Anaconda安裝和使用

介紹

Anaconda是開源的Python包管理器。既是Python各類庫的大禮包集合,特別是數據分析和科學計算方面的庫都預裝了，也是一個能建立虛擬機環境的工具。

我爲何安裝

我安裝它的緣由不是科學計算，是由於我要用AkShare庫獲取數據，要求Python 3.6 及以上版本。我電腦Python 2.7.15，又不想升級，因此安裝anaconda，用anaconda建立虛擬機環境，在虛擬機環境使用Python3.7，本地電腦保持原版本不變。

安裝過程

下載地址www.anaconda.com選擇download，

下載最新版本安裝包Anaconda3-2020.02-Windows-x86_64.exe，


這裏選擇安裝目錄，未來建立的各個版本Python的環境文件也都放在這個目錄的子目錄下

這裏我勾選了下面，沒有勾選上面，開始安裝

怎麼用

打開

安裝完成，在開始搜索ana會出現Anaconda prompt，我是以管理員身份運行的，不用管理員權限應該也沒問題。

打開後窗口最前面的(base)表示你正處於Anaconda的基礎環境，基礎環境通常不真正使用，要根據本身具體項目須要創建本身的環境，不然這個工具的威力大打折扣了。
對比base環境的Python版本和正常命令行工具的Python版本，能夠看到二者互不影響。
Ana窗口

普通cmd

修改channels

創建環境的時候要下載不少包，若是下載速度慢會致使下載timeout而終止，會報錯，

解決辦法是把channels設置爲清華大學的鏡像地址，在命令行依次執行下面命令。建議先設置下面的channels，而後建立你的第一個環境。

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/pro/

新建環境

創建本身環境的命令conda create -n ak_test python=3.7.6， ak_test是新建環境的名稱，叫什麼隨意，3.7.6是我指定的版本，須要哪一個版本就寫哪一個。




到這裏說明建立ak_test環境完成，同時提示進入環境和離開環境的命令。

執行conda activate ak_test，看到(base)變成了(ak_test)，說明已經進入了ak_test環境。

安裝akshare

這步每一個人都不同，按須要安裝本身要的庫。科學計算類的庫Anaconda是預裝的，安裝更簡單。
我創建這個環境是要使用akshare，安裝，報錯time out


是國內網絡問題，使用阿里雲鏡像進行安裝，命令以下

pip install akshare -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --trusted-host=mirrors.aliyun.com  --upgrade

安裝成功！

使用akshare

下面兩個小例子展現akshare庫的功能。

股票策略指數曲線

aksharetest.py

import akshare as ak
import matplotlib.pyplot as plt

plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei'
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

stock_df = ak.zdzk_fund_index(30, plot=False)
futures_df = ak.zdzk_fund_index(32, plot=False)

fig = plt.figure(111, figsize=(20, 10), dpi=300)
adjust_stock_df = stock_df["20150102":] / stock_df["20150102"] * 1000
adjust_stock_df.plot(linewidth=4)
adjust_futures_df = futures_df["20150102":] / futures_df["20150102"] * 1000
adjust_futures_df.plot(linewidth=4)
plt.title("index example")
plt.legend()
plt.show()

會畫出圖片

股票指數查詢

aksharetest02.py

import akshare as ak
stock_df = ak.stock_zh_index_spot()
print(stock_df)

ak_test環境和base是隔離的

若是執行conda deactivate離開這個環境切換到(base)環境，能夠看到找不到akshare模塊，說明base和ak_test環境是隔離的。

自建環境像是新建了個虛擬機

下面是vmware的虛擬機文件目錄和Anaconda的自建環境文件目錄，是否是有點像

總結

Anaconda能夠迅速創建一套Python的開發運行環境，環境和宿主機互不影響，所建不一樣環境之間也互不影響，少了不少Python和庫版本上的牽絆。 它在包管理上的使用，本文沒有涉及。若是須要的庫是anaconda裏面預裝的庫和包，過程比本文要簡單，堪稱一鍵裝機。