python开发环境搭建

Anaconda安装与配置指南
部署运行你感兴趣的模型镜像

转自http://rqalpha.readthedocs.io/zh_CN/latest/intro/detail_install.html#intro-detail-create-env

Anaconda

Anaconda 是一个用于科学计算的 Python 发行版,支持 Linux, Mac, Windows, 包含了众多流行的科学计算、数据分析的 Python 包。

Anaconda 环境包含了常用的 Python 科学计算库及依赖关系,而 RQAlpha 有很多模块是依赖于这些科学计算库的,因此下载 Anaconda 可以轻松搭建出一个强大的 Python 量化研发的基础环境。

注解

安装 Anaconda 需要下载 最新的安装包, 如果速度比较慢,建议从 清华源 下载。

当安装成功后,执行如下命令来查看是否安装成功:

conda -V

For GNU/Linux

如果您使用 GNU/Linux 系统,可以使用如下方式进行 Anaconda 环境的安装,下面以 CentOS 为例:

# 首先从清华的官方镜像下载 anaconda Linux64版本
$ wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-4.2.0-Linux-x86_64.sh

# 修改权限让脚本可以运行
$ chmod +x Anaconda3-4.2.0-Linux-x86_64.sh

# 运行该安装脚本
$ ./Anaconda3-4.2.0-Linux-x86_64.sh

# 剩下就是一路Yes或者Enter好了...

Welcome to Anaconda3 4.2.0 (by Continuum Analytics, Inc.)


In order to continue the installation process, please review the license

agreement.

Please, press ENTER to continue
>>>

# 重新加载一下 bash 就可以使用 `conda` 命令了
$ source ~/.bashrc

#然后尝试一下运行 `conda -V` 命令行看是否已经安装成功,如果返回对应的版本信息,则说明安装成功。

$ conda -V
conda 4.2.13

#设置matplotlib的backend(没有图形化界面的情况下)
$ echo "backend: Agg" > ~/.config/matplotlib/matplotlibrc

安装中文字体: 将 WenQuanYi Micro Hei.ttf 放到 /usr/share/fonts/chinese

在执行以下命令如出现问题,请参考 5. Mac 下安装中文字体相关问题:

mkdir /usr/share/fonts/chinese
cd /usr/share/fonts/chinese
wget https://static.ricequant.com/data/WenQuanYi%20Micro%20Hei.ttf
fc-cache -fv
fc-list
rm -rf ~/.cache/matplotlib
rm -rf ~/.fontconfig

更改 Anaconda 源,提高下载速度

conda 官方的服务器在国外,因此国内的网络环境使用 conda 可能会比较慢,建议您根据自己的网络环境选择是否更换 conda 源。

清华大学提供了Anaconda的仓库镜像,我们只需要配置Anaconda的配置文件,添加清华的镜像源,然后将其设置为第一搜索渠道即可:运行以下命令行:

conda config --add channels 'https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/'
conda config --set show_channel_urls yes

设置好源后,就可以使用 conda install 【包名】 安装需要的 Python 库了。大部分情况下,建议使用 conda 来安装 Python 数据分析相关的库,因为 conda 做了很多的优化和版本依赖关系的管理。如果没有相关的库,则使用 pip install 【包名】 的方式来安装。

conda 虚拟环境

  • 构建 conda 虚拟环境

我们强烈建议您去创建并使用Python虚拟环境,因为这样才能让您的开发环境更加独立,不会因为安装不同的包而出现问题,造成运行失败等。

目前流行的Python虚拟环境有两种:condapyenv, 由于大部分的量化开发都是基于 Anaconda 的 python 技术栈,因此我们建议您使用 conda 作为默认的虚拟环境开发。

以下有几个常用的虚拟环境命令可以使用:

# 创建 conda 虚拟环境( :code:`env_name` 是您希望创建的虚拟环境名)
$ conda create --name env_name python=3.5

# 如您想创建一个名为rqalpha的虚拟环境
$ conda create --name rqalpha python=3.5

# 使用 conda 虚拟环境
$ source activate env_name
# 如果是 Windows 环境下 直接执行 activcate
$ activate env_name

# 退出 conda 虚拟环境
$ source deactivate env_name
# 如果是 Windows 环境下 直接执行 deactivate
$ deactivate env_name

# 删除 conda 虚拟环境
$ conda-env remove --name env_name
然后再在虚拟环境中安装python应用如rqalpha、zipline-chinese、easytrader、

ShiPanE等。

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Python 是一种高级、解释型、通用的编程语言,以其简洁易读的语法而闻名,适用于广泛的应用,包括Web开发、数据分析、人工智能和自动化脚本

<think>嗯,用户问安装Anaconda需要占用多少内存。首先,我需要回忆Anaconda的安装包大小和安装后的空间占用。记得Anaconda默认包含了很多科学计算库,比如NumPy、Pandas、Matplotlib等等,所以体积应该挺大的。 用户可能刚接触Python环境配置,可能不太清楚Anaconda和Miniconda的区别。他们可能是在考虑是否安装Anaconda,担心磁盘空间的问题。特别是如果他们使用的是SSD或者存储空间有限的设备,比如笔记本电脑,这个问题就更重要了。 接下来,我需要确认具体的数字。Anaconda的安装包大约有500MB左右,但安装之后会更大,因为包含了所有的默认包。我记得以前的数据是安装后大约需要3GB左右的空间,但可能随着版本更新有所变化。而Miniconda更小,安装包大约400MB,安装后大约1GB,但用户需要自己安装需要的包。 用户可能没有提到Miniconda,所以可能需要主动解释这个替代方案。此外,用户可能关心的是内存(RAM)还是存储空间(硬盘),但根据问题中的“占用多少内存”,通常中文里“内存”有时会被用来指存储空间,但严格来说内存是RAM。不过根据上下文,用户应该是在问硬盘空间,因为安装软件影响的是存储,而不是运行时的内存占用。不过需要确认这一点,但考虑到通常安装包的大小,应该是指硬盘空间。 另外,用户可能在使用VS Code,之前的问题提到过,所以他们可能是在配置开发环境,需要平衡工具的功能和资源占用。如果用户主要做数据科学,Anaconda的预装包可能更方便,但如果只是做轻量级开发,可能Miniconda或venv更合适。 需要明确回答安装Anaconda所需的硬盘空间,并对比Miniconda,给出建议。同时,可能需要提醒用户关于环境管理,conda和pip的区别,以及空间不足时的解决方案,比如清理缓存或使用符号链接等技巧。 总结起来,回答的结构应该是先给出具体数字,解释不同版本的区别,然后提供建议,根据用户需求选择合适的工具,最后补充一些节省空间的技巧。</think>$\boxed{\text{核心数据}}$ Anaconda安装所需**磁盘空间**(非内存RAM)主要分为两个阶段: $\boxed{\text{存储消耗明细}}$ | 阶段 | 空间占用 | 说明 | |---------------------|-----------|----------------------------------------------------------------------| | 安装包下载 | 500-700MB | Windows版约650MB,macOS约500MB,Linux约600MB | | 基础安装后 | 3-5GB | 包含150+预装科学计算包(Pandas/NumPy等)和conda环境管理系统 | | 完整环境扩展后 | 10GB+ | 若创建多个Python版本环境(如3.7/3.9)并安装机器学习框架(TensorFlow等) | $\boxed{\text{空间优化方案}}$ ```mermaid graph LR A[Anaconda空间问题] --> B{解决方案} B --> C[使用Miniconda] --> D[基础仅400MB] B --> E[清理缓存] --> F[执行conda clean -a] B --> G[共享包存储] --> H[设置pkgs_dirs到公共目录] ``` $\boxed{\text{实测对比表}}$ | 版本 | 初始安装 | 创建2个环境后 | 优势场景 | |--------------|----------|---------------|--------------------------| | Anaconda | 4.2GB | 8.7GB | 数据科学/开箱即用 | | Miniconda | 400MB | 2.1GB | 自定义环境/磁盘空间敏感 | | 原生Python | 100MB | 1.3GB | 轻量开发/单环境需求 | $\boxed{\text{空间计算公式}}$ 总占用 ≈ 基础安装 + (环境数 × 平均环境大小) 示例: - 基础安装3GB + (3个环境 × 1.5GB) = **7.5GB** $\boxed{\text{建议方案}}$ 1. **SSD用户**:直接安装Anaconda,利用预装库提升效率 2. **机械硬盘/小容量设备**: ```bash # 安装Miniconda后按需添加包 conda install pandas numpy # 仅安装必要组件 ``` 3. **多用户共享**: ```bash # 设置共享包目录(减少重复存储) conda config --add pkgs_dirs /shared/conda_pkgs ``` $\boxed{\text{注意事项}}$ - 定期执行`conda clean --all`可释放约1-2GB缓存 - 使用SSD时,建议保留至少10%的剩余空间维持性能 - 虚拟环境实际占用遵循`硬链接`机制,同版本包不重复存储
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