Python Environnement de développement

Ubuntu 26.04 livre Python 3.14 par défaut (3.14.3 dans les images 26.04.1). Cet article explique comment configurer un environnement de développement Python complet avec gestion multi-versions et environnement virtuel.

Système Python

Vérifiez la version du système Python :


python3 --version

Installez les packages de développement essentiels :


sudo apt update
sudo apt install python3-pip python3-venv python3-dev build-essential -y

Warning

Ubuntu 26.04 suit le PEP 668 : le système Python est marqué “géré en externe”, vous ne pouvez donc pas pip install directement dans l’environnement système - cela génère une erreur externally-managed-environment. Installez toujours dans un environnement virtuel (venv/conda) ou utilisez pipx pour les outils CLI autonomes.

Utilisation de Python 3.14 et d’autres versions

Par défaut, python3 pointe vers Python 3.14 (3.14.3 dans les images 26.04.1). Vérifiez la version actuelle :


python3 --version
# Python 3.14.3

Si vous avez besoin d’une version plus ancienne telle que 3.13 ou 3.12 (par exemple, parce qu’un package tiers ne prend pas encore en charge 3.14), installez-la avec le PPA ou pyenv de Deadsnakes ; ne remplacez pas le système python3, car cela pourrait casser les outils du système.

Si vous avez besoin d’une version plus ancienne ou plus récente qui n’est pas encore dans le référentiel, utilisez le PPA Deadsnakes :


sudo add-apt-repository ppa:deadsnakes/ppa
sudo apt update
 
# For example, install 3.12
sudo apt install python3.12 python3.12-venv -y
python3.12 --version

Note

L’installation de plusieurs versions d’python3.x ne modifie pas la version vers laquelle pointe python3. Lorsque vous avez besoin de changer de version globale/projet de manière flexible, utilisez pyenv (voir ci-dessous).

Créer des environnements virtuels avec venv

venv est l’outil d’environnement virtuel intégré d’Python, recommandé pour l’isolation des dépendances au niveau du projet :


# Create a virtual environment
python3 -m venv myproject-env
 
# Activate the virtual environment
source myproject-env/bin/activate
 
# Your prompt will now show (myproject-env)
# Install dependencies
pip install requests flask
 
# Export dependencies
pip freeze > requirements.txt
 
# Install from a file
pip install -r requirements.txt
 
# Deactivate the virtual environment
deactivate

Gestion des paquets pip

Utilisation de base


# Install a package
pip install package-name
 
# Install a specific version
pip install package-name==1.2.3
 
# Upgrade a package
pip install --upgrade package-name
 
# Uninstall a package
pip uninstall package-name
 
# List installed packages
pip list
 
# Find outdated packages
pip list --outdated

Configurer les sources miroir de Chine

Lorsque vous utilisez pip en Chine continentale, il est recommandé de configurer une source miroir pour des téléchargements plus rapides :


pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

Ou créez manuellement ~/.pip/pip.conf :


[global]
index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
trusted-host = pypi.tuna.tsinghua.edu.cn

Sources miroir courantes :

Tsinghua : https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
Aliyun : https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
USTC : https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/

pyenv Gestion multi-version

pyenv vous permet d’installer et de basculer entre plusieurs versions d’Python sur la même machine :

Installer les dépendances


sudo apt install -y make build-essential libssl-dev zlib1g-dev \
  libbz2-dev libreadline-dev libsqlite3-dev wget curl llvm \
  libncursesw5-dev xz-utils tk-dev libxml2-dev libxmlsec1-dev \
  libffi-dev liblzma-dev

Installer pyenv


curl https://pyenv.run | bash

Ajoutez ce qui suit à la fin de ~/.bashrc (ou ~/.zshrc) :


export PYENV_ROOT="$HOME/.pyenv"
export PATH="$PYENV_ROOT/bin:$PATH"
eval "$(pyenv init -)"
eval "$(pyenv virtualenv-init -)"

Appliquez la configuration :


source ~/.bashrc

Utiliser pyenv


# List installable versions
pyenv install --list | grep "^  3\."
 
# Install a specific version
pyenv install 3.13
pyenv install 3.14
 
# Set the global version (3.14 recommended)
pyenv global 3.14
 
# Set a local version for a project
cd /path/to/project
pyenv local 3.14
 
# List installed versions
pyenv versions

Conda / Miniconde

Conda est un package multiplateforme et un outil de gestion d’environnement largement utilisé en science des données :

Installer Miniconda


mkdir -p ~/miniconda3
wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh -O ~/miniconda3/miniconda.sh
bash ~/miniconda3/miniconda.sh -b -u -p ~/miniconda3
rm ~/miniconda3/miniconda.sh

Initialisez le shell :


~/miniconda3/bin/conda init bash
source ~/.bashrc

Configurer China Mirror


conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
conda config --set show_channel_urls yes

Utiliser Conda


# Create an environment
conda create -n myenv python=3.14
 
# Activate the environment
conda activate myenv
 
# Install packages
conda install numpy pandas matplotlib
 
# Export an environment
conda env export > environment.yml
 
# Create an environment from file
conda env create -f environment.yml
 
# List all environments
conda env list
 
# Remove an environment
conda env remove -n myenv
 
# Deactivate
conda deactivate

uv : gestionnaire de packages de nouvelle génération

uv est un gestionnaire de paquets Python ultra-rapide écrit en Rust, compatible avec pip :


# Install uv
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
 
# Use uv as a pip replacement
uv pip install requests
uv pip install -r requirements.txt
 
# Create a virtual environment
uv venv myenv
source myenv/bin/activate
 
# Manage projects with uv
uv init myproject
cd myproject
uv add flask sqlalchemy
uv run python app.py

Structure de projet recommandée


myproject/
├── pyproject.toml        # Project configuration (recommended)
├── requirements.txt      # Dependency list
├── src/
│   └── myproject/
│       ├── __init__.py
│       └── main.py
├── tests/
│   └── test_main.py
├── .gitignore
└── README.md

Choisissez judicieusement vos outils pour gérer efficacement votre environnement de développement Python. Pour les projets simples, venv + pip est recommandé. Pour les projets de science des données, Conda est la voie à suivre. Pour la vitesse, essayez les UV.