Capítulo #17 - PIP y entornos virtuales

¿Qué son las bibliotecas, los frameworks y los paquetes?

Puede que experimentes problemas para seguir este capítulo si hiciste una mala instalación o configuración inicial de Python y su entorno.

Si es así, deberás revisar la instalación de Python, PIP y que tengas configuradas las variables de entorno correctamente.

Python es un lenguaje de programación que trae integrados en su instalación un montón de módulos interesantes y prácticos para realizar fácilmente todo tipo de tareas. A pesar de ello, habrá muchas ocasiones en las que necesitemos más módulos, bibliotecas y frameworks.

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La comunidad de Python está constantemente creando todo tipo de módulos para propósitos específicos. Por ejemplo, si quieres disponer de arrays, necesitarás una biblioteca como NumPy, que no viene integrada en la instalación de Python. Si quieres realizar aplicaciones web completas y tener enormes facilidades para el back-end, Django puede ser una gran opción.

Estos frameworks deberán ser instalados, al igual que otros miles y miles de paquetes disponibles en la red.

En las explicaciones de este capítulo denominaré a los elementos que puedan ser módulos, bibliotecas o frameworks, como “paquetes”. Cuando se habla de todos ellos, muy a menudo se habla de módulos, pero esto bajo mi punto de vista es impreciso, ya que “módulo” realmente corresponde a un archivo de Python, no a un conjunto de ellos, como podría ser una biblioteca completa o un framework.

Para que quede claro lo que estoy explicando, defino lo que es cada cosa:

Una biblioteca es un conjunto de código reutilizable, que puede estar en uno o más módulos relacionados entre sí. Esta nos da una colección de elementos como funciones y clases, para que luego utilicemos en nuestros propios proyectos.

Un framework es un conjunto de herramientas y pautas predefinidas para el desarrollo de aplicaciones. Es mucho más complejo que una biblioteca, ya que te proporciona una estructura bien definida para el desarrollo, con su propósito o propósitos específicos.

Un paquete es una colección de código, datos o recursos relacionados que se pueden organizar y distribuir como una unidad. Entonces, esto atiende a lo que pueda ser tanto un módulo, como una biblioteca, o un framework.

PIP se describe como “gestor de paquetes”, así que esto es lo que verás a continuación.

Framework se traduce al español como marco de trabajo.

¿Qué es PIP?

PIP es un gestor de paquetes que te permite instalar paquetes (pueden ser módulos, bibliotecas…).

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PIP ya viene integrado con Python en la instalación distribuida para Windows, así que no tendrás que hacer nada para tenerlo.

Si estás utilizando una distribución de GNU/Linux y no lo tienes instalado, tendrás que hacerlo con el siguiente comando:

sudo apt-get install python3 pip

Sintaxis de instalación de paquetes con PIP

Instalar un paquete con PIP es de lo más sencillo. Tan solo debes ir a la consola y escribir lo siguiente:

pip install nombre_paquete

Si te da un error de que no se reconoce el comando “pip”, deberás revisar las variables de entorno del sistema.

Al instalar un paquete de esta forma, podrás utilizarlo en cualquier proyecto que hagas de Python, es decir, se instala globalmente, no solo para un proyecto concreto.

Instalar un paquete con PIP

Instalemos un paquete cualquiera, por ejemplo, NumPy:

pip install numpy

Con esto, te saldrán muchas líneas en la consola.

En resumen, si te sale un mensaje al final o casi al final como este, es que la instalación del paquete ha sido correcta:

Successfully installed numpy-x (x=número de versión instalada)

Successfully installed numpy-x

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Ver los paquetes instalados

Para ver los paquetes instalados globalmente, escribe lo siguiente en la consola:

pip freeze

En la consola te saldrá un listado con todos los paquetes instalados, junto a la versión. Algo como esto:

numpy==2.1

Actualizar un paquete ya instalado

Para actualizar un paquete ya instalado, tan solo utiliza el comando de instalación con el paquete que quieras actualizar. Por ejemplo, NumPy.

pip install numpy

Si quieres poner el comando más explícito, hazlo con un --upgrade:

pip install numpy --upgrade

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Actualizar PIP

Para actualizar PIP a la última versión disponible, utiliza el siguiente comando:

python.exe -m pip install --upgrade pip

Ver la versión instalada de PIP

Para ver la versión instalada de PIP, escribe el siguiente comando:

pip --version

Desinstalar un paquete

Para desinstalar un paquete, lo haremos con el siguiente comando:

pip uninstall numpy

Nos pedirá confirmación (Y/N).

Introduce, sin comillas, una “y” para continuar o una “n” para cancelar.

Utilizar un paquete instalado

Utilizar un paquete instalado, es tan fácil como usar los que vienen integrados con Python, tan solo tendrás que utilizar la palabra reservada import. Por ejemplo:

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3])

Con esto, estoy creando un array de NumPy. No es relevante ahora mismo que entiendas para qué sirve, qué diferencia tiene con una lista, etc.

Lo importante es que veas de qué forma accedes a los elementos del paquete. Lo harás de la misma forma que lo haces con tus propios módulos de Python, o los que vienen integrados en el lenguaje.

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Paquetes en entornos virtuales

Si deseas tener tus proyectos más controlados y no instalarlos globalmente, puedes crear un entorno virtual.

Esto hará como una caja de arena (sandbox), que te permitirá tener un proyecto con sus dependencias, aislado del propio sistema operativo.

La forma de instalar un paquete en un entorno virtual, es la misma que fuera de él.

¿Qué son los entornos virtuales de Python?

Los entornos virtuales de Python son entornos aislados dentro del sistema operativo, que nos van a permitir instalar paquetes y versiones específicas de Python, de forma que no afectemos al propio sistema operativo o a otros proyectos hechos con Python.

Es muy frecuente, si utilizamos muchas cosas diferentes con Python, acabar instalando un montón de bibliotecas, versiones y demás. Con los entornos virtuales, podremos instalar todo lo que queramos, y si queremos descartarlo, solo tenemos que eliminarlo con todo.

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Gracias a esto, podremos crear proyectos completos, aislados en cada entorno virtual.

Por ejemplo, si necesitas probar cierta versión anterior de un paquete, puedes instalarlo en el entorno virtual, y tener también la versión actualizada en el entorno global.

Entorno virtual se traduce al inglés como virtual environment.

Crear entornos virtuales de Python

Para crear el entono virtual, pon en la consola el siguiente comando:

python -m venv entorno_de_pruebas

Reemplaza entorno_de_pruebas por el nombre que le quieras dar al entorno virtual.

Visual Studio Code, te lo puede activar en la consola automáticamente. Te saldrá un mensaje como este:

Si lo ves, haz clic en el botón “Sí”, y reinicia la consola.

No te preocupes si no te aparece este mensaje, dependiendo de la versión que tengas de Visual Studio Code, cómo lo tengas configurado, o si no estás utilizando este programa. Ahora te enseñaré como activar el entorno virtual desde la consola.

Una vez creado verás que en la ruta que tenías originalmente en la consola, se ha creado una carpeta con el nombre del entorno y dentro lleva lo siguiente:

• Include
• Lib
• Scripts
• pyvenv.cfg

De momento, nos interesa la carpeta Scripts , la cual tiene dentro el script de activación del entorno virtual.

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Activar los entornos virtuales de Python

Lo siguiente es activar el entorno virtual (Si ya lo tienes activado con el mensaje que salió en VSCode, no hace falta que hagas este proceso).

Para activarlo, abriremos desde la consola el archivo activate, que es el script de activación que hay en la carpeta Scripts :

entorno_de_pruebas\Scripts\activate

Para saber que el entorno virtual está activado, solo tienes que fijarte en el prompt de la consola:

(entorno_de_pruebas) E:\Cursos\Python>

¿Ves? Antes de la ruta, entre paréntesis, aparece el nombre del entorno virtual activo.

Esto indica que ya estamos en la raíz del entorno virtual. Todo lo que ejecutemos desde la consola, como por ejemplo el comando pip, estará contenido en este entorno.

Desactivar el entorno virtual de Python

Para desactivar el entorno virtual y seguir trabajando con normalidad fuera de él, solo tienes que escribir esto en la consola:

deactivate

Cuando quieras volver al entorno virtual, haz de nuevo el paso anterior.

Instalar paquetes en el entorno virtual de Python

Lo siguiente que haremos, será instalar algún paquete dentro del entorno virtual, por ejemplo, Pygame.

La forma de instalación es exactamente la misma:

pip install pygame

La diferencia es que este paquete, estará disponible solo en este entorno virtual.

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Comprobar los paquetes instalados en un entorno virtual de Python

Es normal, que cuando trabajes con varios entornos virtuales en Python, olvides que paquetes tienes instalados en cada uno. Para ver los que tienes, solo tienes que usar este sencillo comando (es el mismo que utilizamos en el entorno global):

pip freeze

pygame==2.6.0

Puesto que acabamos de crear el entorno, no hay paquetes instalados, salvo el que acabamos de instalar (pygame).

Eliminar un entorno virtual de Python

Para eliminar un entorno virtual de Python, solo tienes que desactivarlo con el comando deactivate que te he mostrado antes, y borrar la carpeta que se había creado con él.

Antes de eliminar una carpeta de entorno virtual, asegúrate bien que no tienes nada valioso.

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Ejercicios de Python para resolver

63. Comprueba la versión instalada de PIP.

pip --version

pip 24.3.1 ...

64. Actualiza PIP a la última versión (aunque ya la tengas).

python.exe -m pip install --upgrade pip

65. Instala la biblioteca Pygame con PIP.

pip install pygame

66. Comprueba todos los paquetes instalados.

pip freeze

67. Desinstala Pygame.

pip uninstall pygame

Proceed (Y/n)?

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