Python Peut-Il Fonctionner Sur Raspberry Pi ?

La réponse courte : oui, sans hésiter. Python peut-il fonctionner sur Raspberry Pi ? C’est même l’un de ses terrains de jeu favoris. Que tu bricoles un capteur, un serveur maison ou un projet d’IA miniature, le couple Python + Raspberry Pi est à la fois simple à démarrer et assez puissant pour aller loin. Dans ce guide, tu verras quelle version installer, comment la configurer proprement, et comment parler au matériel (GPIO, caméra, bus I2C/SPI) tout en gardant des performances correctes et un système fiable.

Compatibilité De Python Avec Raspberry Pi

Modèles Pris En Charge Et Architectures (ARMv6, ARMv7, ARM64)

Tous les Raspberry Pi modernes prennent en charge Python. Les différences se jouent surtout sur l’architecture CPU:

ARMv6: Raspberry Pi 1 et Pi Zero (première génération), matériel limité, plutôt pour scripts légers.
ARMv7/ARMv8 32 bits: Pi 2 (révisions récentes), Pi 3, bonne base pour l’apprentissage et l’IoT.
ARM64 (ARMv8 64 bits): Pi 3, Pi 4, Pi 5, Pi Zero 2 W, idéal pour tirer parti des paquets scientifiques et des performances modernes.

Sur Pi 5 (Cortex‑A76), Python tourne très bien et profite d’un bond de performance notable par rapport aux générations précédentes.

Versions De Python Disponibles (Fin De Vie De Python 2.7)

Python 2.7 est en fin de vie depuis 2020: oublie-le. Raspberry Pi OS fournit Python 3 par défaut. Selon la version de l’OS, tu auras Python 3.11, 3.12 ou 3.13 (sorti fin 2024) via les dépôts ou par compilation. La majorité des bibliothèques courantes sont compatibles 3.11+ et beaucoup proposent déjà des roues précompilées pour ARM64, ce qui simplifie l’installation.

Choix Du Système: Raspberry Pi OS 32 Bits Ou 64 Bits

32 bits: compatibilité maximale et consommation mémoire réduite. Suffisant pour l’enseignement, des scripts, l’automatisation légère.
64 bits: recommandé sur Pi 4 et Pi 5, surtout si tu utilises numpy/scipy, la caméra, ou des modèles ML. Tu profites souvent de meilleures perfs et de paquets optimisés (OpenBLAS, NEON).

Si tu pars de zéro sur un Pi 4/5, opte pour Raspberry Pi OS 64 bits, sauf contrainte spécifique.

Installer Python Sur Raspberry Pi

Via Le Gestionnaire De Paquets (apt)

Le plus simple et le plus fiable. Mets à jour puis installe:

sudo apt update && sudo apt full-upgrade
sudo apt install -y python3 python3-pip python3-venv python3-dev

Tu obtiens un Python système, stable, bien intégré à l’OS. Pour la plupart des projets, c’est suffisant.

Avec Pyenv Pour Gérer Plusieurs Versions

Besoin de jongler entre Python 3.10, 3.11 et 3.13 ? Pyenv est pratique. Installe les dépendances de compilation (build-essential, libssl-dev, zlib1g-dev, libbz2-dev, libreadline-dev, libsqlite3-dev, libffi-dev, liblzma-dev, tk-dev…) puis pyenv. Tu pourras installer et sélectionner finement la version voulue par projet. C’est idéal si tu maintiens des applis aux exigences hétérogènes.

Depuis Les Sources (Compilation)

Option la plus flexible, surtout sur ARM64 pour tirer le meilleur des optimisations. Télécharge les sources officielles, active l’optimisation (–enable-optimizations, PGO/LTO) et compile. C’est plus long, mais tu peux gagner quelques pourcents de performance et profiter immédiatement des versions récentes quand elles ne sont pas encore dans apt.

Installer Des Modules Avec Pip

Évite d’installer des paquets globalement. Utilise un environnement virtuel (python3 -m venv .venv, source .venv/bin/activate) puis:

pip install –U pip wheel
pip install gpiozero picamera2 numpy

Sur ARM, privilégie les roues précompilées. Si pip compile, assure-toi d’avoir les en-têtes (python3-dev) et bibliothèques système nécessaires (ex: libatlas/blas pour numpy si pas de roue).

Configurer Un Environnement De Développement

Créer Et Gérer Des Environnements Virtuels

Travaille toujours dans un venv par projet pour isoler dépendances et versions:

python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -U pip

Garde un fichier requirements.txt pour rejouer l’environnement à l’identique (pip freeze > requirements.txt, puis pip install -r requirements.txt).

IDE Et Éditeurs Recommandés (Thonny, VS Code)

Thonny: léger, parfait pour débuter. Préinstallé sur Raspberry Pi OS. Débogage simple, exécution pas à pas.
VS Code: plus complet. Sur Pi 4/5, l’expérience est fluide, surtout en 64 bits. Utilise l’extension Python de Microsoft pour linting (Pylint/Ruff), formatage (Black) et tests.

Nano, Vim ou Micro font l’affaire en SSH si tu préfères la ligne de commande.

Gestion Des Dépendances Et Fichiers Requirements

Utilise requirements.txt pour des applis simples. Pour des projets grandissants, un pyproject.toml (poetry/pdm) rend la résolution des versions plus robuste. Pense à épingler les versions critiques et à documenter les commandes d’installation dans un README. C’est ce qui fait la différence le jour où tu migres de Pi 3 vers Pi 5 sans casse.

Accéder Au Matériel Avec Python

GPIO Et Bibliothèques (RPi.GPIO, gpiozero)

Pour manipuler les broches, la voie moderne et simple, c’est gpiozero. Elle offre une API haut niveau (LED, Button, PWMLED…) et s’appuie sur différents “pin factories” (RPi.GPIO, lgpio, pigpio). Sur Raspberry Pi OS récents (Bookworm+) et Pi 5, préfère gpiozero avec lgpio ou pigpio pour une compatibilité nickel. RPi.GPIO historique fonctionne encore sur certains systèmes, mais il repose sur des interfaces anciennes: évite-le sur des installations récentes.

Caméra, I2C, SPI Et UART

Caméra: la pile libcamera est standard maintenant. Utilise la bibliothèque Python Picamera2 pour capturer photos/vidéos et contrôler l’ISP. L’ancienne picamera (v1) est obsolète sur les OS modernes.
I2C/SPI/UART: active-les via raspi-config (Interface Options). En Python, smbus2 gère l’I2C, spidev pour le SPI, et pyserial pour l’UART. Vérifie les groupes système: ton utilisateur doit appartenir à gpio, i2c, spi, video pour éviter d’utiliser sudo.

Exemples De Projets: LED, Capteurs Et Caméra

Begin simple: allumer une LED avec gpiozero (LED(17).blink()) pour valider le câblage. Enchaîne avec un capteur de température I2C (BME280) et envoie les mesures sur un dashboard local (Flask + SQLite). Côté image, un script Picamera2 pour détecter un mouvement et sauvegarder des photos sur un NAS. Ce sont des micro-projets, mais ils couvrent les E/S, la caméra, le réseau, et te donnent une base réutilisable.

Performance, Optimisations Et Limitations

Différences Entre Pi Zero, 3, 4 Et 5

Pi Zero/Zero W (ARMv6) : pour scripts très légers, domotique basique, capteurs ponctuels. Les perfs CPU et la RAM limitent l’usage de paquets lourds.
Pi 3: suffisant pour serveurs modestes et GPIO temps non critique.
Pi 4: gros saut (CPU/GPU, plus de RAM). Python avec numpy, serveurs web, et tâches d’automatisation tournent confortablement.
Pi 5: autre ligue. Le CPU (Cortex‑A76) et le stockage PCIe (via HAT/expansion) ouvrent des usages plus sérieux: traitement d’images, petites inférences ML locales, build plus rapides.

32 Bits Vs 64 Bits, Numpy/Scipy Et Accélérations

En 64 bits, tu profites de registres plus larges et d’optimisations NEON. Numpy et SciPy tirent parti d’OpenBLAS sur ARM64, ce qui change la donne pour l’algèbre linéaire. Pour la vision (OpenCV), les paquets précompilés 64 bits sont souvent mieux optimisés. Sur Pi 4/5 avec 4–8 Go de RAM, le 64 bits est cohérent. En 32 bits, tu gagneras parfois un peu de mémoire, mais tu perdras en vitesse pour le calcul scientifique.

Astuce: si tu compiles toi-même numpy/scipy, assure-toi d’avoir les bons flags et bibliothèques (OpenBLAS). Sinon, reste sur les roues précompilées.

Alternatives D’Exécution (PyPy, Nuitka, Cython)

PyPy: accélère certains workloads Python pur (boucles, structures). Moins utile si ton code passe la majorité du temps dans des extensions C (numpy), mais excellent pour des outils CLI ou services I/O-bound avec un peu de CPU.
Nuitka: compile tes scripts en binaires optimisés. Tu peux gagner en démarrage et en distribution.
Cython: convertir les points chauds en extensions C donne des boosts tangibles, surtout pour le traitement de données “maison”.

Le GIL reste une limite pour le parallélisme CPU-bound. Privilégie multiprocessing ou des librairies natives qui libèrent le GIL. Sur I/O, asyncio fonctionne très bien sur Pi.

Déploiement, Maintenance Et Sécurité

Démarrage Automatique De Scripts (systemd)

Pour lancer ton script au boot, crée une unité systemd simple qui active ton venv et gère les redémarrages. Place le service dans /etc/systemd/system, active-le (systemctl enable), puis vérifie les logs avec journalctl. Évite cron @reboot pour les services long‑running: systemd est plus robuste.

Mises À Jour, Gestion Des Versions Et Sauvegardes

Mets à jour régulièrement: sudo apt update && sudo apt full-upgrade. Mets aussi à jour tes paquets pip dans un venv dédié, pas globalement.
Versionne ton code (Git) et tague les versions déployées. Conserve un requirements.txt ou un lock pour pouvoir revenir en arrière rapidement.
Sauvegardes: fais une image de la carte SD avant une grosse mise à jour, ou utilise rsync pour le répertoire de projet et les données. Les cartes SD s’usent: un SSD USB sur Pi 4/5 augmente fiabilité et vitesse.

Bonnes Pratiques De Sécurité Réseau Et Droits

Change le mot de passe par défaut et désactive l’utilisateur pi si tu ne l’emploies pas. Active le pare-feu ufw avec des règles simples.
N’exécute pas Python en sudo par défaut. Ajoute ton utilisateur aux groupes gpio, i2c, spi, video pour l’accès matériel sans privilèges root.
Si tu exposes un service, limite-le au LAN, mets Nginx en reverse proxy, active TLS, et garde un œil sur les journaux. Les clés SSH plutôt que les mots de passe, toujours.

Conclusion

Alors, Python peut-il fonctionner sur Raspberry Pi ? Oui, et c’est même l’un des meilleurs combos pour apprendre, prototyper et déployer de vrais petits services. Choisis Raspberry Pi OS 64 bits si tu es sur Pi 4/5, installe Python via apt (ou pyenv si tu dois multiplier les versions), travaille en environnements virtuels, et utilise gpiozero/Picamera2 pour parler au matériel. Pour la performance, 64 bits et des paquets scientifiques optimisés font la différence: et si tu as besoin de plus, tente PyPy, Cython ou Nuitka.

Reste pragmatique: begin simple, mesure, optimise ce qui compte, et sécurise ton déploiement. Tu auras un système stable, rapide, et prêt pour tes prochaines idées, des LED qui clignotent jusqu’aux projets caméra et à l’IA embarquée.

Foire aux questions

Python peut-il fonctionner sur Raspberry Pi ?

Oui. Tous les modèles récents (Pi 3, 4, 5, Zero 2 W) exécutent très bien Python 3. Raspberry Pi OS fournit Python 3.11–3.13. Sur Pi 4/5, privilégie l’OS 64 bits pour de meilleures performances, surtout avec numpy/scipy. Installe via apt, utilise des environnements virtuels et des roues ARM64.

Quelle version de Python installer sur Raspberry Pi (Pi 3, Pi 4, Pi 5) ?

Évite Python 2.7 (fin de vie). Choisis Python 3.11 à 3.13 selon les dépôts. Sur Pi 4/5 en 64 bits, tu bénéficies de roues précompilées ARM64 pour les bibliothèques scientifiques. Besoin de plusieurs versions ? Utilise pyenv pour installer/alterner précisément selon chaque projet.

Comment installer Python et configurer pip/venv sur Raspberry Pi ?

Mets à jour l’OS (apt update/full-upgrade), installe python3, python3-pip, python3-venv et python3-dev. Crée un venv par projet (python3 -m venv .venv), active-le, puis mets à jour pip/wheel et installe les paquets. Privilégie les roues précompilées; évite d’installer globalement avec sudo.

Comment accéder aux GPIO, à la caméra et aux bus I2C/SPI en Python ?

Utilise gpiozero (avec lgpio/pigpio) pour les GPIO; Picamera2 pour la caméra (libcamera); smbus2 pour l’I2C, spidev pour le SPI et pyserial pour l’UART. Active I2C/SPI/UART via raspi-config. Ajoute l’utilisateur aux groupes gpio, i2c, spi, video pour éviter sudo.

32 bits ou 64 bits pour Python sur Raspberry Pi : que choisir ?

Le 32 bits maximise la compatibilité et consomme moins de RAM, pratique pour scripts et enseignement. Le 64 bits est recommandé sur Pi 4/5: meilleures performances, optimisations NEON, paquets numpy/scipy/OpenCV plus rapides. Pour l’algèbre linéaire et la vision, 64 bits change nettement la donne.

Puis-je utiliser Docker pour exécuter Python sur Raspberry Pi et accéder au GPIO ?

Oui. Docker fonctionne sur ARM. Pour accéder au matériel, mappe les périphériques (ex.: /dev/gpiochip*), passe les groupes adéquats au conteneur et évite –privileged si possible. Monte les volumes pour le code et les données. Python peut-il fonctionner sur Raspberry Pi en conteneur ? Tout à fait, sans souci majeur.