Tutorial

Comment installer Python 3 et mettre en place un environnement de programmation sur CentOS 8

PythonCentOS 8

Introduction

Langage de programmation polyvalent, Python peut être utilisé pour de nombreux projets de programmation différents. Inspirée par le groupe de comédie britannique Monty Python, l'équipe de développement derrière Python voulait faire un langage qui soit amusant à utiliser. Langage de plus en plus populaire pour de nombreuses applications différentes, Python est un excellent choix pour les débutants comme pour les développeurs expérimentés.

Ce tutoriel vous guidera dans l'installation de Python 3 sur un serveur cloud CentOS 8 et dans la mise en place d'un environnement de programmation via la ligne de commande.

Conditions préalables

Vous aurez besoin d'un serveur CentOS 8 avec un compte superutilisateur non root.

Pour le mettre en place, vous pouvez suivre notre Guide de configuration initiale du serveur pour CentOS 8.

Étape 1 – Préparation du système

Avant de commencer l'installation, nous allons nous assurer de mettre à jour les applications par défaut pour nous assurer que nous avons les dernières versions disponibles.

Nous allons utiliser l'outil de gestion de paquets open-source DNF, qui signifie Dandified YUM (version nouvelle génération du Yellowdog Updater) modifié (c'est-à-dire yum). DNF est un gestionnaire de paquets qui est maintenant le gestionnaire de paquets par défaut pour les systèmes Linux basés sur Red Hat comme CentOS. Il vous permet d'installer, de mettre à jour et de supprimer des paquets logiciels sur votre serveur.

Commençons par nous assurer que notre gestionnaire de paquets est à jour en exécutant cette commande :

  • sudo dnf update -y

L'indicateur -y est utilisé pour alerter le système que nous sommes conscients d'effectuer des modifications, empêchant ainsi le terminal de nous demander de confirmer.

Une fois que tout est installé, notre installation est en place et nous pouvons continuer à installer Python 3.

Étape 2 – Installation et configuration de Python 3

CentOS est dérivé de RHEL (Red Hat Enterprise Linux), dont la stabilité est le principal critère. De ce fait, les versions testées et stables des applications sont celles que l'on trouve le plus souvent sur le système et dans les paquets téléchargeables. En utilisant le gestionnaire de paquets CentOS, vous trouverez donc des versions de Python plus anciennes que la version la plus récente.

  • sudo dnf install python3 -y

Lorsque ce processus est terminé, nous pouvons vérifier que l'installation a réussi en vérifiant son numéro de version avec la commande python3 :

  • python3 -V

Lorsque la version de Python 3 a été installée avec succès, nous recevons le résultat suivant :

Output
Python 3.6.8

Ensuite, nous allons installer les outils CentOS de développement, qui sont utilisés pour vous permettre de construire et de compiler des logiciels depuis le code source :

  • sudo dnf -y groupinstall development

Une fois cela installé, nous passerons en revue la manière de mettre en place des projets de développement Python dans la section suivante.

Étape 3 – Mise en place d'un environnement virtuel

Une fois Python installé et notre système mis en place, nous pouvons continuer à créer notre environnement de programmation avec venv.

Les environnements virtuels vous permettent d'avoir un espace isolé sur votre ordinateur pour les projets Python, ce qui garantit que chacun de vos projets peut avoir son propre ensemble de dépendances qui ne perturbera aucun de vos autres projets.

La mise en place d'un environnement de programmation nous permet de mieux contrôler nos projets Python, ainsi que les différents paquets et versions. C'est particulièrement important lorsque vous travaillez avec des paquets tiers.

Vous pouvez mettre en place autant d'environnement de programmation Python que vous le souhaitez. Chaque environnement est essentiellement un répertoire ou un dossier sur votre serveur qui contient quelques scripts pour le configurer en tant qu'environnement.

Choisissez le répertoire dans lequel vous souhaitez placer vos environnements de programmation Python, ou créez un nouveau répertoire avec mkdir, comme dans :

  • mkdir environments
  • cd environments

Une fois que vous êtes dans le répertoire où vous souhaitez que les environnements résident, vous pouvez créer un environnement en exécutant la commande suivante. Vous devriez utiliser un nom d'environnement qui a du sens pour vous, ici nous l'appelons my_env.

  • python3 -m venv my_env

Dans ce cas, l'environnement est my_env et ce nouveau répertoire contient quelques éléments que nous pouvons afficher si nous utilisons la commande ls dans ce répertoire :

Output
bin include lib lib64 pyvenv.cfg

Ensemble, ces fichiers fonctionnent pour isoler votre travail Python du contexte plus large de votre machine locale, de sorte que les fichiers système et les fichiers du projet ne se mélangent pas. C'est une bonne pratique pour le contrôle de version et pour s'assurer que chacun de vos projets a accès aux paquets particuliers dont il a besoin.

Pour utiliser cet environnement, vous devez l'activer, ce que vous pouvez faire en tapant la commande suivante qui appelle le script activate dans le répertoire bin :

  • source my_env/bin/activate

Votre invite sera maintenant préfixée par le nom de votre environnement, dans ce cas il s'appelle my_env :

Ce préfixe nous indique que l'environnement my_env est actuellement actif, ce qui signifie que lorsque nous créons des programmes ici, ils n'utiliseront que les paramètres et les paquets de cet environnement particulier.

Le gestionnaire de paquets Python pip est déjà installé.  Un outil à utiliser avec Python, nous utiliserons pip pour installer et gérer les paquets de programmation que nous pourrions vouloir utiliser dans nos projets de développement.  Vous pouvez installer des paquets Python en tapant :

  • sudo pip install package_name

Ici, package_name peut faire référence à n'importe quel paquet ou bibliothèque Python, comme Django pour le développement web ou NumPy pour le calcul scientifique. Donc, si vous souhaitez installer NumPy, vous pouvez le faire avec la commande pip install numpy.

Remarque : dans l'environnement virtuel, vous pouvez utiliser la commande python au lieu de python3, et pip au lieu de pip3. Si vous utilisez Python 3 ou pip3 sur votre machine en dehors d'un environnement, vous devrez utiliser exclusivement les commandes python3 et pip3.

Après avoir suivi ces étapes, votre environnement virtuel est prêt à être utilisé.

Étape 4 – Création d'un programme “Hello, World!”

Maintenant que nous avons mis en place notre environnement virtuel, créons le traditionnel programme “Hello, World!” pour tester notre installation. Cela permettra de nous assurer que notre environnement fonctionne et nous donnera l'occasion de nous familiariser avec Python si ce n'est déjà fait.

Pour ce faire, nous allons ouvrir un éditeur de texte en ligne de commande comme vi et créer un nouveau fichier :

  • vi hello.py

Une fois le fichier texte ouvert dans notre fenêtre de terminal, nous devrons taper i pour entrer en mode insertion, et nous pourrons alors écrire notre premier programme :

print("Hello, World!")

Appuyez maintenant sur ESC pour quitter le mode d'insertion. Ensuite, tapez :x puis ENTER pour enregistrer et quitter le fichier.

Nous sommes maintenant prêts à exécuter notre programme :

  • python hello.py

Le programme hello.py que vous venez de créer devrait permettre au terminal de produire la sortie suivante :

Output
Hello, World!

Pour quitter l'environnement, tapez la commande deactivate et vous retournerez à votre répertoire d'origine.

Conclusion

Félicitations. À ce stade, vous avez un environnement de programmation Python 3 installé sur votre serveur CentOS 8 et vous pouvez commencer un projet de codage !

Votre machine étant prête pour le développement de logiciels, vous pouvez continuer à en apprendre davantage sur le codage en Python en suivant nos séries Comment coder en Python, ou en téléchargeant le livre électronique gratuit Comment coder en Python.

Pour explorer des projets d'apprentissage machine en particulier, reportez-vous à notre livre électronique Projets d'apprentissage machine en Python.

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