Ambiente de Desenvolvimento Python

Diferenças de versão 26.10

As notas de versão 26.10 listam Python 3.14.7. As instruções 26.04 abaixo mantêm seu escopo. Verifique python3 --version, reconstrua os ambientes virtuais do projeto e verifique as dependências de 26.10; não substitua o sistema Python. Notas de lançamento oficiais

Ubuntu 26.04 envia Python 3.14 por padrão (3.14.3 nas imagens 26.04.1). Este artigo aborda como configurar um ambiente de desenvolvimento Python completo com gerenciamento de ambiente virtual e multiversão.

Sistema Python

Verifique a versão do sistema Python:


python3 --version

Instale pacotes de desenvolvimento essenciais:


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

Warning

Ubuntu 26.04 segue PEP 668: o sistema Python está marcado como “gerenciado externamente”, portanto você não pode pip install diretamente no ambiente do sistema - isso gera um erro externally-managed-environment. Sempre instale dentro de um ambiente virtual (venv/conda) ou use pipx para ferramentas CLI independentes.

Usando Python 3.14 e outras versões

Por padrão, python3 aponta para Python 3.14 (3.14.3 nas imagens 26.04.1). Verifique a versão atual:


python3 --version
# Python 3.14.3

Se você precisar de uma versão mais antiga, como 3.13 ou 3.12 (por exemplo, porque um pacote de terceiros ainda não suporta 3.14), instale-a com o PPA ou pyenv do deadsnakes; não substitua o sistema python3, pois isso pode quebrar as ferramentas do sistema.

Se você precisar de uma versão mais antiga ou mais recente que ainda não esteja no repositório, use o PPA 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

A instalação de diversas versões python3.x não altera a versão para a qual python3 aponta. Quando você precisar alternar versões globais/do projeto de maneira flexível, use pyenv (abordado abaixo).

Crie ambientes virtuais com venv

venv é a ferramenta de ambiente virtual integrada do Python, recomendada para isolamento de dependência em nível de projeto:


# 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

gerenciamento de pacotes 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 fontes de espelho da China

Ao usar o pip na China continental, é recomendado configurar uma fonte espelhada para downloads mais rápidos:


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

Ou crie manualmente ~/.pip/pip.conf:


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

Fontes de espelho comuns:

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

Gerenciamento multiversão pyenv

pyenv permite instalar e alternar entre várias versões do Python na mesma máquina:

Instalar dependências


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

Instale o pyenv


curl https://pyenv.run | bash

Adicione o seguinte ao final de ~/.bashrc (ou ~/.zshrc):


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

Aplique a configuração:


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 é um pacote multiplataforma e ferramenta de gerenciamento de ambiente amplamente utilizado em ciência de dados:

Instale o 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

Inicialize o shell:


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

Configurar o espelho chinês


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: Gerenciador de pacotes de última geração

uv é um gerenciador de pacotes Python extremamente rápido escrito em Rust, compatível com 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

Estrutura de projeto recomendada


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

Escolha suas ferramentas com sabedoria para gerenciar com eficiência seu ambiente de desenvolvimento Python. Para projetos simples, recomenda-se venv + pip. Para projetos de ciência de dados, Conda é a escolha certa. Para velocidade, experimente o UV.