipitação.")
else:
    print("Condição atual: sem precipitação.")

Fluxo

dados brutos
↓
processamento
↓
informação útil

17 / 17 Fechamento

Do Linux à decisão em Agrotech

Linux

→

Python

→

HTTP / JSON

→

Dados

→

Interpretação

Próximos passos (fora desta aula)

Sensores reais · gateways IoT · MQTT · Docker Compose · bancos de dados · shell scripting · Python orientado a objetos

Esta base — terminal, Python, ambiente virtual e consumo de dados — sustenta o trabalho posterior com sensores, gateways e aplicações IoT no agronegócio.

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