Pip, pipx et pip3 : Tutoriel du gestionnaire de paquets

Si vous débutez en programmation, notamment avec le langage Python, vous avez sûrement déjà rencontré les termes pip, pipx ou pip3. Ces outils reviennent régulièrement dans les tutoriels, la documentation et les forums, mais leur rôle n’est pas toujours très clair. On se demande souvent : à quoi servent-ils ? Quelle est la différence entre eux ? Faut-il les utiliser tous les trois ?

Ce guide a été rédigé pour vous apporter des réponses simples et détaillées, même si vous n’avez qu’une connaissance basique de Python. L’objectif est que vous compreniez non seulement la définition de ces outils, mais aussi leur utilité, leurs avantages, leurs limites et la manière de les employer efficacement dans vos projets.

Vous verrez également des exemples pratiques, des commandes essentielles, ainsi qu’une sélection de bibliothèques Python populaires que vous pourrez installer dès aujourd’hui avec pip, pipx ou pip3.

Ce tutoriel se veut amical et pédagogique, un peu comme si vous suiviez un cours en ligne avec un formateur patient. Vous pourrez ainsi vous approprier les notions à votre rythme, sans jargon inutile.

Qu’est-ce que pip ?

Pip est l’acronyme de “Pip Installs Packages” ou encore “Pip Installs Python”, selon la blague des développeurs qui l’ont inventé. Concrètement, c’est le gestionnaire de paquets officiel de Python.

Python est un langage très puissant, mais il ne peut pas tout faire tout seul. De nombreuses fonctionnalités sont apportées par des bibliothèques créées par la communauté. Par exemple, si vous voulez manipuler des fichiers Excel, créer une application web, ou encore utiliser de l’intelligence artificielle, vous devrez installer des bibliothèques supplémentaires. C’est exactement là que pip intervient : il vous permet de télécharger, installer et gérer facilement ces bibliothèques.

À quoi sert pip ?

Sans pip, installer une bibliothèque Python serait une tâche fastidieuse. Vous devriez télécharger manuellement les fichiers sources, gérer les dépendances (c’est-à-dire les autres bibliothèques nécessaires au bon fonctionnement de celle que vous installez), et maintenir vous-même les mises à jour.

Pip automatise tout cela. En une seule commande, vous pouvez :

• Télécharger une bibliothèque depuis le Python Package Index (PyPI), le grand répertoire officiel de Python qui contient des centaines de milliers de paquets.
• Installer la bibliothèque localement dans votre environnement Python.
• Gérer les versions pour être sûr que votre projet utilise les bons outils.

En résumé, pip est l’équivalent d’un magasin d’applications gratuite pour Python, mais en ligne de commande. C’est l’équivalent de composer qui lui, est dédié à php.

Exemple simple avec pip

Imaginons que vous vouliez créer un graphique. Vous avez besoin de la bibliothèque matplotlib. Grâce à pip, il vous suffit d’ouvrir un terminal et de taper :

pip install matplotlib

En quelques secondes, la bibliothèque est installée, et vous pouvez directement l’utiliser dans vos scripts Python.

Qu’est-ce que pip3 ?

La différence entre pip et pip3

Maintenant que pip est clair, parlons de pip3. Beaucoup de débutants sont perdus en voyant deux commandes presque identiques : pip et pip3.

La raison est historique. Pendant longtemps, il existait deux grandes versions de Python : Python 2 et Python 3. Elles étaient incompatibles entre elles, ce qui compliquait les choses.

• La commande pip servait souvent à installer des paquets pour Python 2.
• La commande pip3 servait à installer des paquets pour Python 3.

Aujourd’hui, Python 2 est officiellement abandonné depuis janvier 2020. Cependant, la distinction existe encore dans de nombreux systèmes. Selon votre configuration, taper pip utilisera Python 2 (si installé), et taper pip3 utilisera Python 3.

Pourquoi pip3 est-il important ?

Si vous travaillez uniquement avec Python 3, ce qui est désormais la norme, il est plus sûr d’utiliser pip3. Cela vous évite toute confusion sur la version du langage.

Par exemple, pour installer la bibliothèque requests (utilisée pour faire des requêtes HTTP), vous pouvez taper :

pip3 install requests

Vous serez sûr que la bibliothèque sera bien installée pour Python 3, celui que vous utilisez dans vos projets modernes.

Une précision utile

Sur certaines machines récentes, pip est directement lié à Python 3. Dans ce cas, pip et pip3 font la même chose. Mais il est toujours bon de vérifier avec la commande suivante :

pip --version
pip3 --version

Cela vous indique quelle version de Python est reliée à chaque commande.

Qu’est-ce que pipx ?

Définition de pipx

Pipx est un outil plus récent que pip et pip3. Il a été conçu pour répondre à un problème courant chez les développeurs Python : comment installer et utiliser facilement des outils en ligne de commande écrits en Python, sans entrer en conflit avec les bibliothèques déjà installées ?

Pipx permet d’installer des applications Python isolées dans des environnements séparés. Vous pouvez ensuite les exécuter directement depuis votre terminal, comme si c’était des programmes classiques de votre ordinateur.

Exemple concret avec pipx

Imaginons que vous souhaitiez utiliser l’outil httpie, qui est une alternative moderne à curl pour faire des requêtes HTTP en ligne de commande. Avec pipx, vous pouvez l’installer comme ceci :

pipx install httpie

Ensuite, vous pouvez l’utiliser directement en tapant :

http GET https://example.com

L’avantage, c’est que pipx a installé httpie dans son propre environnement. Il n’interfère donc pas avec vos autres projets Python.

Pourquoi utiliser pipx ?

Pipx est très pratique pour les outils que vous voulez utiliser partout sur votre ordinateur, et pas uniquement dans un projet Python. Grâce à son système d’isolement, vous évitez les conflits entre différentes versions de bibliothèques.

C’est un peu comme si pipx installait chaque application dans une petite boîte indépendante, tout en vous permettant d’y accéder facilement depuis votre terminal.

Résumons

• Pip : installe et gère des bibliothèques Python pour vos projets.
• Pip3 : fait la même chose, mais pour Python 3, afin d’éviter toute confusion avec Python 2.
• Pipx : installe et gère des outils Python utilisables en ligne de commande, dans des environnements isolés.

Ces trois outils ont des usages proches mais complémentaires.

Les avantages de pip, pip3 et pipx

Les avantages de pip

Pip est devenu un outil incontournable pour toute personne travaillant avec Python. Ses avantages sont nombreux :

• Simplicité d’utilisation
  Une seule commande permet d’installer, de mettre à jour ou de désinstaller une bibliothèque. Vous n’avez pas besoin de télécharger manuellement des fichiers ni de les configurer.
• Accès à un immense catalogue
  Grâce à pip, vous avez accès au Python Package Index (PyPI), qui contient plus de 450 000 projets. Peu importe ce que vous voulez faire, il existe probablement déjà une bibliothèque adaptée.
• Gestion automatique des dépendances
  Si une bibliothèque a besoin d’autres bibliothèques pour fonctionner, pip s’en occupe pour vous.
• Compatibilité avec les environnements virtuels
  Pip fonctionne parfaitement avec les environnements virtuels Python (venv, virtualenv), ce qui permet d’isoler les projets pour éviter les conflits.

Les avantages de pip3

L’avantage principal de pip3 est la clarté. Dans un environnement où Python 2 et Python 3 coexistent encore, pip3 garantit que vos bibliothèques sont installées pour la bonne version du langage.

Aujourd’hui, alors que Python 3 est largement adopté, pip3 vous offre une tranquillité d’esprit : vous êtes sûr que vos outils fonctionnent avec les versions modernes de Python.

Les avantages de pipx

Pipx se distingue par un avantage majeur : l’isolement automatique des applications.

• Installation d’outils globaux sans conflits
  Vous pouvez installer des utilitaires Python accessibles partout dans votre terminal sans risquer de casser vos projets Python existants.
• Facilité de mise à jour et de désinstallation
  Chaque application est gérée indépendamment, ce qui simplifie l’entretien.
• Simplicité pour les débutants
  Vous n’avez pas besoin de créer manuellement un environnement virtuel : pipx s’en charge en arrière-plan.
• Sécurité accrue
  En isolant chaque outil, vous réduisez le risque de mélanger des versions incompatibles de bibliothèques.

Les limites de pip, pip3 et pipx

Les limites de pip

Bien que pip soit puissant, il présente certaines limites :

• Conflits de versions : si vous installez plusieurs bibliothèques qui dépendent de versions différentes de la même librairie, cela peut poser problème.
• Environnements partagés : si vous installez des paquets globalement (pour tout le système), vous risquez de casser d’autres projets. C’est pourquoi il est recommandé d’utiliser pip avec des environnements virtuels.

Les limites de pip3

Pip3 n’est pas un outil indépendant, mais plutôt une variante de pip adaptée à Python 3. Sa limite principale est liée à la confusion possible entre pip et pip3 selon les systèmes.

Sur certaines machines, pip pointe vers Python 3, sur d’autres vers Python 2. Vous devez donc toujours vérifier avec la commande --version.

Les limites de pipx

Même si pipx est très utile, il a aussi quelques limites :

• Pas conçu pour les bibliothèques classiques : pipx est destiné aux outils utilisables en ligne de commande, pas aux bibliothèques utilisées directement dans vos projets.
• Moins répandu : pip est universel et présent par défaut dans la plupart des installations Python, tandis que pipx doit être installé séparément.
• Consommation d’espace disque : chaque outil installé crée son propre environnement, ce qui peut occuper plus d’espace si vous en utilisez beaucoup.

Les commandes essentielles

Pour vraiment maîtriser pip, pip3 et pipx, il est important de connaître leurs principales commandes.

Commandes principales avec pip et pip3

Ces deux outils partagent exactement les mêmes commandes. La seule différence est que pip3 installe les paquets pour Python 3.

Commandes principales avec pipx

Pipx possède un ensemble de commandes spécifiques :

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Pourquoi utiliser ces commandes du terminal au quotidien ?

Maîtriser ces commandes, c’est gagner en efficacité et en organisation. Vous pouvez installer une bibliothèque en quelques secondes, tester un outil sans l’encombrer sur votre machine, ou encore partager vos projets Python avec d’autres développeurs de manière propre et reproductible.

Pip, pip3 et pipx sont donc des compagnons de route indispensables pour tout développeur, qu’il soit débutant ou confirmé !

Les meilleures bibliothèques Python à installer

Python est un langage simple et puissant, mais sa vraie force réside dans sa communauté. Des milliers de développeurs ont créé et partagé des bibliothèques prêtes à l’emploi qui couvrent presque tous les domaines imaginables : science des données, développement web, automatisation, intelligence artificielle, visualisation de données, jeux vidéo et bien plus encore.

Grâce à pip ou pip3, vous pouvez installer ces bibliothèques en un instant et enrichir Python de nouvelles fonctionnalités, sans réinventer la roue.

Les bibliothèques incontournables pour débuter

Requests

• À quoi ça sert ?
  Requests est l’une des bibliothèques les plus populaires de Python. Elle permet de faire des requêtes HTTP simplement. Si vous voulez télécharger une page web, interagir avec une API ou automatiser une navigation, Requests est faite pour vous.
• Installation : pip install requests
• Petit test rapide : import requests response = requests.get("https://api.github.com") print(response.status_code) print(response.json())

Matplotlib

• À quoi ça sert ?
  Matplotlib est la bibliothèque de référence pour créer des graphiques et visualiser des données en Python. Elle vous permet de tracer des courbes, des histogrammes, des diagrammes en barres, etc.
• Installation : pip install matplotlib
• Petit test rapide : import matplotlib.pyplot as plt plt.plot([1, 2, 3, 4], [10, 20, 25, 30]) plt.show()

Pandas

• À quoi ça sert ?
  Pandas est indispensable dès que vous travaillez avec des données tabulaires (fichiers CSV, Excel, bases de données). Elle permet de manipuler, nettoyer et analyser des données très facilement.
• Installation : pip install pandas
• Petit test rapide : import pandas as pd data = {"Nom": ["Alice", "Bob"], "Âge": [25, 30]} df = pd.DataFrame(data) print(df)

Flask

• À quoi ça sert ?
  Flask est un micro-framework web. Si vous voulez créer un site web ou une API avec Python, Flask vous permet de démarrer très vite avec un code minimaliste.
• Installation : pip install flask
• Petit test rapide : from flask import Flask app = Flask(__name__) @app.route("/") def home(): return "Bonjour, ceci est mon premier site avec Flask !" if __name__ == "__main__": app.run()

Ensuite, vous pouvez ouvrir votre navigateur à l’adresse http://127.0.0.1:5000 et voir le résultat.

Django

• À quoi ça sert ?
  Django est un framework web complet. Contrairement à Flask, il fournit une structure très organisée et de nombreux outils intégrés (authentification, base de données, panneau d’administration). C’est parfait pour développer rapidement des applications web robustes.
• Installation : pip install django
• Petit test rapide : django-admin startproject monsite cd monsite python manage.py runserver

Puis ouvrez http://127.0.0.1:8000. Vous aurez un site web Django prêt à l’emploi.

Les bibliothèques pour la science des données

NumPy

• À quoi ça sert ?
  NumPy est la bibliothèque de base pour les calculs scientifiques. Elle permet de manipuler efficacement des tableaux de données multidimensionnels.
• Installation : pip install numpy
• Petit test rapide : import numpy as np a = np.array([1, 2, 3]) print(a * 2)

Scikit-learn

• À quoi ça sert ?
  Scikit-learn est la bibliothèque incontournable pour le machine learning. Elle propose des algorithmes de classification, de régression, de clustering et bien plus encore.
• Installation : pip install scikit-learn
• Petit test rapide : from sklearn.linear_model import LinearRegression import numpy as np X = np.array([[1], [2], [3], [4]]) y = np.array([2, 4, 6, 8]) model = LinearRegression() model.fit(X, y) print(model.predict([[5]]))

TensorFlow et PyTorch

• À quoi ça sert ?
  Ces deux bibliothèques sont leaders dans le domaine de l’intelligence artificielle et du deep learning. Elles permettent d’entraîner des réseaux de neurones pour la reconnaissance d’images, le traitement du langage ou encore les systèmes de recommandation.
• Installation : pip install tensorflow pip install torch torchvision
• Petit test rapide (PyTorch) : import torch x = torch.rand(5, 3) print(x)

Les bibliothèques pour l’automatisation

Selenium

• À quoi ça sert ?
  Selenium permet d’automatiser des navigateurs web. Vous pouvez simuler des clics, remplir des formulaires ou tester vos sites.
• Installation : pip install selenium

BeautifulSoup

• À quoi ça sert ?
  BeautifulSoup est une bibliothèque dédiée au web scraping, c’est-à-dire l’extraction de données depuis des pages web.
• Installation : pip install beautifulsoup4

OpenPyXL

• À quoi ça sert ?
  OpenPyXL permet de manipuler des fichiers Excel en Python. Vous pouvez lire, modifier ou créer des feuilles de calcul.
• Installation : pip install openpyxl

Et pipx dans tout ça ?

Comme nous l’avons vu, pipx est plus adapté pour installer des outils en ligne de commande. Voici quelques-uns des plus pratiques :

• httpie : alternative conviviale à curl pour tester des API. pipx install httpie
• black : un formateur de code Python automatique. pipx install black
• poetry : un gestionnaire de dépendances et d’environnements pour projets Python. pipx install poetry
• pipenv : une alternative à pip et venv qui simplifie la gestion des projets Python. pipx install pipenv

Pourquoi ces bibliothèques sont utiles

En utilisant pip, pip3 et pipx, vous pouvez transformer Python en un outil polyvalent capable de :

• Créer des sites web (Flask, Django).
• Analyser et visualiser des données (Pandas, Matplotlib, NumPy).
• Automatiser des tâches répétitives (Selenium, BeautifulSoup).
• Travailler avec l’intelligence artificielle (Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch).
• Installer des outils pratiques pour améliorer votre quotidien de développeur (httpie, black, poetry).

Ces bibliothèques et outils sont utilisés par des millions de développeurs à travers le monde et constituent une excellente base pour vos projets, qu’ils soient personnels, scolaires ou professionnels.

Cas pratique et exemple d’utilisation pas à pas

Imaginons que vous êtes chargé de développer un petit outil Python qui :

1. Récupère des données météo depuis une API en ligne.
2. Analyse les données et calcule la température moyenne de la journée.
3. Affiche un graphique simple pour visualiser l’évolution des températures.

Nous allons voir comment :

• utiliser pip/pip3 pour installer les bibliothèques nécessaires,
• utiliser pipx pour installer un outil externe pratique,
• et exécuter le projet pas à pas.

Étape 1 : Préparer l’environnement

Avant de commencer, vérifiez que vous avez bien Python installé sur votre machine, ainsi que pip/pip3. Pour cela, tapez dans votre terminal :

python3 --version
pip3 --version

Si les versions s’affichent, tout est bon. Sinon, il faudra installer Python depuis le site officiel (python.org).

Étape 2 : Installer les bibliothèques nécessaires avec pip

Pour ce projet, nous avons besoin de trois bibliothèques principales :

1. Requests : pour interroger l’API météo.
2. Pandas : pour manipuler et analyser les données.
3. Matplotlib : pour afficher un graphique.

Installez-les avec la commande :

pip3 install requests pandas matplotlib

Vérifiez qu’elles sont bien installées :

pip3 list

Vous devriez voir requests, pandas et matplotlib dans la liste.

Étape 3 : Récupérer des données météo

Il existe de nombreuses API gratuites pour la météo. Prenons par exemple l’API de Open-Meteo (aucune clé nécessaire).
Voici un petit script :

import requests
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# Appel de l'API Open-Meteo
url = "https://api.open-meteo.com/v1/forecast"
params = {
    "latitude": 48.8566,  # Paris
    "longitude": 2.3522,
    "hourly": "temperature_2m"
}

response = requests.get(url, params=params)
data = response.json()

# Extraction des données
heures = data["hourly"]["time"]
temperatures = data["hourly"]["temperature_2m"]

# Mise en DataFrame Pandas
df = pd.DataFrame({"Heure": heures, "Température (°C)": temperatures})

# Calcul de la température moyenne
moyenne = df["Température (°C)"].mean()
print(f"Température moyenne du jour : {moyenne:.2f} °C")

# Visualisation avec matplotlib
plt.plot(df["Heure"], df["Température (°C)"])
plt.xticks(rotation=45)
plt.title("Évolution de la température à Paris")
plt.xlabel("Heure")
plt.ylabel("Température (°C)")
plt.tight_layout()
plt.show()

Ce que fait ce script :

• Il interroge l’API Open-Meteo pour récupérer la température toutes les heures.
• Il stocke ces données dans un tableau Pandas.
• Il calcule la température moyenne.
• Il affiche un graphique avec Matplotlib.

En quelques lignes, vous avez un mini-dashboard météo !

Étape 4 : Utiliser pipx pour ajouter un outil externe

Maintenant, imaginons que vous vouliez tester régulièrement vos appels à l’API sans forcément exécuter tout votre script Python.
Un outil comme httpie est parfait pour ça.

Installez-le avec pipx :

pipx install httpie

Ensuite, testez une requête API directement depuis le terminal :

http "https://api.open-meteo.com/v1/forecast?latitude=48.8566&longitude=2.3522&hourly=temperature_2m"

Httpie vous affichera un joli JSON lisible, beaucoup plus clair que la commande classique curl.

Étape 5 : Automatiser avec un requirements.txt

Si vous partagez ce projet avec quelqu’un, il lui faudra les mêmes bibliothèques. Grâce à pip, vous pouvez générer un fichier requirements.txt :

pip3 freeze > requirements.txt

Le fichier contiendra :

matplotlib==3.x.x
pandas==2.x.x
requests==2.x.x

Votre collègue n’aura plus qu’à taper :

pip3 install -r requirements.txt

et il pourra exécuter le projet sans problème.

Résultat final

En suivant ces étapes, vous avez :

• utilisé pip3 pour installer des bibliothèques nécessaires au développement d’un projet,
• écrit un script Python qui interagit avec une API, analyse des données et produit un graphique,
• utilisé pipx pour installer un outil externe pratique (httpie),
• appris à partager proprement vos dépendances avec un fichier requirements.txt.

Ce cas pratique illustre parfaitement la complémentarité de pip, pip3 et pipx.

Conseils pratiques

Tout au long de ce guide, nous avons exploré en détail pip, pip3 et pipx, trois outils indispensables de l’écosystème Python.
Vous savez désormais que :

• pip est le gestionnaire de paquets officiel de Python, qui vous permet d’installer et de gérer des bibliothèques facilement.
• pip3 est une variante de pip, historiquement liée à Python 3, et reste la commande à privilégier pour éviter toute confusion entre Python 2 et 3.
• pipx est un outil spécialisé qui installe des applications Python isolées dans des environnements virtuels, parfait pour les programmes en ligne de commande.

Nous avons également vu :

• Leurs avantages (simplicité, rapidité, accès à des milliers de bibliothèques).
• Leurs limites (risques de conflits, occupation d’espace disque, confusion entre pip et pip3).
• Les commandes essentielles pour installer, mettre à jour, désinstaller et lister des paquets.
• Une sélection des meilleures bibliothèques Python à installer selon vos besoins (web, data, IA, automatisation).
• Un cas pratique complet pour manipuler des données météo, créer un graphique et tester des API, en combinant pip, pip3 et pipx.

Conseils pratiques pour bien débuter

1. Toujours vérifier la version de pip et de Python
   Avant d’installer quoi que ce soit, tapez pip --version et pip3 --version pour savoir quelle version de Python est associée.
2. Utiliser les environnements virtuels
   Pour éviter les conflits entre projets, adoptez rapidement les environnements virtuels (python3 -m venv env). Cela vous permettra d’avoir des dépendances propres pour chaque projet.
3. Privilégier pip3 pour les projets modernes
   Même si pip peut fonctionner, utiliser pip3 est plus sûr car il cible explicitement Python 3.
4. Utiliser pipx pour les outils globaux
   Pour installer des utilitaires comme httpie, black ou poetry, préférez pipx afin de garder vos projets Python bien isolés.
5. Toujours documenter vos dépendances
   N’oubliez pas de créer un fichier requirements.txt pour chaque projet. Cela facilite la collaboration et la réinstallation rapide en cas de besoin.

Pourquoi ces outils sont essentiels

Pip, pip3 et pipx ne sont pas seulement des commandes techniques : ils représentent la porte d’entrée vers l’univers Python.
Sans eux, Python ne serait qu’un langage limité. Avec eux, vous accédez à des milliers de bibliothèques, de frameworks et d’outils créés par la communauté mondiale.

Que vous vouliez créer un site web, analyser des données, automatiser vos tâches ou explorer l’intelligence artificielle, ces gestionnaires de paquets vous accompagnent à chaque étape.

Apprendre à utiliser pip, pip3 et pipx est une compétence de base, mais c’est aussi un investissement à long terme. Ces outils vous feront gagner du temps, éviteront des frustrations et ouvriront la porte à une infinité de projets créatifs.

En résumé :

• Pip et pip3 sont vos alliés pour les bibliothèques de projet.
• Pipx est votre compagnon pour les outils globaux.
• Ensemble, ils forment une boîte à outils simple mais redoutablement efficace.

Il ne vous reste plus qu’à expérimenter, installer vos premières bibliothèques, tester des projets concrets et progresser pas à pas. La meilleure manière d’apprendre, c’est de pratiquer.

Alban

Fondateur de l’agence Créa-troyes.
Intervenant en Freelance.
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