Python è un popolare linguaggio di programmazione noto per la sua semplicità, leggibilità e versatilità. È ampiamente utilizzato in vari campi come la scienza dei dati, lo sviluppo web e l’automazione. Per migliorare le funzionalità di Python, gli sviluppatori utilizzano spesso librerie di terze parti che possono essere installate tramite un gestore di pacchetti chiamato PIP.
Come si può sapere se PIP è installato sul proprio computer? Il modo più semplice è aprire il prompt dei comandi o il terminale e digitare “pip –version”. Se viene visualizzato un numero di versione, significa che PIP è installato e pronto all’uso. In caso contrario, è necessario installare PIP prima di utilizzarlo.
1. Andare sul sito ufficiale di Python e scaricare l’ultima versione di Python per Windows.
2. Eseguire il programma di installazione e selezionare l’opzione “Add Python to PATH”.
3. Seguire l’installazione guidata e completare l’installazione.
5. Per installare PIP, scaricare il file “get-pip.py” dal sito ufficiale di PIP.
7. Digitare “python get-pip.py” e premere Invio per installare PIP.
Una volta installato PIP, è possibile utilizzarlo per installare qualsiasi libreria Python di cui si ha bisogno. Ad esempio, per installare la libreria matplotlib, si può digitare “pip install matplotlib” nel prompt dei comandi o nel terminale. Questo scaricherà e installerà l’ultima versione della libreria matplotlib sul vostro computer.
1. Andare sul sito ufficiale di Python e scaricare l’ultima versione di Python per Windows.
3. Seguire l’installazione guidata e completare l’installazione.
Infine, ci si può chiedere dove siano installate le librerie Python sul computer. Per impostazione predefinita, le librerie Python sono installate nella directory “site-packages” all’interno della cartella di installazione di Python. È possibile trovare la posizione della cartella di installazione di Python digitando “where python” nel prompt dei comandi o nel terminale.
In conclusione, Python è un potente linguaggio di programmazione che può essere migliorato utilizzando librerie di terze parti installate con PIP. Per usare PIP, assicuratevi che sia installato sul vostro computer digitando “pip –version” nel prompt dei comandi o nel terminale. È possibile installare Python e PIP su Windows seguendo i passaggi indicati sopra. È anche possibile aggiornare Python all’ultima versione e installare librerie Python come matplotlib usando PIP. Infine, le librerie Python sono installate di default nella directory “site-packages” all’interno della cartella di installazione di Python.
Per installare Python su Windows 11, si possono seguire i seguenti passi:
1. Andare sul sito ufficiale di Python (https://www.python.org/downloads/) e scaricare l’ultima versione di Python per Windows.
2. Fare doppio clic sul file scaricato per avviare il processo di installazione.
3. Seguire le istruzioni del programma di installazione per completare il processo di installazione.
4. Una volta completata l’installazione, aprire il prompt dei comandi o PowerShell e digitare “python” per verificare che Python sia stato installato correttamente.
Nota: Assicurarsi di aggiungere Python al PATH di sistema durante l’installazione, in modo da potervi accedere facilmente dal prompt dei comandi o da PowerShell.
Se volete installare Python con pip, potete scaricare il programma di installazione di Python dal sito ufficiale e assicurarvi di selezionare l’opzione per aggiungere Python al PATH durante il processo di installazione. Una volta installato Python, si può aprire un prompt dei comandi o una finestra di terminale e digitare “pip install” seguito dal nome del pacchetto che si desidera installare, oppure utilizzare un file requirements.txt per installare più pacchetti contemporaneamente.
Le librerie Python sono insiemi di codice pre-scritto che possono essere importati e utilizzati nei propri progetti Python. Sono progettate per fornire funzionalità specifiche, come la manipolazione dei dati, il web scraping o l’apprendimento automatico. Alcune librerie Python molto diffuse sono NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn e TensorFlow.