Installazione Python

Ci sono diverse possibilità per installare Python nella propria macchina (Windows, Mac OS o Linux). Qui mostriamo solo i modi più comuni e quelli tra i più facili.

Installer “standard”

Visitando il sito Python.org si può scaricare l’installer ufficiale di Python scegliendo il sistema operativo di interesse. Una volta installato il pacchetto scaricato, è disponibile l’interprete python che rappresenta il “punto di ingresso” verso il linguaggio. Infatti si usa l’interprete sia per eseguire uno script

python main.py

si per avviare la console dell’interprete

$python
Python 3.8.9 (default, Feb 18 2022, 07:45:33) 
[Clang 13.1.6 (clang-1316.0.21.2)] on darwin
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
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È importante sottolineare che l’interprete non è un editor, di conseguenza una volta installato deve essere corredato da un editor di file testo.

Thonny IDE

Un’ottima IDE (Integrated Development Environment) è Thonny che permette di iniziare a programmare in Python in pochissimi passi. I principali vantaggi di Thonny sono:

  • semplicità e immediatezza: si inizia subito in un ambiente familiare;
  • stand-alone: Thonny installa tutto il necessario cioè sia interprete che IDE, inoltre è possibile installare Thonny anche senza i privilegi di amministratore;
  • orientato alla didattica Thonny contiene diverse caratteristiche pensate per la didattica

Qui sotto si vede uno screenshot dell’IDE Thonny, come si può vedere sono presenti diversi elementi.

  • Una parte riservata al codice (nell’esempio si vede un file main.py aperto).
  • Una parte con la shell nella quale si possono dare istruzioni Python.
  • Altre parti (outline, heap, …) utili allo sviluppo e all’apprendimento del linguaggio.

Screenshot dell'IDE 'Thonny'

Gestore dei pacchetti

Uno dei punti di forza di Python è la disponibilità di un numero importante di librerie, tuttavia, la necessità di gestire l’enorme quantità di librerie richiede una packet manager flessibile ed efficace.

pip e venv

I Virtual Environments (venv) rappresentano un ottimo modo per gestire in maniera intelligente i pacchetti e i vari progetti (in alcuni casi il comando python potrebbe non funzionare anche se l’installazione è andata a buon fine, in questo caso si può provare python3).

  • Creazione di un virtual environment chiamato primo-env

      python -m venv primo-env
    

    questo crea una directory primo-env/ all’interno della quale viene messo il minimo indispensabile per eseguire l’interprete python.

  • Prima di poter utilizzare il virtual environment appena creato, è necessario “attivarlo” con il comando (Linux e Mac OS)

      source primo-env/bin/activate 
    

    oppure con il comando (Prompt comandi di Windows)

      primo-env\Scripts\activate.bat
    
  • Normalmente, l’environment contiene il packet manager pip

      pip --version
    

    è sempre opportuno eseguire l’aggiornamento del packet manager pip prima di procedere all’installazione di eventuali pacchetti.

      python -m pip install --upgrade pip
    
  • Per installare un pacchetto con pip si usa il sotto-comando install

      pip install numpy
    
Attenzione: Python e Windows

In certe situazioni, alcuni comandi descritti (ad esempio i vari comandi pip) potrebbero generare errori o warning e potrebbero non andare a buon fine. In questo caso si può provare la “variante” python -m prima del comando. Ad esempio

    pip install numpy

diventa

    python -m pip install numpy

Il file requirements.txt

Quando si crea un virtual environment con tutte le librerie necessarie, può essere utile un modo per portarsi questo ambiente in un altro computer o per “passarlo” ad un collega. Per fare questo si può usare una funzionalità di pip che crea un file requirements.txt che contiene tutte le librerie che devono essere installate per far funzionare il programma.

  • Per creare il file requirements.txt da un ambiente con tutte le librerie installate usare il comando pip nel seguente modo

      pip freeze > requirements.txt
    
  • Per installare i pacchetti presenti nel requirements.txt si esegue il comando

      pip install -r requirements.txt
    

Uso di pip con l’IDE Thonny

L’ambiente di sviluppo Thonny permette di usare pip attraverso l’interfaccia grafica.

Dal menù Preferenze nella scheda Interprete si può selezionare virtual environment indicando poi l’eseguibile (o il collegamento) all’interprete python del virtual environment. È anche possibile creare un virtual environment direttamente da Thonny (vedi immagine sotto).

Utilizzo di Thonny con virtual environment

Per installare pacchetti in Thonny (all’interno dell’environment scelto o di quello di default se non ne viene scelto uno) si usa il menù Strumenti (Tools) e Gestione Pacchetti (Manage packages). Da questo menù è possibile cercare ed installare pacchetti ed è inoltre possibile utilizzare un file requirements.txt per creare un ambiente completo di tutti i pacchetti necessari.

Attenzione

I pacchetti installati con dal menù Strumenti di Thonny vengono installati nell’ambiente selezionato dal menù Preferenze di Thonny. Bisogna fare attenzione ad aver selezionato l’ambiente giusto prima di installare (o disinstallare) qualsiasi pacchetti.

Conda e Anaconda

L’installazione dell’interprete e delle librerie tramite pip può essere difficoltosa soprattutto quando sia necessario ricordarsi il nome di tutti i pacchetti che devono essere presenti per far funzionare correttamente il software scritto.

Il comando pip accetta in ingresso file requirements.txt che semplificano queste operazioni, ma il problema rimane quando si debba creare un ambiente da zero.

Anaconda e Conda permettono di gestire pacchetti in maniera più efficace e veloce (nel caso di Anaconda anche con un’interfaccia grafica) per Python, ma anche per altri linguaggi.

L’installazione di Anaconda richiede più spazio di un semplice virtual environment, ma offre maggiore flessibilità. La versione miniconda è una soluzione “più snella”, ma non presenta interfaccia grafica. Nel caso in cui si debba usare unicamente il linguaggio Python e le sue librerie, può essere meglio usare pip come packet manager (che, tra l’altro, viene utilizzato da anaconda e conda) anziché scegliere una soluzione fin troppo complessa come Anaconda.

  • Michele Schimd © 2024
  • Ultimo aggiornamento: 17/02/2024
  • Materiale di studio e di esercizio per gli alunni dello Zuccante.

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