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La rédaction de ce chapitre est en cours, merci de patienter !
Un environnement de développement Python est constitué de différents outils et composants présentés dans la figure ci-dessous. Les chapitres qui suivent décrivent le rôle et l'utilisation de ceux-ci.
S'agissant de l'installation de Python et de ces outils sur votre machine, voyez plus bas au chapitre "Installation d'un environnement Python v3 complet".
Il existe de nombreuses implémentations de Python... et par conséquents d'interpréteurs. Les plus connus sont :
Il faut noter que l'interpréteur de base est l'interpréteur de référence du langage Python, et que les autres interpréteurs n'implémentent souvent pas la toute dernière version du langage.
Nous n'allons présenter ici que les deux plus courants : l'interpréteur de base CPython et l'interpréteur interactif IPython.
Lorsque Python est distribué avec le système d'exploitation (ce qui est le cas sous GNU/Linux et macOS), on dispose alors de l'interpréteur de base et de la librairie standard.
L'interpréteur permet d'exécuter des scripts/programmes en frappant, depuis une fenêtre terminal :
python script.py (ou
python3 script.py, selon votre installation, pour forcer l'utilisation de l'interpréteur Python v3). De nombreuses options de lancement sont en outre disponibles (voir
python --help ou
man python). L'option
-i est particulièrement intéressante : en frappant
python -i script.py, juste après l'exécution du script on entre dans le mode mode interactif de l'interpréteur, ce qui donne la possibilité d'examiner les variables globales où tracer le stack d'erreurs.
L'interpréteur de base peut donc aussi être utilisé en mode interactif, et c'est ce qui se passe lorsqu'on lance la commande
python sans passer de script en argument. Le mode interactif est alors signalé par le prompt
>>>. On quittera l'interpréteur en passant la commande
quit() ou
exit(), ou en frappant
<ctrl-D> sous Linux et macOS, ou
<ctrl-Z> sous Windows (envoyant un
EOF = fin de fichier).
Le mode interactif donne accès à une une aide en ligne :
help("topics"): énumère les différents "concepts" Python au sujet desquels on peut demander de l'aide ; frapper ensuite
help("SUJET")pour avoir de l'aide sur le SUJET souhaité
help(objet): affiche des informations sur l'objet Python spécifié (variable, fonction...) tel que son type, ses méthodes...
help("module"): affiche l'aide relative au module spécifié ; si le module est importé on peut directement faire
help(module)(sans guillements)
help("module.objet"): affiche directement l'aide relative à l'objet spécifié du module
help(): entre dans l'aide en mode interactif
Pour exécuter un script lorsqu'on est dans l'interpréteur interactif, on passera la commande :
exec(open('script.py').read()) (hum... pas très convivial !).
Il est possible de se définir un prologue Python, c'est à dire un fichier de code Python qui sera exécuté lors de chaque démarrage interactif de Python (p.ex. pour charger des modules...). On le nomme en général
.pythonrc et on le place dans le répertoire personnel de l'utilisateur. L'activation de ce prologue s'effectue par la définition de la variable d'environnement suivante dans son prologue shell (
~/.bashrc) :
export PYTHONSTARTUP=~/.pythonrc
Mais pour un usage interactif fréquent, les possibilités de l'interpréteur de base sont très limitées, et on a bien meilleur temps d'utiliser l'interpréteur IPython présenté ci-après.
IPython est l'interpréteur Python interactif le plus utilisé actuellement en raison de ses vastes possibilités interactives et graphiques.
Pour démarrer IPython, passez la commande :
ipython (ou
ipython3, selon votre installation, pour utiliser l'interpréteur Python v3). Voici en outre les options de lancement les plus importantes (pour davantage de détails frappez :
ipython --help ou
ipython --help-all) :
qtconsole: lancement de IPython dans une fenêtre graphique Qt (ce qui nécessite les packages PyQt et PySide)
--pylab=inline: active le mode pylab (i.e. chargement des librairies Numpy et Matplotlib en mode interactif, identique à la magic fonction
%pylab inline)
Pour quitter IPython, passez la commande
exit ou
quit, ou frappez
<ctrl-D> et confirmez.
La rédaction de la suite de ce chapitre (magic fonctions, etc...) est en cours, merci de patienter !
N'importe quel éditeur de texte permet de programmer en Python. Il est cependant utile de disposer au minimum de la coloration syntaxique Python, ce qu'offrent la plupart des éditeurs de programmation. Nous vous recommandons notamment :
Pour une liste plus complète d'éditeurs, voyez ce lien.
Utiliser un bon éditeur pour programmer en Python c'est bien. Recourir à un vrai environnement de développement (IDE, Integrated Development Environment) c'est encore plus confortable et puissant. Pour un usage scientifique de Python, Spyder semble actuellement le plus répandu.
Spyder (Scientific PYthon Development EnviRonment) est un IDE orienté vers un usage scientifique de Python et doté de fonctionnalités avancées d'édition, debugging, introspection et profiling. L'utilisateur MATLAB ou GNU Octave GUI se retrouvera dans un environnement familier, avec notamment des fenêtres Console, Editor, Variable explorer, File explorer, History, Online help... Disponible sur tous les systèmes d'exploitation, cet IDE est lui-même écrit en Python et s'appuie sur le toolkit graphique multiplateforme Qt (nécessitant les packages PyQt et PySide).
Cet IDE s'installe sous GNU/Linux de façon standard (voir ce chapitre). S'agissant des autres OS, il est notamment intégré aux bundles WinPython et Anaconda présentés plus loin. Notez que Spyder ≤ 2.2.x est orienté Python v2, et Spyder ≥ 2.3.x est nécessaire pour Python v3.
La rédaction de la suite de ce chapitre est en cours, merci de patienter !
Parmi les IDE's bien adaptés à un usage sous Python, mentionnons en outre :
Pour une liste plus complète d'IDE's, voyez ce lien.
L'interpréteur IPython versions 0.12 à 3.x offrait une fonctionnalité appelée notebook permettant, à la façon d'autres logiciels scientifiques (Mathematica, Maple...), de créer des documents interactifs composés de code Python, de texte formaté (Markdown, HTML et LaTeX) et de graphiques.
Cette fonctionnalité a été sortie du projet IPython pour constituer un outil indépendant dénommé Jupyter. L'objectif de cette scission a été de rendre cette technologie de notebooks accessible à d'autres langages de programmation que Python. Bien entendu Jupyter Notebook est toujours utilisable sous Python, mais il supporte désormais des dizaines d'autres langages. La plupart des fonctionnalités IPython décrites au chapitre précédent sont utilisables dans les cellules de code du Notebook.
Pour davantage d'informations concernant Jupyter (installation, configuration de kernels, utilisation...), voyez la notice spécifique que nous avons rédigée.
Ce lien vous permet de télécharger un notebook d'introduction rapide aux bases du langage Python. Sauvegardez-le sur votre machine avec
<clic-droite> Save link as.
Python n'est pas installé par défaut sous Windows (où dominent les environnements de programmation propriétaires de Microsoft: PowerShell, .NET). Sous GNU/Linux et macOS par contre, l'interpréteur de base Python ainsi que la librairie standard sont intégrés au système :
Ce support de cours étant axé sur Python v3, les chapitres qui suivent ont pour objectif de vous aider à installer sur votre propre machine, selon votre système d'exploitation et de façon non intrusive (i.e. dans un contexte utilisateur), l'environnement de développement Scientific Python v3 de base (packages Numpy, Scipy et Matplotlib notamment, ainsi que IPython et Spyder). Nous avons pour cela opté en faveur de :
Il serait possible d'installer l'interpréteur Python v3 de base (et sa librairie standard) sous Windows en utilisant l'installeur proposé par le site Python, mais l'ajout des autres outils n'est alors pas évidente. Nous nous orientons donc plutôt vers un bundle complet.
WinPython est un bundle Scientific Python assez récent qui est entièrement libre mais spécifique à Windows. Il intègre notamment : IPython, Spyder, NumPy, SciPy, MatplotLib, Pandas, SymPy, PIP... (voir la liste complète des packages). Extrêmement simple à installer, il présente en outre l'intérêt d'être entièrement portable (donc par exemple installable sur un média USB amovible). Une autre alternative sous Windows serait d'installer le bundle Anaconda (méthode présentée plus bas pour macOS).
Suivez simplement la procédure d'installation qui suit :
WinPython-plateforme-3.4.x.y.exe(env. 280 MB) ;
-64bit-et
-32bit-, celle qui correspond à votre système d'exploitation (en principe 64bit sur les machines récentes)
Une fois l'installation terminée, il reste à faire un tout petit peu de configuration/personnalisation :
"...\IPython Notebook.exe"un caractère <espace> puis l'option
--notebook-dir=cheminindiquant le chemin du répertoire dans lequel vous stockez vos notebooks
.py,
.pycet
.pyoà cette distribution, ouvrez le "WinPython Control Panel" et faites Advanced>Register distribution.
Pour ajouter ou supprimer des packages ultérieurement, cela pourra se faire avec le gestionnaire WPPM (WinPython Package Manager, accessible depuis le "WinPython Control Panel"), ou avec le gestionnaire PIP qui est également intégré à cette distribution.
Outre l'éditeur intégré à Spyder, si vous souhaitez installer d'autres éditeurs adaptés à l'édition de code Python, voyez notre chapitre "Éditeurs de programmation".
La procédure standard décrite ici fonctionne complètement à partir de Ubuntu 14.04 LTS. Pour d'autres distributions GNU/Linux, référez-vous aux indications de l'éditeur. Quelle que soit la distribution, une bonne alternative consiste à installer le bundle Anaconda (méthode décrite plus bas pour macOS).
Les outils et librairies dont nous avons besoin étant, depuis Ubuntu 14.04, entièrement portés sous Python v3 et packagés dans les dépôts standards, l'installation s'effectue de façon classique (les indications ci-après se rapportant précisément à Ubuntu 14.04) :
python3) en parallèle à Python 2.7 (accessible avec
python)
sudo apt install python3-pip python3-dev: installe PIP pour Python v3, qu'on utilisera avec la commande
pip3(la commande
pip, quant à elle, agissant sur l'environnement Python v2).
sudo pip3 install ipython[all]: installe IPython pour Python v3 (intégrant les fonctionnalités notebook et qtconsole), qu'on démarrera indifféremment avec la commande
ipython3ou
ipython
sudo apt install python3-numpy python3-scipy python3-matplotlib python3-pandas: installe les librairies Scientific Python v3 de base
sudo apt install spyder3 python3-zmq: installe l'IDE Spyder 2.3, qu'on lancera avec la commande
spyder3
Notez que si vous souhaitez faire du virtualenv Python, Ubuntu 14.04 offre, sans rien installer, la commande
pyvenv-3.4
Outre l'éditeur intégré à Spyder, vous pouvez installer l'un ou l'autre des éditeurs de programmation classiques suivants :
sudo apt install gedit gedit-plugins
sudo apt install geany geany-plugins
sudo add-apt-repository ppa:webupd8team/atompuis installation:
sudo apt update && sudo apt install atom
Il serait possible d'installer l'interpréteur Python v3 de base (et sa librairie standard) sous macOS en utilisant l'installeur proposé par le site Python, mais l'ajout des autres outils n'est alors pas évidente. Nous nous orientons donc plutôt vers un bundle complet.
Anaconda est un bundle Python actuellement très en vogue dans le monde scientifique. Développé par la société Continuum Analytics, non "libre" mais gratuit dans sa version de base, il a l'avantage d'être multiplateforme (Windows, macOS et GNU/Linux) et d'intégrer une grande quantité d'outils et packages Python, notamment : IPython, Spyder, Jupyter, NumPy, SciPy, MatplotLib, Pandas, Sympy, PIP... (voir la liste complète).
Nous allons ici installer Anaconda 3 afin de disposer d'un environnement Scientific Python v3. La procédure, fonctionnant pour macOS 10.7 à 10.11, est la suivante :
Anaconda3-version-MacOSX-x86_64.pkg(env. 356 MB) est téléchargé (notez le
3qui correspond à Python v3)
/Users/username/anaconda)
Notez enfin ce qui suit :
python
ipython(et les paramètres
qtconsolepour avoir une fenêtre dédiée, ou
notebookpour travailler sur des notebooks dans votre navigateur web)
spyder &
conda. Vous pouvez notamment :
conda update conda
conda update anaconda(dans cette commande,
anacondareprésente un méta-package rassemblant l'ensemble des packages proposés par Anaconda)
packageAnaconda spécifique avec :
conda install package
/Users/username/anaconda(qui pèse env. 1.2 GB)
Outre l'éditeur intégré à Spyder, si vous souhaitez installer d'autres éditeurs adaptés à l'édition de code Python, voyez notre chapitre "Éditeurs de programmation".
De façon analogue à la technique virtualenv Python, il est possible de définir des environnements de développement Anaconda/Python distincts avec leurs propres versions Python, leurs propres modules/packages...
Voyons tout d'abord quelques commandes de base du package manager
conda. Les parenthèses autour du paramètre
(-n env) indiquent que celui-ci est facultatif, nécessaire uniquement pour cibler un environnement
env Python alternatif :
conda create -n env packages: crée un nouvel environnement Python nommé env et y installe les packages spécifiés
conda install (-n env) packages: installe les packages spécifiés dans l'environnement par défaut ou dans l'environnement env
conda list (-n env): affiche la liste des packages installés et leur version courante
conda update (-n env) packages: met à jour les packages spécifiés
conda remove (-n env) packages: supprime les packages spécifiés
conda search query: affiche tous les packages (installés ou disponibles) correspondant à query
Pour créer par exemple un environnement Python 2.7 nommé
py2 et contenant Spyder, on ferait ceci :
conda create -n py2 python=2: création de cet environnement contenant Python 2.7.x ainsi que les packages dépendants (openssl, readline, sqlite, system, tk, zlib)
conda install -n py2 spyder: installe Spyder dans cet environnement ainsi que les packages dépendants ipython, libpng, pygments, pyside, pyzmq, qt, shiboken, util-linux, zeromq (et encore python.app sous macOS)
Pour utiliser cet environnement, on procéderait alors ainsi :
source activate py2: bascule dans cet environnement (modification du PATH du shell courant)
python, on est alors dans Python 2.7 ; on peut aussi lancer
ipython qtconsole;
spyder: si l'on va sous le menu
? > Optional Dependencies, on constate qu'il faudrait idéalement encore installer (à l'aide de
conda) les packages suivants pour que Spyder soit pleinement utilisable : matplotlib, pep8, pyflakes, rope, sphinx et évent. sympy.
source deactivate: revient dans l'environnement de base (rétablissement du PATH du shell courant)
python, on est bien de retour dans Python v3 !
Remarque technique : ce que fait
source activate py2, c'est simplement ajouter, pour le shell courant, le chemin
...anaconda/envs/py2/bin en tête de la variable d'environnement PATH. Inversement,
source deactivate enlève ce chemin. Cela signifie que vous pouvez, pour vous simplifier la vie, lancer directement les outils Python de cet environnement
py2 (Python, IPyton, Spyder...) sans faire d'
activate en faisant précéder le nom du chemin
...anaconda/envs/py2/bin ; ainsi que créer en conséquence, dans votre prologue de shell (sous Ubuntu le fichier
~/.bashrc, et sous macOS
~/.bash_profile), les alias de commande correspondants !
Particulièrement utile pour les développeurs,
virtualenv permet d'installer, dans un contexte utilisateur, plusieurs environnements de développement Python parallèles (avec différentes versions de Python et/ou de modules/packages) et de passer aisément de l'un à l'autre.
Rédaction de ce chapitre en cours, merci de patienter !
Bien que la librairie standard soit déjà extrêmement riche, Python est aussi réputé pour le très grand nombre de modules et packages additionnels existant et librement accessibles, notamment à travers le dépôt PyPI (Python Package Index).
Il existe plusieurs façons d'installer des modules/packages supplémentaires, selon la procédure/distribution qui a été utilisée pour installer Python :
Lorsque Python est lié au système d'exploitation (p.ex. versions de Python intégrées à GNU/Linux et macOS), c'est l'OS qui prend en charge ses mises à jour de même que l'installation des packages additionnels les plus courants. Sous Ubuntu par exemple, les modules les plus connus (provenant de la distribution Debian) sont packagés pour Python v3 dans les dépôts Ubuntu sous le nom
python3-package (respectivement
python-package pour Python v2) ; on les installe ainsi avec le gestionnaire de packages standard (commande
sudo apt install python3-package).
Lorsque Python est installé sous forme d'une distribution complète (bundle), celle-ci dispose de ses propres dépôts et propose en général son propre gestionnaire de paquets, par exemple
conda sous Anaconda, WPPM sous WinPython...
Et l'on peut finalement utiliser le gestionnaire de packages PIP présenté ci-après.
PIP (Python Install Python) est le gestionnaire de packages Python le plus répandu actuellement (supplantant l'ancien mécanisme nommé easy_install). Il permet d'installer en ligne de commande les packages provenant du dépôt PyPI (Python Package Index). On utilise cette méthode pour les packages non offerts par les distributions bundle ou dépôts Linux, ou lorsque l'on s'intéresse aux dernières versions de ces packages.
PIP est aussi intégré aux bundles Anaconda et WinPython. Pour disposer de PIP sous Linux/Ubuntu, on l'installe pour Python v3 par la commande :
sudo apt install python3-pip python3-dev
Voici les commandes PIP principales (
pip3 pour Python v3,
pip pour Python v2) :
pip3 help: affiche l'aide sur la commande
pip
pip3 freeze: affiche la liste des packages Python installés
pip3 install package: installe depuis PyPI le package spécifié avec ses éventuelles dépendances
pip3 install package==version: force l'installation package à la version spécifiée
pip3 install --upgrade package: met à jour le package installé
pip3 install --index-url http://repository package: installe un package depuis un repository alternatif
pip3 uninstall package: désinstalle un package
pip3 show package: affiche les infos relatives au package installé
pip3 search query: recherche, dans le dépôt PyPI, tous les packages dont le nom ou la description contient query
Notez que les commandes
pip et
pip3 relatives à l'installation ou à la suppression de packages nécessitent des privilèges d'administration si ceux-ci sont installés au niveau système, donc ces commandes doivent être passées sous Ubuntu avec
sudo pip3 .... Mais cela n'est pas le cas s'ils sont installés dans le contexte utilisateur (avec virtualenv).
L'inventaire ci-dessous n'est pas exhaustif.
Enthought Canopy (ex- Enthought Python Distribution) est un bundle Scientific Python multiplateforme. Commercial, il est cependant gratuit pour un usage académique ou dans la version de base Canopy Express. Il n'inclut pas l'IDE Spyder.
Active Python (de la société ActiveState Software Inc.) est une distribution Python multiplateforme importante, mais moins orientée vers un usage scientifique. Proposée en deux versions : Community (gratuite) et Business (payante).
Python(x,y) est un bundle Scientific Python libre pour Windows. Plus ancien que WinPython, il tourne sous Windows 64bit mais en mode 32bit. Basé sur l'IDE Eclipse.
Portable Python est un bundle Scientific Python libre pour Windows. Portable comme WinPython, il s'appuie sur l'IDE PyScripter.
Cygwin, l'environnement libre bien connu d'émulation Unix pour Windows, permet l'installation et utilisation de Python. Mais cette solution n'a de sens que pour ceux utilisent/maîtrisent déjà Cygwin.
Sous macOS il est aussi possible d'installer Python via l'un des systèmes de packaging Fink, Homebrew ou MacPorts. Mais c'est relativement lourd (nécessite l'environnement de développement Apple XCode) et pas évident lorsque l'on veut intégrer certains outils Python annexes (Qt, IDE, etc...)
, EPFL, ENAC-IT (2013-2016) (Page visitée fois depuis le 1-12-2013)