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Le titre peut être : \"Pip Install vs Python -m Pip Install : lequel devriez-vous utiliser ?\"

Publié le 2024-11-08
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Distinguer "pip install" et "python -m pip install"

Lorsque vous travaillez avec des versions locales de Python, il peut être déroutant de rencontrez deux commandes similaires pour installer des packages : "pip install" et "python -m pip install". Explorons la différence entre ces commandes et comprenons leurs rôles respectifs.

Fonctionnellement identique

Les deux "pip install" et "python -m pip install" servent le même objectif. d'installer des packages Python à partir de référentiels de packages tels que PyPI. Elles exécutent essentiellement le même code sous-jacent, garantissant que la version correcte de Python est utilisée pour le processus d'installation.

Préférence d'utilisation

Bien que les deux commandes donnent le même résultat, la documentation recommande actuellement d'utiliser "python -m pip install" au lieu de l'exécutable "pip install". Ceci est particulièrement utile lorsque plusieurs versions de Python sont installées sur un système.

L'utilisation de "python -m pip install" spécifie explicitement la version de Python à utiliser pour l'installation. Cela garantit que le binaire pip correct associé à cette version spécifique de Python est utilisé. En revanche, "pip install" peut utiliser par défaut le binaire pip à l'échelle du système, qui peut ne pas correspondre à la version Python souhaitée.

Contexte technique

  • "pip install" est un script wrapper qui pointe généralement vers l'exécutable pip approprié en fonction de la configuration du système.
  • "python -m pip install" appelle directement le module pip dans l'environnement Python spécifié.

Conclusion

Comprendre la différence entre "pip install" et "python - m pip install" est crucial pour une gestion efficace des packages en Python. Bien que les deux commandes effectuent finalement la même tâche d'installation, "python -m pip install" offre un contrôle plus explicite sur la sélection de la version de Python, ce qui en fait le choix préféré dans les situations où plusieurs environnements Python sont présents.

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