无咫云股票交易系统的Docker后端部署——data-processing强化学习环境配置：）

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已于 2025-05-12 23:25:18 修改 · 2.2k 阅读

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#docker #容器 #运维 #人工智能

于 2025-05-11 15:14:42 首次发布

股票交易系统的Docker后端：）

股票交易系统的Docker后端

1）安装WSL+Ubuntu+Docker

确保Window系统已安装WSL。
具体请参考安装WSL | Microsoft Learn
下载ubuntu与Docker-Desktop。
具体请参考0基础基于最新WSL2的Window Docker安装及搭建内网穿透保姆级教程
检查Docker版本，确保其支持最新功能。

这里有个小撇步。因为一般Docker-Desktop会默认下在C盘，而且还不能设置下载目录。下完以后，您可以把整个Docker文件夹放在D盘，然后在原来的C盘存取Docker的根目录位置建立一个符号链接，链接到D盘。让电脑“假装”那些文件是在C盘的。不论您是否迁移了文件夹，当您点开您Docker-Desktop的所在根目录下的Docker源文件夹，电脑显示出来的文件资源内容是一样的，只是它们本身所在的目录是不同的。

管理磁盘空间是极其重要的。请您自己多完成一个小任务。当然，您也可以按照自己的方法管理磁盘空间。

任务1：怎么用建立符号链接的方法使得Docker整个项目以及其后续产生的文件不占用C盘空间?
mklink | Microsoft Learn

2）创建项目文件夹

在F盘（或是您喜欢的盘），新建一个目录F:\无咫云智能投顾平台，用于存放项目文件。

您可以把项目文件夹改成您喜欢的名字，比如“逆天炸裂智能投顾平台”（……这个名字有点蠢……无伤大雅)。总之，博主强烈支持您将着手过的所有项目个性化，改成自己喜欢的名字。😃

在项目目录中创建必要的文件，包括Dockerfile（这是个没有后缀名的文件，新建txt文件改好名字删掉后缀名，然后左键点击空白处即可）、requirements.txt等。确保项目结构清晰，便于后续维护。
设置目录桌面快捷方式，方便后续访问。

项目文件夹

Dockerfile：

# Use AKTools image with Python 3.11 base from AKShare
FROM registry.cn-shanghai.aliyuncs.com/akfamily/aktools:1.7.27

# Set the working directory
WORKDIR /home

# Install system dependencies for Python and necessary libraries
RUN sed -i 's|http://archive.ubuntu.com/ubuntu|http://mirrors.aliyun.com/ubuntu|g' /etc/apt/sources.list && \
    apt update && apt-get update && \
    apt install -y \
        curl \
        git \
        libsdl2-dev libsdl2-image-dev libjpeg-dev libsdl2-mixer-dev \
        libsdl2-ttf-dev libportmidi-dev pkg-config libfreetype6-dev \
        build-essential python3-dev \
        python3-distutils \
        cmake libopenmpi-dev zlib1g-dev libgl1-mesa-glx swig && \
    apt-get clean && \
    rm -rf /var/lib/apt/lists/*

# Install Node.js (version 18.x for JupyterLab compatibility)
RUN curl -fsSL https://deb.nodesource.com/setup_18.x | bash - && \
    apt-get install -y nodejs && \
    apt-get clean && \
    rm -rf /var/lib/apt/lists/*

# Copy requirements.txt to the container
COPY requirements.txt /home/requirements.txt

# Install Python dependencies
RUN pip install --upgrade pip six wheel && \
    pip install -r requirements.txt && \
    pip install flask pyhive setuptools akshare pandas numpy thrift_sasl thrift && \
    pip install git+https://github.com/AI4Finance-Foundation/FinRL.git && \
    pip install jupyterlab ipywidgets notebook widgetsnbextension

# Clone FinRL repository (optional, if needed for scripts)
RUN git clone https://github.com/AI4Finance-Foundation/FinRL.git

# Expose JupyterLab port
EXPOSE 8888

# Start JupyterLab
CMD ["jupyter", "lab", "--ip", "0.0.0.0", "--port", "8888", "--no-browser", "--allow-root"]

requirements.txt：

absl-py==2.1.0
aiodns==3.2.0
aiohappyeyeballs==2.4.3
aiohttp==3.11.8
aiohttp-cors==0.7.0
aiosignal==1.3.1
akracer==0.0.13
akshare==1.15.40
aktools==0.0.70
ale-py==0.10.1
alpaca-trade-api==3.2.0
anyio==3.6.1
appdirs==1.4.4
argon2-cffi==23.1.0
argon2-cffi-bindings==21.2.0
arrow==1.3.0
asttokens==2.4.1
async-lru==2.0.4
async-timeout==5.0.1
asyncio==3.4.3
attrs==24.2.0
babel==2.16.0
beautifulsoup4==4.11.1
bleach==6.2.0
blinker==1.9.0
cachetools==5.5.0
cattrs==22.1.0
ccxt==3.1.60
certifi==2022.9.14
cffi==1.17.1
cfscrape==2.1.1
charset-normalizer==2.1.1
clarabel==0.9.0
click==8.1.3
cloudpickle