Python Entorno de desarrollo

26.10 Diferencias de versión

Las notas de la versión de 26.10 enumeran Python 3.14.7. Las instrucciones 26.04 siguientes conservan su alcance. Verifique python3 --version, reconstruya los entornos virtuales del proyecto y verifique las dependencias en 26.10; no reemplace el sistema Python. Notas de la versión oficial

Ubuntu 26.04 envía Python 3.14 de forma predeterminada (3.14.3 en las imágenes 26.04.1). Este artículo cubre cómo configurar un entorno de desarrollo Python completo con administración de entorno virtual y de múltiples versiones.

Sistema Python

Verifique la versión Python del sistema:


python3 --version

Instale paquetes de desarrollo esenciales:


sudo apt update
sudo apt install python3-pip python3-venv python3-dev build-essential -y

Warning

Ubuntu 26.04 sigue PEP 668: el sistema Python está marcado como “administrado externamente”, por lo que no puede pip install ingresar directamente al entorno del sistema; hacerlo genera un error externally-managed-environment. Instale siempre dentro de un entorno virtual (venv/conda) o utilice pipx para herramientas CLI independientes.

Usando Python 3.14 y otras versiones

De forma predeterminada, python3 apunta a Python 3.14 (3.14.3 en las imágenes 26.04.1). Consulta la versión actual:


python3 --version
# Python 3.14.3

Si necesita una versión anterior como 3.13 o 3.12 (por ejemplo, porque un paquete de terceros aún no es compatible con 3.14), instálela con el PPA de deadsnakes o pyenv; no reemplace el sistema python3, ya que eso puede dañar las herramientas del sistema.

Si necesita una versión anterior o más nueva que aún no está en el repositorio, use el PPA de deadsnakes:


sudo add-apt-repository ppa:deadsnakes/ppa
sudo apt update
 
# For example, install 3.12
sudo apt install python3.12 python3.12-venv -y
python3.12 --version

Note

La instalación de varias versiones de python3.x no cambia a qué versión apunta python3. Cuando necesite cambiar las versiones globales/de proyecto de manera flexible, use pyenv (que se explica a continuación).

Crear entornos virtuales con venv

venv es la herramienta de entorno virtual integrada de Python, recomendada para el aislamiento de dependencias a nivel de proyecto:


# Create a virtual environment
python3 -m venv myproject-env
 
# Activate the virtual environment
source myproject-env/bin/activate
 
# Your prompt will now show (myproject-env)
# Install dependencies
pip install requests flask
 
# Export dependencies
pip freeze > requirements.txt
 
# Install from a file
pip install -r requirements.txt
 
# Deactivate the virtual environment
deactivate

gestión de paquetes pip

Uso básico


# Install a package
pip install package-name
 
# Install a specific version
pip install package-name==1.2.3
 
# Upgrade a package
pip install --upgrade package-name
 
# Uninstall a package
pip uninstall package-name
 
# List installed packages
pip list
 
# Find outdated packages
pip list --outdated

Configurar fuentes espejo de China

Cuando se utiliza pip en China continental, se recomienda configurar una fuente espejo para descargas más rápidas:


pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

O cree manualmente ~/.pip/pip.conf:


[global]
index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
trusted-host = pypi.tuna.tsinghua.edu.cn

Fuentes de espejos comunes:

Tsinghua: https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
Aliyun: https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
USTC: https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/

Pyenv Gestión multiversión

pyenv le permite instalar y cambiar entre múltiples versiones de Python en la misma máquina:

Instalar dependencias


sudo apt install -y make build-essential libssl-dev zlib1g-dev \
  libbz2-dev libreadline-dev libsqlite3-dev wget curl llvm \
  libncursesw5-dev xz-utils tk-dev libxml2-dev libxmlsec1-dev \
  libffi-dev liblzma-dev

Instalar pyenv


curl https://pyenv.run | bash

Agregue lo siguiente al final de ~/.bashrc (o ~/.zshrc):


export PYENV_ROOT="$HOME/.pyenv"
export PATH="$PYENV_ROOT/bin:$PATH"
eval "$(pyenv init -)"
eval "$(pyenv virtualenv-init -)"

Aplicar la configuración:


source ~/.bashrc

Usando pyenv


# List installable versions
pyenv install --list | grep "^  3\."
 
# Install a specific version
pyenv install 3.13
pyenv install 3.14
 
# Set the global version (3.14 recommended)
pyenv global 3.14
 
# Set a local version for a project
cd /path/to/project
pyenv local 3.14
 
# List installed versions
pyenv versions

Conda / Miniconda

Conda es una herramienta de gestión de entornos y paquetes multiplataforma ampliamente utilizada en ciencia de datos:

Instalar miniconda


mkdir -p ~/miniconda3
wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh -O ~/miniconda3/miniconda.sh
bash ~/miniconda3/miniconda.sh -b -u -p ~/miniconda3
rm ~/miniconda3/miniconda.sh

Inicialice el shell:


~/miniconda3/bin/conda init bash
source ~/.bashrc

Configurar el espejo de China


conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
conda config --set show_channel_urls yes

Usando Conda


# Create an environment
conda create -n myenv python=3.14
 
# Activate the environment
conda activate myenv
 
# Install packages
conda install numpy pandas matplotlib
 
# Export an environment
conda env export > environment.yml
 
# Create an environment from file
conda env create -f environment.yml
 
# List all environments
conda env list
 
# Remove an environment
conda env remove -n myenv
 
# Deactivate
conda deactivate

uv: Administrador de paquetes de próxima generación

uv es un administrador de paquetes Python increíblemente rápido escrito en Rust, compatible con pip:


# Install uv
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
 
# Use uv as a pip replacement
uv pip install requests
uv pip install -r requirements.txt
 
# Create a virtual environment
uv venv myenv
source myenv/bin/activate
 
# Manage projects with uv
uv init myproject
cd myproject
uv add flask sqlalchemy
uv run python app.py

Estructura recomendada del proyecto


myproject/
├── pyproject.toml        # Project configuration (recommended)
├── requirements.txt      # Dependency list
├── src/
│   └── myproject/
│       ├── __init__.py
│       └── main.py
├── tests/
│   └── test_main.py
├── .gitignore
└── README.md

Elija sabiamente sus herramientas para administrar eficientemente su entorno de desarrollo Python. Para proyectos simples, se recomienda venv + pip. Para proyectos de ciencia de datos, Conda es el camino a seguir. Para mayor velocidad, prueba uv.