【邢不行|量化小讲堂系列40-Python量化入门】为什么我推荐使用Anaconda

本文链接： https://blog.csdn.net/xingbuxing_py/article/details/87938205

引言:

邢不行的系列帖子“量化小讲堂”，通过实际案例教初学者使用python进行量化投资，了解行业研究方向，希望能对大家有帮助。

【历史文章汇总】请点击此处

【必读文章】EOS期现套利，一周时间，15%无风险收益

10年400倍策略分享（附视频逐行代码讲解）

个人微信：xingbx007，有问题欢迎交流。

为什么我推荐使用Anaconda

本文作者：西蒙斯（助教），修改：邢不行

大家好，我是邢大的课程助教西蒙斯。

在答疑过程中，经常会遇到大家问关于Anaconda的问题。应邢大的要求，针对常见问题，给大家介绍一下如何正确安装和使用Anaconda，具体内容如下：

1. 什么是Anaconda

2. 为什么推荐？

3. 为什么有人不喜欢？

4. 如何正确安装

5. 如何正确管理第三方包

关于Anaconda以及新手如何安装Python的问题，也可以直接看下邢大之前的文章：《如何安装Python & Pandas》

什么是Anaconda

Anaconda在一些人的眼中约等于Python，是安装Python的主流方式之一。

但其实Anaconda的意义更加深远，实际上它是一个统一的、跨平台的虚拟环境。

不理解“虚拟环境”和“跨平台”的不用慌，简单来说就是，通过Anaconda安装的Python、第三方包，在所有的操作系统上运行起来都是一样的。在安装第三方包的时候会自动帮你完成操作系统底层依赖的安装。

如图所示，Anaconda是一个虚拟运行环境，安装完成后，会在这个环境中安装一个Python，并且不会影响到系统已经安装过的其他Python，是一套独立的运行环境。

为什么推荐？

省心，省心，省心。

当然这里说的省心是相对的。如果对于一个纯净的环境，今后工作主要依赖的是Anaconda提供的Python，比如做数据分析或者量化投资的同学，就一个字：爽。

如果多环境，并且主力环境并不是Anaconda的Python，那要小心了。安装完成后环境变量和PATH都会被修改，一定程度上会产生困扰，尤其是Python的老司机。

优点1：统一的环境

可能大家不是很理解什么是虚拟环境，什么是跨平台。举个例子，比如你在Windows上，在Anaconda里面安装了pandas，程序在本地稳定运行；之后放到Linux服务器上，通过Anaconda安装好环境，便可以稳定运行；或者拷贝给macOS的朋友，也可以稳定运行。有了Anaconda，就帮你同一化了底层的安装和依赖，可以一定程度上避免不同版本系统，不同操作系统之间的差异产生的问题。

优点2：丰富的第三方包

我不知道有没有同学曾经在系统上安装过TA-Lib，或者Tables这样的包，这里有很多坑。

在接触Anaconda之前，我相信超过90%的同学会使用pip安装这样的包。结果是要么缺少依赖安装失败，要么安装好了之后import不了。

Anaconda的灵魂之处就是通过它安装，不管是在Navigator里还是使用conda命令，安装好了就好了。实际上就是在Anaconda的环境下，当使用它提供的包的时候，它顺便解决了操作系统级别的依赖，并且不会污染你操作系统的大环境。

哪天你对它不爱了，铲了Anaconda会带走它的所有东西，通过它安装的内容也不会像垃圾一样赖在你的系统中。

优点3：多Py版本支持

Anaconda是支持多个版本的python同时存在的，不仅仅是python2和python3这样的大版本，还能支持python3.6.5和python3.6.4这样小版本共存共生。

同时Anaconda就提供了很方便的python版本管理，不同环境拥有独立的版本，独立的包管理。并且提供简单的命令和图形界面，非常的好用。

为什么有人不喜欢？

因为它会影响环境变量和PATH。

仅是使用Anaconda提供的Python来做Data Science的事情，一般不会遇到这些问题。但其他情况可能就不一定了。

我举一个非常实际的例子，很多同学使用了Anaconda之后，通过pip安装uwsgi会遇到问题。系统会提示你缺少依赖，并且你发现依赖装好了，还是继续报错。

当你使用的是Anaconda提供的python的时候，若提示缺少依赖不一定是操作系统缺少依赖，而是你当前的Conda的运行环境缺少依赖。

很多老司机在部署网站的时候会在这个点上面翻车，不过这个也是很好理解并且梳理的，理清楚了很好处理的。要解决上述问题其实在指定环境中通过conda安装uwsgi即可。

不过我的结论是：瑕不掩瑜，学会处理就行。

如何正确安装Anaconda

推荐的方法，没有之一：从官找到适合自己的系统的版本下载安装。因为网络限制，通常在国内下载会比较慢，此时可以将下载链接复制到迅雷下载，速度会快很多。

Anaconda3带的是python3，Anaconda2带的是python2的运行环境。Windows和macOS都有安装包，直接默认点击下一步直到最后即可。以下是几个注意点：

1. 使用默认的选项，不要自己调整

2. Windows用户安装路径还是建议放在C盘默认的地方

3. 关于“当前用户”还是“所有用户”：使用安装软件默认选项

4. 关于“VS Code”那一步：这个是微软的硬广，不用理他，直接跳过即可。

对于Linux的用户，用wget或者类似的命令从官网下载sh执行即可。

针对像我一样的CentOS的真爱粉给一个温馨提示，安装前需要安装bzip2这个系统包。

如何正确管理第三方包

优先使用Anaconda安装，提示找不到对应的包的时候，通过Anaconda打开命令行，然后使用pip安装。

使用图形界面安装

1. 打开Anaconda Navigator

2. 在左边Environments进入并在显示的列表中选择要的那个环境（默认就一个base）。

3. 搜索要安装的包，并打勾。（或者找到要卸载的包，并取消打勾）

4. 点击右下角的Apply。

5. 等待菊花转完就搞定了。

使用命令行安装

1. 打开命令行工具（win：Anaconda Prompt，mac：Terminal）

2. 如下图通过conda activate选择要的环境。

3. 输入“conda install 安转包的名字”即可，比如“conda install pandas”。

在Anaconda环境中使用pip

不建议使用系统自带的命令行操作！

很多同学直接打开Windows的CMD，或者Mac的Terminal就用pip命令了，这个是不可取的。具体步骤如下：

1. Win/Mac打开Anaconda Navigator。

2. 左边点击Environments。

3. 在中间的列表中找到你要安装的环境（默认的话就一个base）。

4. 选中并且点击绿色的三角。

5. 在下拉菜单中选择“open terminal”。

6. 在弹出的命令行窗口中使用pip的命令。

7. Linux的无GUI用户就使用系统的terminal，通过conda activate切换环境后使用pip。