Instalando pacotes com pip e configurando ambientes virtuais em Python
Ao instalar o interpretador Python, diversos pacotes e bibliotecas são incluídos automaticamente. Esses recursos podem ser utilizados diretamente por meio do comando import. Além das bibliotecas integradas, existe um ecossistema extenso de pacotes desenvolvidos pela comunidade - mantidos por empresas, organizações ou desenvolvedores independentes - que também podem ser usados em projetos Python.
Para instalar, atualizar ou remover pacotes externos, é necessário contar com um gerenciador de pacotes. No universo Python, o pip é a ferramenta padrão para esse propósito, embora existam outras alternativas, como conda, pixi e uv.
Este guia foca no uso do pip, pois ele é amplamente adotado, costuma ser instalado junto com o Python e é compatível com o repositório oficial de pacotes PyPI (Python Package Index), disponível em https://pypi.org . Esse repositório contém centenas de milhares de bibliotecas Python.
Verificando se o pip está instalado
Ao instalar o Python, o pip geralmente é incluído automaticamente. Para confirmar se ele está disponível no sistema, o comando abaixo pode ser executado no terminal ou prompt de comando:
pip --version
Se estiver instalado corretamente, será exibida a versão do pip, por exemplo:
pip 24.0 from /usr/lib/python3/dist-packages/pip (python 3.12)
Caso ocorra um erro informando que o comando não foi reconhecido, o pip pode ser instalado com:
python -m ensurepip --upgrade
Para atualizar uma versão já existente do pip:
python -m pip install --upgrade pip
Criando um Ambiente Virtual
A criação de ambientes virtuais permite isolar dependências por projeto, evitando conflitos de versão entre bibliotecas. Em sistemas Linux, é importante evitar o uso direto do pip na instalação global, especialmente em distribuições que usam gerenciadores de pacotes como apt. Mesmo no Windows, onde isso não interfere no sistema, a separação de ambientes também é considerada uma boa prática.
Sem um ambiente virtual, todas as bibliotecas instaladas pelo pip serão adicionadas à instalação global do Python. Isso pode causar problemas caso projetos diferentes dependam de versões distintas da mesma biblioteca.
O módulo embutido venv é utilizado para criar ambientes virtuais. Em algumas distribuições Linux, pode ser necessário instalar o pacote correspondente:
sudo apt install python3-venv
Para criar o ambiente virtual, o terminal deve estar no diretório do projeto. A criação é feita com:
python3 -m venv myenv
O nome myenv é apenas uma sugestão. Após a execução, uma pasta com esse nome será criada no diretório atual, contendo a estrutura do ambiente.
user@User:/python/project$ python3 -m venv myenv user@User:/python/project$ ls -l myenv total 2 drwxrwxrwx 1 root root 528 Mar 8 14:56 bin drwxrwxrwx 1 root root 0 Mar 8 14:56 include drwxrwxrwx 1 root root 152 Mar 8 14:56 lib lrwxrwxrwx 1 root root 3 Mar 8 14:56 lib64 -> lib -rwxrwxrwx 1 root root 192 Mar 8 14:56 pyvenv.cfg user@User:/eugene/python/project$
Ativando o Ambiente Virtual
Para utilizar o ambiente criado, é necessário ativá-lo. O processo varia conforme o sistema operacional e o terminal.
No Windows (Prompt de Comando)
myenv\Scripts\activate.bat
No Windows (PowerShell)
Antes da ativação, o PowerShell pode exigir a liberação de execução de scripts:
Set-ExecutionPolicy -ExecutionPolicy RemoteSigned -Scope CurrentUser myenv\Scripts\Activate.ps1
No Linux e macOS
source myenv/bin/activate
Após a ativação, o nome do ambiente será exibido entre parênteses no início da linha do terminal:
(myenv) user@User:/python/project$
Isso indica que o ambiente virtual está ativo. A partir desse momento, todas as instalações de pacotes serão feitas apenas no ambiente, sem afetar a instalação global do Python.
Desativando o Ambiente Virtual
Para sair do ambiente virtual:
deactivate
Instalando Pacotes com o pip
Com o ambiente virtual ativo, pacotes podem ser instalados com o comando:
pip install nome_do_pacote
Como exemplo, a instalação do matplotlib, biblioteca popular para visualização de dados, pode ser feita com:
pip install matplotlib
Para verificar se o pacote foi instalado corretamente:
pip show matplotlib
O resultado inclui nome, versão, autor, dependências e outros metadados.
Consultando Pacotes Instalados
A lista de pacotes disponíveis no ambiente virtual pode ser exibida com:
pip list
Mesmo ao instalar apenas um pacote diretamente, outros podem ser adicionados automaticamente como dependências. Por exemplo, ao instalar o matplotlib, o numpy também é instalado, pois é uma dependência do primeiro.
Removendo Pacotes
Pacotes podem ser removidos com:
pip uninstall nome_do_pacote
Usando Bibliotecas Instaladas em um Script
O exemplo a seguir mostra como utilizar o matplotlib para exibir um gráfico com a popularidade do Python mês a mês, segundo o ranking TIOBE de 2022. O código pode ser salvo em um arquivo app.py:
import matplotlib.pyplot as plt
months = ["Jan", "Feb", "Mar", "Apr", "May", "Jun", "Jul", "Aug", "Sep", "Oct", "Nov", "Dec"]
rates = [13.58, 15.33, 14.26, 13.92, 12.74, 12.2, 13.44, 15.63, 15.74, 17.08, 17.18, 16.66]
plt.xlabel("month")
plt.ylabel("rate")
plt.plot(months, rates)
plt.show()Esse código define os meses no eixo X e os índices de popularidade no eixo Y. O método plot() gera a linha do gráfico e show() exibe o resultado em uma janela.
O script pode ser executado com o ambiente virtual ativo:
python app.py
O gráfico será exibido na tela, mostrando a popularidade do Python ao longo do ano.
Conclusão
O pip oferece uma maneira simples e eficiente de instalar bibliotecas Python diretamente do PyPI. A criação de ambientes virtuais com venv garante isolamento entre projetos, evitando conflitos de dependências e mantendo o sistema limpo. Essa prática é essencial em qualquer fluxo de trabalho profissional com Python, especialmente ao lidar com projetos que exigem diferentes bibliotecas ou versões.