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一、動機
最近打算折騰vn.py,但只有py27版本的,因為一向習慣使用最新穩定版的,所以不得不裝py27的環境,不得不說
Python的全局鎖真的很煩。
身為懶癌患者,必然使用全功能的anaconda,但不想同時裝py27和py35兩個版本的anaconda巨無霸(同時裝兩個,
不知道conda是否也可以管理環境),于是選擇用conda裝python27的環境及一些必要的包。
弄了幾天終于把辦公電腦和家里的Mac機上的環境都配好了,即使有了官方的安裝教材,也踩了不少坑。
(因為國內主要的期貨交易API接口只有windows和linux版,所以Mac上的環境只能用來回測,無法使用vn.py的模擬交易和實盤功能。)
二、Anaconda的安裝
Anaconda的下載頁參見官網下載,Linux、Mac、Windows均支持。
安裝時,會發現有兩個不同版本的Anaconda,分別對應Python 2.7和Python 3.5,兩個版本其實除了這點區別外其他都一樣。后面我們會看到,安裝哪個版本并不本質,因為通過環境管理,我們可以很方便地切換運行時的Python版本。(由于我常用的Python是2.7和3.4,因此傾向于直接安裝Python 2.7對應的Anaconda)
下載后直接按照說明安裝即可。這里想提醒一點:盡量按照Anaconda默認的行為安裝——不使用root權限,僅為個人安裝,安裝目錄設置在個人主目錄下(Windows就無所謂了)。這樣的好處是,同一臺機器上的不同用戶完全可以安裝、配置自己的Anaconda,不會互相影響。
對于Mac、Linux系統,Anaconda安裝好后,實際上就是在主目錄下多了個文件夾(~/anaconda)而已,Windows會寫入注冊表。安裝時,安裝程序會把bin目錄加入PATH(Linux/Mac寫入~/.bashrc,Windows添加到系統變量PATH),這些操作也完全可以自己完成。以Linux/Mac為例,安裝完成后設置PATH的操作是
# 將anaconda的bin目錄加入PATH,根據版本不同,也可能是~/anaconda3/bin echo 'export PATH="~/anaconda2/bin:$PATH"' >> ~/.bashrc # 更新bashrc以立即生效 source ~/.bashrc
配置好PATH后,可以通過which conda或conda --version命令檢查是否正確。假如安裝的是Python 2.7對應的版本,運行python --version或python -V可以得到Python 2.7.12 :: Anaconda 4.1.1 (64-bit),也說明該發行版默認的環境是Python 2.7。
三、環境管理
conda常用命令
查看當前系統下的環境
conda info -e
創建新的環境
# 指定python版本為2.7,注意至少需要指定python版本或者要安裝的包# 后一種情況下,自動安裝最新python版本 conda create -n env_name python=2.7 # 同時安裝必要的包 conda create -n env_name numpy matplotlib python=2.7
環境切換
# 切換到新環境# linux/Mac下需要使用source activate env_name activate env_name #退出環境,也可以使用`activate root`切回root環境 deactivate env_name
移除環境
conda remove -n env_name --all
四、包管理
給某個特定環境安裝package有兩個選擇,一是切換到該環境下直接安裝,二是安裝時指定環境參數-n
activate env_nameconda install pandas # 安裝anaconda發行版中所有的包 conda install anaconda conda install -n env_name pandas
查看已經安裝的package
conda list # 指定查看某環境下安裝的package conda list -n env_name
查找包
conda search pyqtgraph
更新包
conda update numpy conda update anaconda
卸載包
conda remove numpy
五、vnpy環境配置中遇到的疑難雜癥
1、64位系統和root環境下指定安裝32位
vnpy在window系統下使用的python版本和package都是32位的,但除非下載anaconda時就下載32位版本。
現在大多數系統都是64位了吧,我裝的也是64位,那么用conda安裝時默認64位,stackoverflow了發現解 決方案,安裝前設置使用32位:
# 設置32位set CONDA_FORCE_32BIT=1 conda create -n env_name python=2.7 conda install numpy pandas # 切回系統默認set CONDA_FORCE_32BIT=
2、設置國內鏡像
家里用的長城寬帶,訪問國外資源的網速簡直不能忍,于是看了下conda有沒有國內的鏡像。然后真找到了一個
清華大學TUNA鏡像清華大學 TUNA 鏡像源
網站有添加方法
# 需要去掉網址的引號 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/conda config --set show_channel_urls yes
如果命令行方法添加不上,可以在用戶目錄下的.condarc中添加https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/:
如果沒有該文件可以直接創建,Windows為C://Users/username/.condarc,Linux/Mac為~/.condarc
結果如下:
channels: - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ - defaults show_channel_urls: yes
以上就是本文的全部內容,希望對大家的學習有所幫助,也希望大家多多支持億速云。
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