Install py-pip pour développeurs web : préparer Django et Flask proprement

Vous venez d’installer Python, vous ouvrez un terminal, vous tapez pip install django, et un message d’erreur vous accueille. Le problème ne vient pas de Django ni de Flask, mais de la façon dont pip est configuré sur votre machine. Avant de toucher au moindre framework, il faut que votre gestionnaire de paquets fonctionne sans ambiguïté. C’est la base, et c’est souvent là que les tutoriels passent trop vite.

Pourquoi utiliser python -m pip plutôt que pip seul

Sur beaucoup de machines, plusieurs versions de Python coexistent. Un Python 3.9 système, un Python 3.12 installé manuellement, parfois un autre via Homebrew ou un gestionnaire de versions. Quand vous tapez pip install flask, le terminal utilise le pip associé à l’une de ces versions, sans toujours indiquer laquelle.

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Le résultat : vous installez Flask pour Python 3.9 alors que votre projet tourne sur Python 3.12. L’import échoue, et le message d’erreur ne mentionne pas du tout pip.

La commande python -m pip lève cette ambiguïté. Elle exécute pip via l’interpréteur Python que vous ciblez explicitement. Si vous tapez python3.12 -m pip install flask, le paquet atterrit au bon endroit. Les guides officiels Python et la documentation AWS Elastic Beanstalk recommandent cette syntaxe pour cette raison précise.

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Prenez le réflexe dès maintenant. Sur chaque projet, remplacez pip install par python -m pip install. Cela vous évitera des sessions de débogage inutiles, surtout quand vous passerez au déploiement.

Environnement virtuel Python : la première étape avant Django ou Flask

Installer des paquets globalement sur votre système, c’est mélanger les dépendances de tous vos projets dans un même sac. Un projet Django qui demande une version précise de SQLAlchemy peut entrer en conflit avec un projet Flask qui en demande une autre.

L’environnement virtuel isole chaque projet. Voici la séquence à suivre :

• Créez un dossier pour votre projet, puis lancez python -m venv venv depuis ce dossier. Cela génère un répertoire venv contenant une copie locale de Python et de pip.
• Activez l’environnement : source venv/bin/activate sur Linux et macOS, venv\Scripts\activate sur Windows. Le préfixe (venv) apparaît dans votre terminal.
• Mettez à jour pip dans cet environnement avec python -m pip install --upgrade pip. Les versions livrées par défaut avec venv sont souvent en retard de plusieurs mois.

À partir de ce moment, chaque paquet installé via pip reste confiné à ce projet. Un environnement virtuel par projet, sans exception. Cette habitude paraît contraignante les premières fois, mais elle supprime une catégorie entière de bugs.

Installer Django et Flask avec un fichier requirements.txt propre

Vous pourriez lancer python -m pip install django flask et commencer à coder. Le problème apparaît quand vous partagez le projet avec un collègue ou quand vous le déployez sur un serveur. Sans liste figée des dépendances, personne ne peut reproduire votre environnement.

Figer les dépendances dès le départ

Après avoir installé vos paquets, lancez pip freeze > requirements.txt. Ce fichier liste chaque paquet avec son numéro de version exact. Un autre développeur (ou votre serveur de production) peut alors exécuter python -m pip install -r requirements.txt et obtenir un environnement identique.

Ne modifiez jamais requirements.txt à la main pour changer une version. Mettez à jour le paquet avec pip, puis relancez pip freeze. Cela évite les incohérences entre ce qui est installé et ce qui est déclaré.

Séparer dépendances de développement et de production

Votre projet utilise pytest pour les tests et flake8 pour vérifier la qualité du code. Ces outils n’ont rien à faire sur un serveur de production. Les tutoriels récents convergent vers une séparation explicite : un fichier requirements.txt pour la production, un fichier requirements-dev.txt pour le développement.

Dans requirements-dev.txt, ajoutez en première ligne -r requirements.txt pour inclure les dépendances de production, puis listez les outils de développement en dessous. Cette séparation réduit la surface d’attaque en production et accélère le déploiement.

Serveur de développement et serveur de production : ne pas confondre

Flask et Django embarquent chacun un serveur de développement. La commande flask run ou python manage.py runserver démarre un serveur léger, pratique pour tester en local. Ce serveur n’est pas conçu pour recevoir du trafic réel.

Pourquoi cette distinction compte dès l’installation ? Parce que le paquet qui fait tourner votre application en production (gunicorn, par exemple) doit figurer dans votre requirements.txt de production dès le début du projet. Si vous l’ajoutez au dernier moment, vous risquez des incompatibilités avec les versions de vos autres dépendances.

Ajoutez gunicorn dans requirements.txt dès la création du projet. Même si vous ne déployez pas tout de suite, cette dépendance sera figée à une version compatible avec le reste de votre pile. Les guides de déploiement Kinsta et Koyeb suivent exactement ce schéma pour Flask comme pour Django.

Vérifier que l’installation pip fonctionne correctement

Avant de lancer votre premier django-admin startproject ou votre premier fichier Flask, quelques vérifications rapides vous confirment que tout est en place :

• Tapez python -m pip --version pour vérifier que pip pointe vers le bon interpréteur et le bon environnement virtuel.
• Lancez flask --version (après installation de Flask) pour confirmer que la commande est reconnue. Si elle ne l’est pas, votre environnement virtuel n’est probablement pas activé.
• Pour Django, python -m django --version donne le même type de confirmation. Si la version affichée ne correspond pas à celle de votre requirements.txt, quelque chose a été installé en dehors de l’environnement virtuel.
• Vérifiez que pip freeze ne liste que les paquets attendus. Des paquets parasites signalent une installation globale qui a fuité dans votre venv.

Ces quatre vérifications prennent moins d’une minute et évitent des heures de débogage par la suite.

Un projet web Python bien préparé ne commence pas par le code de la première vue ou de la première route. Il commence par un pip qui pointe au bon endroit, un environnement virtuel activé et un fichier de dépendances figé. Le reste, Django et Flask s’en chargent.