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Comment installer Python

November 17, 2021

Python est le langage le plus populaire et le plus utile quand il s'agit d'exploiter de la données. Mais encore faut-il savoir l'installer ! On balaye toutes les techniques pour commencer à utiliser Python dans cet article.

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Langage Python

L'installation est-elle obligatoire pour utiliser Python ?

Avant de démarrer en Python avec notre cours d'introduction gratuit ou notre programme de formation complet, commençons par l'installer ! 

De manière générale, un ordinateur ne peut pas comprendre un langage informatique. Il a besoin d'un interprète comme pour une langue vivante. Cet interprète informatique s'appelle un interpréteur. Sans celui-ci d'installé, on ne peut pas exécuter de commandes en Python. Quand on dit "Installer Python", on veut dire que l'on souhaite installer l'interpréteur Python sur sa machine. 

Fun fact (pour nous en tout cas 😅), l'ordinateur a son propre langage pour lequel aucun interpréteur n'est nécessaire, c'est l'assembleur.

Cette étape est souvent cachée car plusieurs cas de figure :

  • L'interpréteur peut déjà être installé sur votre machine. C'est le cas par exemple s'il vient "de base" avec votre système d'exploitation (comme sur Linux et Mac).
  • Il s'installe automatiquement avec des logiciels qui gèrent l'étape de création de l'environnement (spoiler alert pour après)
  • On utilise un service comme google colaboratory (qui en réalité nous fait utiliser une machine sur laquelle il y a déjà l'interpréteur).

Dans nos cours gratuits sur la Data Analyse en Python, nous sommes partis sur l'option Google Collaboratory. C'est l'option la plus simple car elle vous permet d'écrire du Python depuis un navigateur web sans aucune configuration requise. Pour démarrer c'est par ici : https://colab.research.google.com/notebooks/intro.ipynb?utm_source=scs-index 

Installer Python : Pour quel OS ?

Il n'y a pas d'OS meilleur qu'un autre, l'interpréteur peut être aussi bien installé sur Windows que Mac ou encore Linux. Le meilleur conseil est de choisir l'OS que l'on utilise au quotidien !

Installer Python sur Windows, MacOS et Linux

Une fois l'interpréteur installé, l'ordinateur comprend le langage Python de base. C'est-à-dire les opérations et fonctions élémentaires que constituent le Python. Un peu comme une voiture sans option, si vous voulez la climatisation, il va falloir la recréer soit même !!

Heureusement qu'il y a la communauté pour nous venir en aide. On réutilise des composants (la climatisation) écrits par d'autres pour gagner en temps et en efficacité ! On appelle ces composants des librairies ou encore packages indispensables pour écrire du code Python moderne.

Chaque librairie a un numéro de version associé à son stade de développement. Si on reprend l'analogie de la climatisation la version 0 est simplement un ventilateur, la version 1 la température et la vitesse de vent et enfin la version 3 c'est un thermostat qui gère la température dans toute la voiture. A mesure que la communauté développe les librairies, elle met à jour leurs numéros de versions.

La difficulté principale est alors l'interopérabilité des librairies entre elles. Une version d'une librairie n'est pas forcément compatible avec une autre. Comme prendre la climatisation d'une tesla dans une 2 cheveaux, ça ne va pas être possible. Pour éviter ce genre de problèmes, on utilise généralement un système de gestion des package qui est de loin la solution la plus simple pour installer Python ;)

C'est ce qu'on va faire en utilisant Anaconda :

  1. Téléchargement de anaconda (individual edition en tant que particulier) : https://www.anaconda.com/products/individual
  2. Installer le logiciel sur votre ordinateur
  3. C'est tout !

Une fois le logiciel installé, il suffira d'ouvrir anaconda et vous arriverez sur le navigateur anaconda qui se présente en quatre parties :

Home

Les interfaces qui permettent d'écrire du code Python qu'on détaille dans l'article suivant (lien vers article interne des différentes interfaces)

Environments

  • La liste des librairies qui sont installées par environnement (par défaut (environnement de base), anaconda préinstalle plus de 200 librairies parmi les plus utilisées pour ne pas avoir à s'en soucier)
  • La liste des environnements. Un environnement est un ensemble de librairies, on peut être amené à utiliser Python pour plusieurs projets différents qui nécessiteront des versions différentes d'une même librairie, il faudra alors créer deux environnements distincts. 

Learning

Une liste de ressources pédagogiques pour prendre en main Python et commencer son apprentissage, mais pour les bonnes pratiques, il y a Emil :)


Community 

Pour se tenir au courant des annonces sur les réseaux sociaux, events ...

Vous pouvez voir ces parties à cette adresse :

https://anaconda.cloud/tutorials/getting-started-with-anaconda-individual-edition?source=individual-edition-tutorial

Pour commencer à faire du Python, dans le menu home, on peut par exemple choisir l'interface Jupyter et l'installer. Cela ouvrira une interface dans votre navigateur, il suffira alors de cliquer sur "New" puis "Python 3" pour créer un notebook, format qui permet d'écrire et d'exécuter du code ! Toutes ces étapes sont décrites ici : https://docs.anaconda.com/anaconda/user-guide/getting-started/#run-python-in-a-jupyter-notebook

Comment connaître sa version Python ?

Pour connaître sa version de Python, il suffit de regarder la version de Python associée au moment du téléchargement d'anaconda. 

Sinon ouvrir le logiciel Anaconda prompt depuis windows sinon un terminal (mac ou linux) et écrire la commande suivante: python --version

Update Python : Comment mettre à jour sa version de Python ?

Sauf si on est un utilisateur aguerri, on utilise l'environnement par défaut créé par anaconda pour développer en Python. Si  on souhaite une autre version de Python, la meilleure chose à faire est de créer un autre environnement depuis la section Environments et choisir la version de Python que l'on souhaite. Il faudra alors réinstaller les librairies que l'on souhaite en les cherchant dans la barre de recherche puis en les installant dans l'environnement.

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