量化实战入门（6）Python环境的部署。

本地Python环境部署（附程序代码）
本节介绍本地Python环境的部署。

一、安装 ANACONDA
在本地计算机运行Python代码需要先部署Python运行环境，相比起单独安装Python编译器，我墙裂推荐安装Anaconda。Anaconda是一个开源的Python发行版本，包括了python及众多常用库，简单说就是一个Python的“全家桶”，基本上什么都有了，对新手而言非常方便。
可以从Anaconda 官网（https://www.anaconda.com/products/individual）或 清华大学开源软件镜像站（https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/）来下载Anaconda最新的安装包，推荐安装 64 位版本，不然以后有些库可能不兼容。下面以Windows版本为例介绍安装要点：
下载好安装包后，双击下载下来的.exe文件就可以开始安装，前面的安装设置可以采用默认值，到这步时注意将两个选项都选上，将安装路径写入环境变量：

点击Install开始安装，等待安装完毕（期间会多次跳出命令行，稍等片刻会自行关闭）。
安装完后日常用到的功能主要有3个：

1. Anaconda Prompt
   Anaconda Prompt 是 Anaconda版的 cmd 命令提示窗，可以用来创建虚拟环境、安装 Python 库等。
2. Jupyter Notebook
   Jupyter Notebook 是一个交互式的Python代码编辑器（实际上Jupyter Notebook支持四十余种编程语言），Jupyter Notebook 的特点是交互性强，用户可以实时编写、运行代码，并查看代码输出结果，可以快速地进行代码调试和交互式数据分析。在调试Python代码时用 Jupyter Notebook 很方便，只需在代码框输入代码，点击运行就能看到运行结果。
3. Spyder
   Spyder 也是一款Python代码编辑器，虽然 Jupyter Notebook 使用起来更灵活，但对一些较大型的项目，使用 Spyder 更合适。
4. 其他常用的Python代码编辑器
   除了Jupyter Notebook 和 Spyder ，Visual Studio Code 和 PyCharm 也是常用的Python代码编辑器，这些代码编辑器各有特点，可以根据需要安装使用。

二、创建虚拟环境
Python的虚拟环境是一个独立的Python运行环境，它能够将项目所需的所有依赖项与全局环境隔离开来。不同的应用可能需要不同版本的Python或库，通过虚拟环境，可以为每一个项目创建特定版本的环境，避免版本冲突。例如在使用别人提供的代码时，如果对方的Python或相关库的版本跟本地不一致，有可能因为版本冲突而导致运行错误，此时根据对方代码的运行环境建立一个单独的虚拟环境，就能避免这个问题。另外，通过记录虚拟环境中的所有依赖项，可以方便的在其他机器上复制相同的环境，简化了部署过程。因此，使用虚拟环境是Python开发中的最佳实践。
下面的例子创建并激活一个Python版本为3.9的虚拟环境：

1. 打开 Anaconda Prompt，在命令行输入以下命令并回车：
   conda create -n python_3_9 python=3.9
   上述命令中 python_3_9 是虚拟环境的名称，这个名称可以自定义；python=3.9 则是指定python的版本为3.9。
   创建中途有是否继续的提示，按 y 继续。
2. 激活虚拟环境
   输入命令：
   conda activate python_3_9
   激活后就可以在虚拟环境中安装需要的库。

三、安装需要的库
虽然 Anaconda 已经自带了很多常用的 Python 库，但有些库还是需要另行安装的，下面举例说明。以下安装的库都是在刚才创建并激活的虚拟环境中进行。

1. 安装AKShare
   AKShare是一个免费的数据源，提供股票、期货、期权、基金、外汇、债券、指数等金融产品的基本面数据、实时和历史行情数据。
2. 安装 AKShare，打开 Anaconda Prompt，激活刚才创建的虚拟环境 python_3_9 ，输入下列命令回车即可完成安装：
   pip install akshare –upgrade
   如果遇到安装网络超时可改用国内pip源安装：
   pip install akshare -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ –trusted-host=mirrors.aliyun.com –user –upgrade
3. 安装 Tushare：
   Tushare也是一个常用的数据源，调用Tushare的数据需要有相应积分。Tushare的安装命令如下：
   pip install tushare
   如果遇到安装网络超时可改用国内pip源安装：
   pip install tushare -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
4. 安装Empyrical
   Empyrical是一个开源的金融风险指标库，能够用于计算年平均回报、最大回撤、Alpha值、Beta值、夏普率等指标。Empyrical的安装命令如下：
   pip install empyrical
5. QuantStats
   QuantStats是一个开源的Python库,用于量化投资的统计分析和可视化。安装命令如下：
   pip install quantstats –upgrade –no-cache-dir
   或者用：
   conda install -c ranaroussi quantstats
   通过以上例子可以看出，Python库的安装都比较简单，安装命令也大同小异，即便是初学者也不会有多大的困难。

四、使用 Jupyter Notebook
我们刚才建立了一个名为 python_3_9 的虚拟环境，现在我们需要在这个环境中使用Jupyter Notebook：

建立一个新的文件夹：

为新文件夹重命名：

进入文件夹，新建一个Python文件：

输入代码，得到运行结果：