En bref :
- Exécuter un script Python depuis le terminal se fait principalement via la commande python ou python3.
- Rendre un fichier .py exécutable sur Unix nécessite une shebang et des permissions d’exécution (chmod +x).
- Les environnements Python isolent les dépendances et simplifient l’automatisation des scripts.
- Vérifiez la version de l’interpréteur Python et activez l’environnement avant d’exécuter script.
- Je partage des astuces pratiques, des commandes clés et des liens pour aller plus loin.
Je vous propose un guide pratique et direct : je partage ce que j’utilise quotidiennement pour créer, tester et déployer un script Python depuis la ligne de commande. Basé sur des années de production web et d’automatisation, ce tutoriel couvre trois méthodes rapides, des erreurs fréquentes et des optimisations pour gagner du temps en console.
Réponse rapide (à lire si vous manquez de temps) : Pour exécuter un script Python depuis le terminal, placez-vous dans le dossier contenant le fichier .py, vérifiez la version avec python –version ou python3 –version, puis lancez python your_script.py (ou python3 your_script.py). Sur Unix, ajoutez une shebang (#! /usr/bin/env python3), faites chmod +x your_script.py et exécutez ./your_script.py. Pour isoler les dépendances, créez et activez un environnement Python avec python -m venv env puis source env/bin/activate.
Exécuter un script Python depuis la ligne de commande (méthode simple et rapide)
En un mot : utilisez la commande python ou python3 depuis le terminal pour lancer votre fichier .py.
Quand j’ai commencé à automatiser les rapports pour un client, la première étape a toujours été d’ouvrir la console et d’exécuter mon script. Voici la démarche que j’applique systématiquement.
- Ouvrir le terminal (Terminal sur macOS/Linux, CMD/PowerShell sur Windows).
- Se déplacer dans le dossier contenant le fichier .py : cd /chemin/vers/projet.
- Vérifier l’interpréteur Python : python –version ou python3 –version.
- Lancer le script : python your_script.py ou python3 your_script.py.
Exemple minimal : si your_script.py contient print(« Hello, World! »), la commande ci-dessus affichera le message dans le terminal. Si vous avez plusieurs versions de Python, préférez python3 pour les environnements modernes.
Liens utiles pour approfondir les bases et les structures de contrôle : mon premier programme, les bases du langage, et les conditions if/elif/else.
Astuce rapide : si votre script prend des arguments, passez-les après le nom du fichier : python script.py arg1 arg2. C’est la méthode la plus directe pour l’exécuter script depuis la ligne de commande.
Insight clé : maîtriser la commande de base vous fait gagner immédiatement en productivité.
Rendre un script exécutable sur macOS / Linux (chmod, shebang et permissions d’exécution)
En un mot : ajoutez une shebang, donnez les permissions d’exécution et exécutez directement le fichier .py depuis la racine du projet.
J’ai transformé des utilitaires internes en outils exécutables pour les équipes; le gain : lancer un script sans préfixer par l’interpréteur Python. Voici comment je procède.
- Ajouter en première ligne du script : #! /usr/bin/env python3.
- Changer les permissions : chmod +x your_script.py.
- Exécuter : ./your_script.py.
- Vérifier les chemins si vous utilisez des dépendances ou des modules locaux.
Exemple pratique : pour un script d’automatisation de sauvegarde, la shebang garantit l’usage de la bonne version de Python sur différents serveurs. Attention aux retours à la ligne Windows qui peuvent provoquer une erreur « bad interpreter » : utilisez dos2unix si nécessaire.
Ressources complémentaires pour approfondir : la gestion des types et opérateurs (opérateurs arithmétiques), ou les structures de données comme les listes et les dictionnaires.
Checklist pour débogage : vérifier la shebang, les droits du fichier et la version globale de Python. Cela évite 80% des erreurs d’exécution sur serveur.
Insight clé : rendre le script exécutable simplifie son intégration dans des tâches planifiées et facilite l’automatisation.
Utiliser un environnement virtuel pour exécuter un script Python (meilleure pratique)
En un mot : créez un environnement Python isolé pour éviter les conflits de dépendances et exécuter vos scripts en toute sécurité.
Pour un projet client où j’ai dû gérer plusieurs versions de bibliothèques, l’environnement virtuel a évité « l’enfer des dépendances ». Voici mon processus recommandé.
- Créer l’environnement : python -m venv env.
- Activer : source env/bin/activate (macOS/Linux) ou envScriptsactivate (Windows).
- Installer les dépendances : pip install -r requirements.txt.
- Exécuter le script comme d’habitude : python your_script.py.
- Désactiver après usage : deactivate.
J’utilise systématiquement des environnements virtuels pour chaque projet : cela permet d’avoir des versions spécifiques de *Flask*, *Requests* ou *pandas* sans impacter d’autres projets. Pour l’automatisation CI/CD, activez l’environnement dans le job avant l’exécution des tests.
Pour approfondir les fonctions et signatures : fonctions, args et kwargs, ainsi que la POO si votre script est orienté objet : classes et objets. Pour manipuler des données tabulaires, pensez à NumPy / pandas.
Astuce : conservez un fichier requirements.txt et documentez la version de Python (ex : 3.11) pour faciliter la reproduction de l’environnement sur d’autres machines.
Insight clé : l’environnement Python protège vos projets et facilite le déploiement reproductible.
Bonnes pratiques, erreurs fréquentes et automation
En un mot : documentez, testez en local, automatisez l’exécution via des tâches planifiées ou CI.
- Vérifiez toujours la version de l’interpréteur Python avant d’exécuter le script.
- Utilisez des environnements Python pour isoler les dépendances.
- Sur Unix, ne négligez pas la shebang et les permissions d’exécution.
- Pour l’automatisation, ajoutez des logs et des codes de sortie cohérents.
- Incluez des tests unitaires et utilisez un linter pour éviter les erreurs de syntaxe.
J’automatise souvent l’exécution avec des jobs GitHub Actions ou des cron jobs. Exemple d’un cas réel : un script de génération de rapports s’exécute chaque matin via cron, s’active dans un environnement virtuel et envoie un mail si une erreur survient.
Insight clé : combiner rigueur (env, permissions, logs) et automatisation transforme un simple script en outil fiable en production.
La vidéo ci-dessus illustre la commande de base et les variantes selon l’OS.
Cette deuxième vidéo montre la création et l’utilisation d’un environnement virtuel, utile pour les projets professionnels.
Ressources rapides et suites logicielles
- Syntaxe pour débutants — utile pour les premiers scripts.
- Manipulation de listes — fréquente dans les scripts d’automatisation.
- Range & enumerate — gain de lisibilité pour les boucles.
- Décorateurs et méthodes — pour structurer du code réutilisable.
Insight clé : capitalisez sur des ressources fiables pour monter en compétence rapidement et éviter les pièges courants.
Comment vérifier rapidement que Python est installé sur mon système ?
Exécutez dans le terminal : python –version ou python3 –version. Si la commande retourne un numéro de version, l’interpréteur Python est présent. Sur Windows, vérifiez aussi les variables d’environnement si la commande n’est pas reconnue.
Que faire si mon script ne s’exécute pas après chmod +x ?
Vérifiez la première ligne (shebang), assurez-vous que le chemin indiqué (env python) existe et que le fichier n’a pas de retours Windows. Utilisez dos2unix si besoin et relancez chmod +x.
Pourquoi utiliser un environnement virtuel pour exécuter un script Python ?
Un environnement virtuel isole les dépendances du projet, évite les conflits de versions et rend l’automatisation et le déploiement plus sûrs et reproductibles.
Puis-je exécuter un script Python sans l’extension .py ?
Oui, mais il est recommandé de conserver l’extension .py pour la lisibilité et l’intégration avec les outils. Sur Unix, la shebang et les permissions d’exécution permettent d’exécuter des fichiers sans extension.