Cómo Instalar Python y Configurar Entornos Virtuales en macOS

🎫 El contenido se validó el 2025-06-20 para las siguientes plataformas

✅ macOS 14.2.1

Python es un lenguaje de programación versátil y de alto nivel que se utiliza ampliamente para desarrollo web, ciencia de datos, automatización, inteligencia artificial y más. Aunque macOS viene con Python preinstalado, hay razones convincentes para instalar y gestionar tus propias versiones de Python.

El Python Nativo de macOS

macOS viene con Python preinstalado, pero hay algunas cosas importantes que debes saber sobre este Python del sistema:

# Verificar la versión de Python del sistema
python3 --version
# Salida: Python 3.9.6 (o similar, dependiendo de tu versión de macOS)

# Verificar dónde está instalado
which python3
# Salida: /usr/bin/python3

El Python del sistema está destinado principalmente para uso interno de macOS y tiene varias limitaciones:

• Versión desactualizada: El Python del sistema suele estar varias versiones por detrás de la última versión
• Permisos limitados: Instalar paquetes globalmente requiere sudo y puede potencialmente romper la funcionalidad del sistema
• Sin cambio de versiones: Estás limitado a la versión que Apple proporciona
• Conflictos potenciales: Las actualizaciones del sistema pueden modificar o reemplazar la instalación de Python

¿Por qué Instalar Otro Python?

Instalar tu propia distribución de Python te da varias ventajas:

1. Versiones más recientes: Acceso a las características más nuevas de Python y actualizaciones de seguridad
2. Múltiples versiones: Instala y cambia entre diferentes versiones de Python para diferentes proyectos
3. Gestión segura de paquetes: Instala paquetes sin afectar al Python del sistema
4. Mejor experiencia de desarrollo: Control total sobre tu entorno Python
5. Despliegue consistente: Haz coincidir tu entorno de desarrollo con los sistemas de producción

Mejor Práctica: Usar uv

uv es un gestor de paquetes y proyectos Python extremadamente rápido escrito en Rust. Está diseñado para reemplazar múltiples herramientas incluyendo pip, pip-tools, pipx, poetry, pyenv, virtualenv, y más. Estas son las razones por las que uv es la opción recomendada:

• 🚀 Herramienta única: Reemplaza múltiples herramientas Python con una interfaz unificada
• ⚡️ Velocidad: 10-100 veces más rápido que herramientas tradicionales como pip
• 🐍 Gestión de Python: Instala y gestiona versiones de Python sin problemas
• 🗂️ Gestión de proyectos: Gestión integral de proyectos con archivos de bloqueo universales
• 🔩 Interfaz familiar: Incluye una interfaz compatible con pip para una fácil migración

Instalando uv

La forma más fácil de instalar uv en macOS es usando el instalador oficial:

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

Alternativamente, puedes instalarlo con Homebrew:

brew install uv

O si ya tienes Python y pip instalados:

pip install uv

Después de la instalación, reinicia tu terminal o ejecuta:

source ~/.zshrc

Instalando Python con uv

Una vez que uv está instalado, puedes instalar fácilmente versiones de Python:

# Instalar la última versión de Python
uv python install

# Instalar versiones específicas de Python
uv python install 3.12
uv python install 3.11
uv python install 3.10

# Listar versiones de Python disponibles
uv python list

También puedes establecer una versión predeterminada de Python para tu sistema:

# Establecer Python 3.12 como predeterminado
uv python pin 3.12

Entendiendo los Entornos Virtuales

Un entorno virtual es un entorno Python aislado que te permite instalar paquetes para proyectos específicos sin afectar a otros proyectos o al Python del sistema. Piensa en ello como un "sandbox" separado para cada proyecto.

Por qué Necesitamos Entornos Virtuales

1. Aislamiento de dependencias: Diferentes proyectos pueden usar diferentes versiones del mismo paquete
2. Desarrollo limpio: Evita conflictos entre dependencias de proyectos
3. Compilaciones reproducibles: Asegura entornos consistentes en diferentes máquinas
4. Limpieza fácil: Elimina un entorno virtual sin afectar a otros proyectos
5. Gestión de permisos: Instala paquetes sin requerir privilegios de administrador

Por ejemplo, el Proyecto A podría necesitar Django 4.0, mientras que el Proyecto B requiere Django 5.0. Sin entornos virtuales, estos entrarían en conflicto.

Configurando Entornos Virtuales con uv

uv hace que la gestión de entornos virtuales sea increíblemente simple y rápida.

Creando un Nuevo Proyecto

La forma más fácil es comenzar con un nuevo proyecto:

# Crear un nuevo proyecto Python
uv init mi-proyecto
cd mi-proyecto

# Esto crea automáticamente un entorno virtual y una estructura básica de proyecto

Trabajando con un Proyecto Existente

Para proyectos existentes, puedes crear y gestionar entornos virtuales:

# Crear un entorno virtual en el directorio actual
uv venv

# Crear un entorno virtual con una versión específica de Python
uv venv --python 3.12

# Crear un entorno virtual en una ubicación personalizada
uv venv mi-entorno-personalizado

Activando Entornos Virtuales

# Activar el entorno virtual (forma tradicional)
source .venv/bin/activate

# O usar el ejecutor de comandos integrado de uv (recomendado)
uv run python --version
uv run python script.py

Instalando Paquetes

# Añadir un paquete a tu proyecto (gestiona automáticamente el entorno virtual)
uv add requests
uv add django==5.0

# Instalar dependencias de desarrollo
uv add --dev pytest black ruff

# Instalar desde requirements.txt
uv pip install -r requirements.txt

# Ejecutar comandos en el entorno virtual
uv run python -m django startproject mysite

Gestionando Dependencias

uv crea y mantiene automáticamente un archivo pyproject.toml y un archivo uv.lock:

# Sincronizar dependencias (instalar/actualizar paquetes según el archivo de bloqueo)
uv sync

# Actualizar todas las dependencias
uv lock --upgrade

# Mostrar paquetes instalados
uv pip list

Flujo de Trabajo de Ejemplo

Aquí hay un ejemplo completo de configuración de un nuevo proyecto Python:

# Crear un nuevo proyecto
uv init proyecto-analisis-datos
cd proyecto-analisis-datos

# Añadir dependencias
uv add pandas numpy matplotlib jupyter

# Crear un script Python
echo "import pandas as pd; print('Hello Python!')" > analisis.py

# Ejecutar el script
uv run python analisis.py

# Iniciar Jupyter notebook
uv run jupyter notebook

Métodos de Instalación Alternativos

Aunque uv es el enfoque recomendado, aquí hay otros métodos populares:

Opción 1: Instalador Oficial de Python

Descárgalo desde python.org. Esto instala Python globalmente pero no proporciona gestión de versiones.

Opción 2: Homebrew

brew install [email protected]

Opción 3: pyenv (Gestor de Versiones Tradicional)

# Instalar pyenv
brew install pyenv

# Instalar versiones de Python
pyenv install 3.12.0
pyenv global 3.12.0

Sin embargo, uv es generalmente más rápido y más completo que estas alternativas.

Resumen

• macOS viene con Python, pero es mejor instalar el tuyo propio para desarrollo
• uv es la herramienta recomendada para la gestión de Python y paquetes en macOS
• Los entornos virtuales son esenciales para aislar las dependencias del proyecto
• uv simplifica todo el flujo de trabajo de desarrollo Python con una herramienta única y rápida
• Inicia nuevos proyectos con uv init y gestiona dependencias con uv add

Con uv, obtienes una experiencia de desarrollo Python moderna, rápida y completa que maneja todo, desde la instalación de Python hasta la gestión de proyectos en una sola herramienta.