Comment installer Python et configurer des environnements virtuels sur macOS

🎫 Le contenu a été validé le 2025-06-20 pour les plateformes suivantes

✅ macOS 14.2.1

Python est un langage de programmation polyvalent de haut niveau largement utilisé pour le développement web, la science des données, l'automatisation, l'intelligence artificielle, et plus encore. Bien que macOS soit livré avec Python préinstallé, il existe des raisons convaincantes d'installer et de gérer vos propres versions de Python.

Le Python natif sur macOS

macOS est livré avec Python préinstallé, mais il y a des choses importantes à savoir sur ce Python système :

# Vérifier la version du Python système
python3 --version
# Sortie : Python 3.9.6 (ou similaire, selon votre version de macOS)

# Vérifier où il est installé
which python3
# Sortie : /usr/bin/python3

Le Python système est principalement destiné à l'usage interne de macOS et présente plusieurs limitations :

• Version obsolète : Le Python système est souvent plusieurs versions derrière la dernière version
• Permissions limitées : L'installation de packages globalement nécessite sudo et peut potentiellement perturber les fonctionnalités du système
• Pas de changement de version : Vous êtes limité à la version fournie par Apple
• Conflits potentiels : Les mises à jour système peuvent modifier ou remplacer l'installation de Python

Pourquoi installer un autre Python ?

L'installation de votre propre distribution Python vous offre plusieurs avantages :

1. Versions récentes : Accès aux nouvelles fonctionnalités et mises à jour de sécurité de Python
2. Versions multiples : Installez et basculez entre différentes versions de Python pour différents projets
3. Gestion sécurisée des packages : Installez des packages sans affecter le Python système
4. Meilleure expérience de développement : Contrôle total sur votre environnement Python
5. Déploiement cohérent : Faites correspondre votre environnement de développement avec les systèmes de production

Bonne pratique : Utiliser uv

uv est un gestionnaire de packages et de projets Python extrêmement rapide écrit en Rust. Il est conçu pour remplacer plusieurs outils, notamment pip, pip-tools, pipx, poetry, pyenv, virtualenv, et plus encore. Voici pourquoi uv est le choix recommandé :

• 🚀 Outil unique : Remplace plusieurs outils Python avec une interface unifiée
• ⚡️ Vitesse : 10 à 100 fois plus rapide que les outils traditionnels comme pip
• 🐍 Gestion de Python : Installe et gère les versions de Python de manière transparente
• 🗂️ Gestion de projet : Gestion complète de projet avec des fichiers de verrouillage universels
• 🔩 Interface familière : Inclut une interface compatible avec pip pour une migration facile

Installation de uv

La façon la plus simple d'installer uv sur macOS est d'utiliser l'installateur officiel :

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

Alternativement, vous pouvez l'installer avec Homebrew :

brew install uv

Ou si vous avez déjà Python et pip installés :

pip install uv

Après l'installation, redémarrez votre terminal ou exécutez :

source ~/.zshrc

Installation de Python avec uv

Une fois uv installé, vous pouvez facilement installer des versions de Python :

# Installer la dernière version de Python
uv python install

# Installer des versions spécifiques de Python
uv python install 3.12
uv python install 3.11
uv python install 3.10

# Lister les versions de Python disponibles
uv python list

Vous pouvez également définir une version Python par défaut pour votre système :

# Définir Python 3.12 comme version par défaut
uv python pin 3.12

Comprendre les environnements virtuels

Un environnement virtuel est un environnement Python isolé qui vous permet d'installer des packages pour des projets spécifiques sans affecter d'autres projets ou le Python système. Considérez-le comme un "bac à sable" séparé pour chaque projet.

Pourquoi nous avons besoin d'environnements virtuels

1. Isolation des dépendances : Différents projets peuvent utiliser différentes versions du même package
2. Développement propre : Évitez les conflits entre les dépendances de projets
3. Builds reproductibles : Assurez des environnements cohérents sur différentes machines
4. Nettoyage facile : Supprimez un environnement virtuel sans affecter d'autres projets
5. Gestion des permissions : Installez des packages sans nécessiter de privilèges administrateur

Par exemple, le Projet A pourrait avoir besoin de Django 4.0, tandis que le Projet B nécessite Django 5.0. Sans environnements virtuels, ces versions entreraient en conflit.

Configuration des environnements virtuels avec uv

uv rend la gestion des environnements virtuels incroyablement simple et rapide.

Création d'un nouveau projet

La façon la plus simple est de commencer par un nouveau projet :

# Créer un nouveau projet Python
uv init mon-projet
cd mon-projet

# Cela crée automatiquement un environnement virtuel et une structure de projet de base

Travailler avec un projet existant

Pour les projets existants, vous pouvez créer et gérer des environnements virtuels :

# Créer un environnement virtuel dans le répertoire actuel
uv venv

# Créer un environnement virtuel avec une version Python spécifique
uv venv --python 3.12

# Créer un environnement virtuel dans un emplacement personnalisé
uv venv mon-env-perso

Activation des environnements virtuels

# Activer l'environnement virtuel (méthode traditionnelle)
source .venv/bin/activate

# Ou utiliser l'exécuteur de commandes intégré à uv (recommandé)
uv run python --version
uv run python script.py

Installation de packages

# Ajouter un package à votre projet (gère automatiquement l'environnement virtuel)
uv add requests
uv add django==5.0

# Installer des dépendances de développement
uv add --dev pytest black ruff

# Installer à partir de requirements.txt
uv pip install -r requirements.txt

# Exécuter des commandes dans l'environnement virtuel
uv run python -m django startproject monsite

Gestion des dépendances

uv crée et maintient automatiquement un fichier pyproject.toml et un fichier uv.lock :

# Synchroniser les dépendances (installer/mettre à jour les packages selon le fichier de verrouillage)
uv sync

# Mettre à jour toutes les dépendances
uv lock --upgrade

# Afficher les packages installés
uv pip list

Exemple de flux de travail

Voici un exemple complet de configuration d'un nouveau projet Python :

# Créer un nouveau projet
uv init projet-analyse-donnees
cd projet-analyse-donnees

# Ajouter des dépendances
uv add pandas numpy matplotlib jupyter

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

# Exécuter le script
uv run python analyse.py

# Démarrer un notebook Jupyter
uv run jupyter notebook

Méthodes d'installation alternatives

Bien que uv soit l'approche recommandée, voici d'autres méthodes populaires :

Option 1 : Installateur Python officiel

Téléchargez depuis python.org. Cela installe Python globalement mais ne fournit pas de gestion de version.

Option 2 : Homebrew

brew install [email protected]

Option 3 : pyenv (Gestionnaire de version traditionnel)

# Installer pyenv
brew install pyenv

# Installer des versions Python
pyenv install 3.12.0
pyenv global 3.12.0

Cependant, uv est généralement plus rapide et plus complet que ces alternatives.

Résumé

• macOS est livré avec Python, mais il est préférable d'installer le vôtre pour le développement
• uv est l'outil recommandé pour la gestion de Python et des packages sur macOS
• Les environnements virtuels sont essentiels pour isoler les dépendances de projet
• uv simplifie l'ensemble du flux de travail de développement Python avec un outil unique et rapide
• Commencez de nouveaux projets avec uv init et gérez les dépendances avec uv add

Avec uv, vous obtenez une expérience de développement Python moderne, rapide et complète qui gère tout, de l'installation de Python à la gestion de projet, dans un seul outil.