Source : http://sametmax.com/votre-python-aime-les-pip/
Votre Python aime les pip
Pip install par-ci, pip install par là. “Pour installer cette lib, il vous suffit de faire pip install”.
Mais merde, c’est quoi pip ?
Python et les libs externes
La beauté avec Python, c’est qu’on peut prendre une lib, la balancer dans le répertoire
courant, et l’importer. Rien à faire, ça marche tout seul.
Mais.
Car oui, il y a toujours un mais (souvent après le mois de mars).
Quand il faut mettre à jour ses libs, c’est chiant. Quand il faut recréer un environnement
complet en prod, c’est chiant. Quand il faut trouver la dernière version, avec le bon site
Web, et le lien de téléchargement, c’est chiant. Quand on veut installer une lib
automatiquement, vous l’avez deviné, c’est chiant.
Mais surtout, quand on a une lib qui a des parties en C à compiler comme les libs de crypto,
d’accès à la base de données, de traitement XML, de parsing ou de sérialisation, de calculs
scientifiques, etc. ça ne marche tout simplement pas.
Là, il y a deux écoles. Les mecs qui utilisent les packages *.exe ou *.deb precompilés et qui se
retrouvent avec d’autres problèmes.
Et les mecs qui utilisent setuptools (et qui se retrouvent avec encore d’autres problèmes,
mais c’est mieux parce que je le dis).
Setuptools, la solution de skippy à tous vos soucis
setuptools est une lib et un outil de distribution de code Python, et elle permet notament
d’installer des libs externes automatiquement en les téléchargeant depuis le grand
InterBoule.
Comme gem install sous ruby, npm pour NodeJs, Python possède sa commande d’installation
appelée easy_install, qui va piocher dans le site Web pypi.python.org, un équivalent de Cpan
de Perl ou des channels pear pour PHP.
Bien entendu, ça serait trop simple sinon, Python ne vient pas par défaut installé avec cet
outil pourtant indispensable.
Sous Ubuntu c’est facile:
sudo apt-get install python-setuptools
Et il existe un paquet similaire sur toutes les distribs.
Sous windows, c’est un exe à installer. Choisissez la bonne version selon votre version de
Python (python --version). Généralement, la 2.7.
Sous mac, il faut télécharger l’egg correspondant à sa version puis:
sh setuptools-votre_version.egg --prefix=~
Et vous avez alors accès à la commande magique, easy_install. Par exemple, pour installer
Django:
easy_install django --user
(ou easy_install django en mode administrateur ou avec sudo pour l’installer pour tout le
système et pas juste l’utilisateur courant)
Il faut bien entendu être connecté à internet pour que ça marche.
Notez par ailleurs que la recherche est insensible à la casse, et que tout underscore sera
automatiquement remplacé par un tiret.
Vous avez easy_install ? Oubliez-le !
Vous n’utiliserez normalement easy_install que pour une seule chose: installer pip.
easy_install pip --user
pip est un easy_install en plus court à taper, plus puissant, plus souple, plus mieux.
Il s’utilise comme easy_install :
pip install --user bottle
(ou sudo pip install bottle, ou en root, mais je sauterai ce genre de détails pour la suite)
Grâce à pip, vous allez avoir accès à des milliers de libs Python en quelques frappes, et donc
pouvoir beaucoup plus facilement expérimenter avec des nouveaux bidules.
Mais pip va plus loin qu’easy_install, et permet carrément de gérer toutes les dépendances de
son projet.
Ce que fait pip que easy_install ne fait pas
Déjà, pip télécharge toutes les dépendances avant de lancer l’installation, ce qui évite une
installation partielle.
Mais surtout, pip ajoute des opérations qu’on pourrait attendre de base, notamment, la
désinstallation :-)
pip uninstall bottle
Évidement, on peut choisir d’installer une version particulière:
pip install bottle==0.9
Et mettre à jour une lib à la dernière version :
pip install bottle --upgrade
Ou downgrader vers une version précédente:
pip install bottle==0.9 --upgrade
Cependant, le plus intéressant avec pip, c’est sa capacité à recréer tout un environnement de
développement en une commande:
$ pip freeze
Axiom==0.6.0
BeautifulSoup==3.2.0
Brlapi==0.5.6
BzrTools==2.5.0
CherryPy==3.2.2
Coherence==0.6.6.2
[...]
pip freeze liste toutes les librairies installées et leurs versions. On peut ensuite les réinstaller
sur une autre machine facilement:
pip freeze > requirements.txt
Et sur l’autre machine:
pip install -r requirements.txt
On est garanti d’avoir les mêmes libs, avec les mêmes versions. Ca marche de la même
manière sous tous les OS, et comme des milliers de libs ne sont pas disponibles en paquets
*.deb, *.rpm ou *.exe, c’est extrêmement pratique.
Si vous vous attendez à être privé de connexion internet ou juste pour accélérer le procédé,
pip permet de créer un bundle, c’est à dire un gros zip qui contient toutes les dépendances et
qui peut être installé indépendamment :
pip bundle nom_du_projet.pybundle -r requirements.txt
Et sur l’autre machine:
pip install nom_du_projet.pybundle
Quelques astuces pour être productif avec pip
Si vous installez beaucoup de fois les mêmes paquets, par exemple dans de nombreux
virtualenvs j’installe toujours ipython + ipdb + requests + clize + peewee, les télécharger à
chaque fois est une perte de temps. On peut demander à pip de mettre en cache les paquets
déjà installés, pour de futures installations:
export PIP_DOWNLOAD_CACHE='~/.pip/cache'; dans le .bashrc
Pour les windowsiens, je ne sais pas du tout où mettre ça…
Sachez cependant que le cache ne dispense pas d’être connecté à Internet.
Si une bibliothèque n’est pas encore sur pypi, pip est capable, pourvu que le code source
vienne avec un fichier setup.py, de l’installer depuis un fichier local, une URL, ou même un
simple repo git. Donc si vous trouvez une lib chouette sur github, on peut l’installer ainsi:
pip install git+git://github.com/sametmax/0bin.git
Et elle sera même référencée par le pip freeze !
Remarquez qu’il faut avoir Git installé, et que le protocole doit être changé pour git+git.
Parfois, pypi est indisponible: un problème sur le site, un problème de dns, un problème de
votre FAI… Dans ce cas là on est un peu désemparé. Heureusement, pip permet aussi de faire
un fallback sur des miroirs:
pip install --use-mirrors requests
Dans ce cas pip essayera de trouver le paquet sur une liste de sites miroirs de pypi qu’il
possède en interne. Il va les essayer un par un jusqu’à en trouver un de disponible.
Dans le cas les plus extrêmes, certains vont jusqu’à créer leur propre miroir en local. Mais
c’est un article à part entière.
Installer des bibliothèques avec des extensions en C
Les bibliothèques avec des extensions en C sont très courantes dans les domaines qui ont
besoin de performances: drivers de base de données (mysql-python), calculs scientifiques
(numpy), parsing (lxml), cryptographie (pycrypto), etc.
Pip ne fonctionnera que partiellement pour installer ces libs: il devra en effet lancer la
compilation de l’extension. Bien que le processus soit automatique et bien fait, il arrive
souvent qu’il manque des dépendances.
Pour ce genre de lib, soit vous utilisez un paquet tout fait (*.deb, *.exe, *.rpm, etc.), soit
vous tentez d’installer les dépendances.
La première chose à faire, c’est installer les headers de Python. Sous Ubuntu, c’est:
sudo apt-get install python-dev
(et sous CentOs, c’est un yum install python-devel. Pour Mac, aucune idée.)
Ensuite, on lance l’installation une fois de la lib, et on voit ce qui plante, pour installer les
dépendances en conséquence. Par exemple, lxml a besoin des headers de libxml2 et libxslt1.
Donc on va installer libxml2-dev et libxslt1-dev. Pour python-mysql, il va falloir installer
libmysqlclient-dev.
Quand on est une grosse feignasse, mais que l’on a quand même envie d’installer la lib avec
pip (typiquement, dans le cas d’un virtualenv). on peut faire le compromis de l’installer sur le
système avec un paquet, et ensuite de l’installer avec pip. Ca évite de faire la chasse aux
dépendances, mais ça fait double installation.
Enfin, il y a des libs qui ne s’installeront jamais avec pip. Par exemple, un mastodonte genre
PyQT. Oubliez, c’est tout.
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