Óscar Ramírez Jiménez - Python a fondo

ActivePython cuenta con un repositorio de más de 300 paquetes analizados, precompilados y validados. Una de las características a destacar es que tiene soporte para Intel Math Kernel Library(MKL - https://software.intel.com/en-us/mkl), la cual ayuda a acelerar el procesamiento de las operaciones matemáticas.

Una vez visto cómo instalar el intérprete de Python, en esta sección se verá cómo se pueden gestionar los paquetes y librerías que se quieran instalar en el sistema utilizando las herramientas estándar.

Python es un lenguaje de código abierto y la comunidad que lo compone comparte esa misma filosofía publicando código para ayudar a los demás, e ir apoyándose los unos a los otros. Por tanto, existe una gran cantidad de paquetes y librerías disponibles para ser utilizadas en Python.

Casi todas las librerías que se utilizan se encuentran en el repositorio de paquetes oficial de Python, llamado PyPI( https://pypi.org/). PyPI son las siglas en inglés de "The Python Package Index". En este repositorio se pueden encontrar cientos de miles de proyectos, más de dos millones de ficheros y varios centenares de miles de usuarios, dado que es el repositorio oficial de los paquetes de Python.

Se pueden buscar manualmente y por categorías, pero usualmente se instalan usando el gestor de paquetes preferido en Python, pip( https://pypi.org/project/pip/). Este gestor de paquetes permite buscar e instalar de forma sencilla cualquier paquete de software dentro del catálogo PyPI, aunque también se puede utilizar para instalar paquetes que estén listados en un repositorio externo, cuyos paquetes tengan el mismo formato que se utiliza en pip.

Pip viene instalado por defecto en las versiones de Python superiores a la 3.4, pero, si por alguna razón se quiere instalar de forma independiente, se puede hacer mediante los siguientes pasos:

No obstante, cualquier librería o paquete se puede instalar de forma manual desde el código fuente. Normalmente, esto requiere compilarla siguiendo las instrucciones que indique el desarrollador e integrarla en el entorno de Python que se quiera utilizar.

Con pip se pueden listar o buscar paquetes en PyPI que contengan una determinada cadena de caracteres, instalar o desinstalar paquetes, actualizar un paquete a su últimaversión, mostrar información sobre ellos, ver los paquetes instalados en un entorno de Python, comprobar las dependencias de los paquetes instalados, instalar paquetes de otro repositorio diferente a PyPI, etc. Se utilizan los siguientes comandos:

Cabe destacar que, cuando se instalan paquetes en Python, es recomendable usar el argumento --user, dado que, así, solamente se instalará el paquete para el usuario actual y se evitarán conflictos con paquetes que tengan instalados otros usuarios del sistema, aunque es recomendable el uso de entornos virtuales para evitar este tipo de conflictos (como se verá en el siguiente apartado).

Como alternativa al uso de pip, se pueden instalar paquetes Python a nivel de sistema, instalándolos desde el gestor de aplicaciones de su sistema (apt, aptitute, homebrew, yum, etc.), construyéndolos desde el código fuente o utilizando binarios precompilados. De todas formas, se recomienda el uso de pip salvo en casos específicos en los que se desee instalar una versión en desarrollo o haya restricciones en el sistema que obliguen a utilizar una instalación alternativa a la que se hace utilizando pip.

Cuando se utiliza Python no solamente se pueden tener múltiples versiones del intérprete funcionando en el mismo sistema operativo, sino que se pueden tener múltiples versiones de los paquetes o librerías instalados siempre y cuando cada uno esté asociado a un intérprete independiente.

Por tanto, cuando se trabaja en varios proyectos y en el mismo sistema operativo, es común que se instalen versiones diferentes de los mismos paquetes de forma directa o indirecta (dado que hay paquetes que dependen de otros y a veces solo funcionan en versiones específicas). Por este motivo, la comunidad de Python ideó una forma de mantener los entornos de Python aislados unos de los otros y poder tener tantos como se desee. La solución se llamó entornos virtuales de Python (virtual environments) .

Un entorno virtual se compone del intérprete en la versión que se haya elegido y todas las librerías o paquetes que se quieran usar, pero asegurándose de que el cambio o instalación de cualquier paquete o librería no afectará al sistema operativo o a ningún otro entorno virtual que se tenga instalado en la máquina, sino solamente al que se ha utilizado como destino.

Pip provee herramientas muy útiles a la hora de gestionar dependencias, dado que se pueden listar todas las dependencias instaladas en un entorno de Python con el comando freeze, para después guardar la salida en un fichero y poder instalar las mismas dependencias de forma automática, utilizando la opción –r y –U, para instalarlas recursivamente desde un fichero y actualizarlas a la versión especificada en el mismo:

De esta manera, se puede replicar fácilmente un entorno de Python con las mismas dependencias y requisitos que otro, utilizando simplemente el fichero de dependencias.

Virtualenv o venv

La herramienta más conocida para la creación de entornos virtuales en Python es venv.Esta permite crear entornos en la misma carpeta del proyecto, y se puede añadir un nombre específico al entorno virtual.

Venv viene preinstalado en Python 3, pero si se necesita usar en Python 2, existe la posibilidad de utilizar virtualenv,el cual se puede instalar utilizando pip (como cualquier otro paquete de Python).

Para su activación se utiliza el comando source sobre el fichero activate que se encuentra en la carpeta bin, como se ve a continuación:

Para desactivar el entorno virtual se puede ejecutar el comando deactivate.

Una vez activado el entorno virtual, cualquier paquete que se instale utilizando pip se instalará dentro del entorno virtual (específicamente en esa carpeta creada), y no en el sistema en general, evitando así las colisiones con otros paquetes o librerías.

Pipenv

Recientemente, la comunidad de Python ha desarrollado una herramienta que une virtualenv y pip para que trabajen juntos. Se llama pipenv( https://pipenv.kennethreitz.org/).

Usando pipenv se pueden crear entornos virtuales; instalar, actualizar o desinstalar dependencias; ver un gráfico de dependencias instaladas; abrir un intérprete de Python con el intérprete activado; comprobar vulnerabilidades de seguridad en las dependencias, y otras acciones de forma muy sencilla.