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anaconda安装和使用,python如何获取股票数据

Oracle从删库到跑路
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介绍

Anaconda是开源的Python包管理器。既是Python各种库的大礼包集合,特别是数据分析和科学计算方面的库都预装了,也是一个能创建虚拟机环境的工具。

我为什么安装

我安装它的原因不是科学计算,是因为我要用AkShare库获取数据,要求Python 3.6 及以上版本。我电脑Python 2.7.15,又不想升级,所以安装anaconda,用anaconda创建虚拟机环境,在虚拟机环境使用Python3.7,本地电脑保持原版本不变。

安装过程

下载地址www.anaconda.com选择download,

下载最新版本安装包Anaconda3-2020.02-Windows-x86_64.exe,


这里选择安装目录,将来创建的各个版本Python的环境文件也都放在这个目录的子目录下

这里我勾选了下面,没有勾选上面,开始安装

怎么用

打开

安装完成,在开始搜索ana会出现Anaconda prompt,我是以管理员身份运行的,不用管理员权限应该也没问题。

打开后窗口最前面的(base)表示你正处于Anaconda的基础环境,基础环境一般不真正使用,要根据自己具体项目需要建立自己的环境,否则这个工具的威力大打折扣了。
对比base环境的Python版本和正常命令行工具的Python版本,可以看到两者互不影响。
Ana窗口

普通cmd

修改channels

建立环境的时候要下载很多包,如果下载速度慢会导致下载timeout而终止,会报错,

解决办法是把channels设置为清华大学的镜像地址,在命令行依次执行下面命令。建议先设置下面的channels,然后创建你的第一个环境。

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/

新建环境

建立自己环境的命令conda create -n ak_test python=3.7.6, ak_test是新建环境的名称,叫什么随意,3.7.6是我指定的版本,需要哪个版本就写哪个。




到这里说明创建ak_test环境完成,同时提示进入环境和离开环境的命令。

执行conda activate ak_test,看到(base)变成了(ak_test),说明已经进入了ak_test环境。

安装akshare

这步每个人都不一样,按需要安装自己要的库。科学计算类的库Anaconda是预装的,安装更简单。
我建立这个环境是要使用akshare,安装,报错time out


是国内网络问题,使用阿里云镜像进行安装,命令如下

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



安装成功!

使用akshare

下面两个小例子展示akshare库的功能。

股票策略指数曲线

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()


会画出图片

股票指数查询

aksharetest02.py

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

ak_test环境和base是隔离的

如果执行conda deactivate离开这个环境切换到(base)环境,可以看到找不到akshare模块,说明base和ak_test环境是隔离的。

自建环境像是新建了个虚拟机

下面是vmware的虚拟机文件目录和Anaconda的自建环境文件目录,是不是有点像

总结

Anaconda可以迅速建立一套Python的开发运行环境,环境和宿主机互不影响,所建不同环境之间也互不影响,少了很多Python和库版本上的牵绊。
它在包管理上的使用,本文没有涉及。如果需要的库是anaconda里面预装的库和包,过程比本文要简单,堪称一键装机。

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