Installation de packages Python sur Linux

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Introduction

Les packages Python étendent les fonctionnalités de Python en fournissant des outils et des bibliothèques spécialisés pour diverses tâches. Installer et gérer efficacement ces packages est une compétence essentielle pour les développeurs Python.

Dans ce lab (atelier), vous apprendrez à utiliser pip, le gestionnaire de paquets Python standard, sur un système Linux. Vous configurerez votre environnement, installerez des packages, gérerez les dépendances et explorerez différentes options d'installation. Ces compétences sont fondamentales pour tout développeur Python travaillant dans des environnements Linux.


Skills Graph

%%%%{init: {'theme':'neutral'}}%%%% flowchart RL linux(("Linux")) -.-> linux/VersionControlandTextEditorsGroup(["Version Control and Text Editors"]) linux(("Linux")) -.-> linux/BasicSystemCommandsGroup(["Basic System Commands"]) linux(("Linux")) -.-> linux/BasicFileOperationsGroup(["Basic File Operations"]) linux(("Linux")) -.-> linux/FileandDirectoryManagementGroup(["File and Directory Management"]) linux(("Linux")) -.-> linux/UserandGroupManagementGroup(["User and Group Management"]) linux(("Linux")) -.-> linux/PackagesandSoftwaresGroup(["Packages and Softwares"]) linux/BasicSystemCommandsGroup -.-> linux/source("Script Executing") linux/BasicFileOperationsGroup -.-> linux/touch("File Creating/Updating") linux/FileandDirectoryManagementGroup -.-> linux/cd("Directory Changing") linux/UserandGroupManagementGroup -.-> linux/env("Environment Managing") linux/PackagesandSoftwaresGroup -.-> linux/apt("Package Handling") linux/PackagesandSoftwaresGroup -.-> linux/pip("Python Package Installing") linux/VersionControlandTextEditorsGroup -.-> linux/nano("Simple Text Editing") subgraph Lab Skills linux/source -.-> lab-271355{{"Installation de packages Python sur Linux"}} linux/touch -.-> lab-271355{{"Installation de packages Python sur Linux"}} linux/cd -.-> lab-271355{{"Installation de packages Python sur Linux"}} linux/env -.-> lab-271355{{"Installation de packages Python sur Linux"}} linux/apt -.-> lab-271355{{"Installation de packages Python sur Linux"}} linux/pip -.-> lab-271355{{"Installation de packages Python sur Linux"}} linux/nano -.-> lab-271355{{"Installation de packages Python sur Linux"}} end

Configuration de votre environnement Python

Dans cette étape, vous allez préparer votre environnement de travail pour la gestion des packages Python. Tout d'abord, comprenons ce dont nous avons besoin :

  • Python : Le langage de programmation lui-même
  • pip : Le gestionnaire de paquets Python (Python Package Installer), un outil pour installer et gérer les packages Python

Vérification de l'installation de Python

Commençons par vérifier si Python est déjà installé sur votre système :

python3 --version

Vous devriez voir une sortie similaire à :

Python 3.10.x

Si Python n'est pas installé, vous utiliseriez la commande suivante pour l'installer (vous n'aurez pas besoin d'exécuter cette commande car Python est déjà installé dans l'environnement du lab) :

sudo apt update && sudo apt install python3

Installation de pip

Maintenant, installons pip, qui est le gestionnaire de paquets standard pour Python :

sudo apt install python3-pip

Une fois l'installation terminée, vérifiez que pip est correctement installé en vérifiant sa version :

pip3 --version

Vous devriez voir une sortie indiquant la version de pip, similaire à :

pip 22.0.2 from /usr/lib/python3/dist-packages/pip (python 3.10)

Création d'un fichier de dépendances

Les meilleures pratiques en matière de gestion de packages incluent la maintenance d'une liste des packages requis dans un fichier appelé requirements.txt. Cela permet d'avoir des installations cohérentes dans différents environnements.

Créez ce fichier dans votre répertoire de projet :

cd ~/project
touch requirements.txt

Ouvrez le fichier avec l'éditeur de texte nano :

nano requirements.txt

Pour l'instant, laissez ce fichier vide. Nous ajouterons des packages à l'étape suivante. Pour quitter nano, appuyez sur Ctrl+X, puis appuyez sur N car nous n'avons pas besoin d'enregistrer de modifications pour l'instant.

Installation de packages Python avec pip

Dans cette étape, vous apprendrez à installer des packages Python en utilisant pip. Il existe deux principales méthodes pour installer des packages :

  1. Installer des packages individuels directement
  2. Installer plusieurs packages à partir d'un fichier de dépendances (requirements file)

Comprendre les packages Python

Les packages Python sont des collections de modules qui étendent les fonctionnalités de Python. Les packages populaires incluent :

  • requests : Pour effectuer des requêtes HTTP
  • numpy : Pour le calcul numérique
  • pandas : Pour l'analyse de données
  • matplotlib : Pour la visualisation de données

Installation de packages individuels

Pour installer un package unique, utilisez la structure de commande suivante :

pip3 install package_name

Installons le package requests, qui est couramment utilisé pour effectuer des requêtes HTTP :

pip3 install requests

Vous devriez voir une sortie montrant la progression du téléchargement et de l'installation, se terminant par un message d'installation réussie.

Création d'un fichier de dépendances

Maintenant, préparons un fichier de dépendances pour spécifier plusieurs packages et leurs versions. Ouvrez le fichier requirements.txt créé précédemment :

nano ~/project/requirements.txt

Ajoutez les lignes suivantes au fichier :

requests==2.25.1
numpy==1.20.1

Enregistrez le fichier en appuyant sur Ctrl+O, puis Entrée, et quittez en appuyant sur Ctrl+X.

Ce fichier spécifie que nous voulons installer :

  • requests version 2.25.1
  • numpy version 1.20.1

Spécifier les versions garantit la cohérence entre différents environnements.

Installation à partir d'un fichier de dépendances

Maintenant, installez les packages spécifiés dans le fichier de dépendances :

pip3 install -r ~/project/requirements.txt

Vous devriez voir les packages être téléchargés et installés. Notez que si requests est déjà installé mais avec une version différente, pip le mettra à jour ou le rétrogradera pour correspondre à la version spécifiée dans requirements.txt.

Vérification des packages installés

Après l'installation, vérifiez que les packages ont été installés correctement :

pip3 list

Cette commande affiche tous les packages Python installés. Recherchez requests et numpy dans la liste, qui devraient afficher les versions exactes spécifiées dans votre fichier de dépendances :

Package    Version
---------- -------
...
numpy      1.20.1
...
requests   2.25.1
...

Gestion des versions de packages Python

Dans cette étape, vous apprendrez à mettre à jour des packages, à installer des versions spécifiques et à désinstaller des packages si nécessaire.

Vérification des informations sur un package

Avant de mettre à jour ou de modifier un package, il est utile de vérifier ses informations actuelles :

pip3 show requests

Cela affichera des détails sur le package requests, notamment :

  • Version
  • Résumé
  • Auteur
  • Licence
  • Emplacement sur votre système
  • Dépendances

Mise à jour d'un package

Pour mettre à jour un package à sa dernière version, utilisez le flag --upgrade :

pip3 install --upgrade requests

Cela mettra à jour le package requests à la dernière version disponible. Notez que cela peut écraser la version spécifiée dans votre fichier requirements.txt.

Installation d'une autre version

Parfois, vous devrez peut-être installer une version spécifique d'un package pour des raisons de compatibilité :

pip3 install numpy==1.19.5

Cela rétrogradera numpy à la version 1.19.5. Vous pouvez vérifier le changement avec :

pip3 show numpy

La sortie devrait maintenant afficher la version 1.19.5 au lieu de 1.20.1.

Désinstallation de packages

Pour supprimer un package que vous n'avez plus besoin, utilisez :

pip3 uninstall -y numpy

Le flag -y confirme automatiquement la désinstallation sans demander de confirmation. Vous pouvez vérifier que le package a été supprimé :

pip3 list | grep numpy

Cela ne devrait retourner aucun résultat, indiquant que numpy n'est plus installé.

Réinstallation des packages requis

Maintenant, réinstallons les packages selon notre fichier requirements.txt :

pip3 install -r ~/project/requirements.txt

Cela réinstallera les packages avec les versions spécifiées dans le fichier. Vérifiez avec :

pip3 list | grep numpy

Vous devriez voir que la version 1.20.1 de numpy a été réinstallée.

Travailler avec les environnements virtuels Python

Les environnements virtuels sont des environnements Python isolés qui vous permettent d'installer des packages sans affecter l'installation Python système. Cela est particulièrement utile lorsque vous travaillez sur plusieurs projets avec des dépendances différentes.

Comprendre les environnements virtuels

Un environnement virtuel :

  • Crée un espace isolé pour les projets Python
  • Permet à chaque projet d'avoir ses propres dépendances
  • Évite les conflits entre les exigences des projets

Création d'un environnement virtuel

Python est livré avec le module venv pour créer des environnements virtuels. Créons-en un :

python3 -m venv ~/project/myenv

Cette commande crée un nouvel environnement virtuel nommé myenv dans votre répertoire de projet.

Activation de l'environnement virtuel

Pour utiliser l'environnement virtuel, vous devez l'activer :

source ~/project/myenv/bin/activate

Après l'activation, votre invite de commande devrait changer pour indiquer que vous travaillez maintenant dans l'environnement virtuel. Elle ressemblera à quelque chose comme :

(myenv) labex@hostname:~/project$

Installation de packages dans l'environnement virtuel

Maintenant, les packages que vous installez seront isolés dans cet environnement. Installons un nouveau package :

pip install matplotlib

Notez qu'à l'intérieur de l'environnement virtuel, vous pouvez utiliser pip au lieu de pip3.

Vérifiez l'installation :

pip list

Vous verrez que matplotlib est installé, mais seulement dans cet environnement virtuel.

Désactivation de l'environnement virtuel

Lorsque vous avez terminé de travailler dans l'environnement virtuel, vous pouvez le désactiver :

deactivate

Votre invite de commande reviendra à la normale, indiquant que vous êtes de retour dans l'environnement Python système.

Comparaison des environnements

Maintenant que vous êtes de retour dans l'environnement global, vérifiez si matplotlib est installé :

pip3 list | grep matplotlib

Vous ne devriez voir aucun résultat, confirmant que les packages installés dans l'environnement virtuel sont isolés de l'environnement global.

Résumé

Dans ce laboratoire, vous avez appris les compétences essentielles pour gérer les packages Python sur les systèmes Linux :

  • Configuration de votre environnement Python avec pip
  • Installation de packages individuellement et à partir d'un fichier requirements.txt
  • Gestion des versions de packages (mise à jour, rétrogradation, désinstallation)
  • Utilisation d'environnements virtuels pour les dépendances de projet isolées

Ces compétences constituent une partie fondamentale du flux de travail de développement Python. Une bonne gestion des packages garantit que vos projets ont les dépendances correctes, rendant votre processus de développement plus fiable et reproductible.

Au fur et à mesure de votre progression dans le monde du Python, vous constaterez que ces compétences en matière de gestion de packages sont essentielles pour tous les types de développement Python, des applications web à la science des données et bien plus encore.