Python — Bibliothèques et pip

Section 11.2.6 : Python — Bibliothèques et pip

🎯 Objectif pédagogique

Comprendre l'écosystème des bibliothèques Python, maîtriser pip pour installer et gérer les dépendances, et utiliser des environnements virtuels. Vous serez capable de configurer un projet Python professionnel avec ses dépendances.

L'écosystème Python — 500 000+ bibliothèques

Marc avait cette question : pourquoi Python est-il LE langage de la data, de l'IA et du web ? Pas parce que sa syntaxe est plus rapide (C++ l'est), mais parce que son écosystème de bibliothèques est inégalé. Chaque problème a déjà une solution empaquetée, testée, et documentée.

pip — Le gestionnaire de paquets

# Installer une bibliothèque
pip install pandas

# Installer une version spécifique
pip install pandas==2.2.0

# Installer plusieurs d'un coup
pip install numpy pandas matplotlib seaborn

# Mettre à jour
pip install --upgrade pandas

# Désinstaller
pip uninstall pandas

# Voir ce qui est installé
pip list

# Exporter les dépendances
pip freeze > requirements.txt

# Installer depuis un fichier
pip install -r requirements.txt

Environnements virtuels — Isoler les projets

Imaginez 2 projets : l'un utilise pandas 1.5, l'autre pandas 2.2. Sans environnement virtuel, c'est le conflit. Avec, chaque projet a ses propres versions.

# Créer un environnement virtuel
python -m venv .venv

# Activer (Windows)
.venv\Scripts\activate

# Activer (macOS/Linux)
source .venv/bin/activate

# Vous voyez (.venv) dans le prompt → vous êtes dans l'env

# Installer les dépendances (dans l'env isolé)
pip install pandas numpy matplotlib

# Sauvegarder les dépendances
pip freeze > requirements.txt

# Désactiver
deactivate

Les bibliothèques essentielles pour la data

Le fichier requirements.txt

# requirements.txt — Job Tracker Data Project
pandas==2.2.3
numpy==2.1.0
matplotlib==3.9.2
seaborn==0.13.2
psycopg2-binary==2.9.9
python-dotenv==1.0.1
requests==2.32.3
beautifulsoup4==4.12.3
openpyxl==3.1.5

🏋️ Exercice pratique (15 minutes)

1. →Créez un dossier job-tracker-data/
2. →Créez un environnement virtuel
3. →Installez pandas, numpy, matplotlib, requests
4. →Générez le requirements.txt
5. →Testez un import :

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

print(f"pandas \{pd.__version__\}")
print(f"numpy \{np.__version__\}")
print("✅ Environnement configuré !")