Python数据分析开发环境

如果安装的是完整版本的Anaconda，会默认安装Spyder以及Jupyter Notebook。那么不想折腾编辑器的话，推荐使用这两款应用是足够的。

Visual Studio Code

推荐插件

Python

可选插件

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包管理器选择 Conda

Conda是目前比较常用的包管理工具，其大致功用于pip类似，这里使用Conda的原因，主要在于Conda除可以安装python的包外，还可以很方便的安装其他变成语言的包（如C++、C等）。这样的话，就可以很方便的解决有些数据分析的包依赖非python编写的程序包的问题。

为了能够直接在命令行中使用conda命令，这里将Anaconda3\Scripts目录添加到了环境变量中。

基本使用

创建虚拟环境：conda create -n <env_name> python=<python_version_num>

激活虚拟环境：activate <env_name>

安装程序包到指定虚拟环境：conda install -n <env_name> <pakcage_name>

关闭虚拟环境：deactivate

删除虚拟环境：conda remove <env_name> --all

删除虚拟环境中的某个包：conda remove --name <env_name> <package_name>

查看已安装包：conda list

查看已安装环境：conda env list

检查更新conda：conda update conda

更新所有程序包：conda update --all

常用包安装

安装好Anaconda后，可以使用Anaconda来管理包的安装。

如果是用于学习与研究，而不用与其他人协作或者能够有良好的约定的话，那么可以直接使用conda的默认的环境，这样就可以少安装很多包。

REM 基础包 conda install numpy conda install scipy conda install pandas conda install matplotlib REM ORM，用于连接数据库 conda install sqlalchemy 更改Conda的下载镜像

如果要使用的包并不包含在默认的conda环境中，又想加快下载速度与稳定性的话，可以添加国内的下载镜像。

在终端中执行以下命令：

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

参考：

Anaconda 镜像使用帮助

PIP

因为某些原因使用Conda可能无法顺利安装一些包，那么可以使用PIP来进行安装。

REM 更新PIP python -m pip install --upgrade pip REM 中国股票数据获取 pip install tushare REM 导出当前环境所有依赖包信息 pip freeze > requirements.txt REM 根据导出的依赖包信息安装包 pip install -r requirements.txt -d <your_download_dir> 常用包推荐 数据获取&爬虫

Tushare：提供便捷的国内股票行情数据的获取（自动爬取相关网站数据）

requests：一款优秀的HTTP Request包，可以用于与HTML/XML解析的包结合起来制作爬虫工具。

urllib：Python3的内置包，主要用于访问、解析指定URL。

Beautiful Soup：一个可以从HTML或XML文件中提取数据的Python库。

数据整理

Numpy：提供强大的矩阵操作，以及一些非常有用的计算工具（如：irr、npv等）

Pandas：提供强大的数据框操作（类似R语言中的DataFrame）

SciPy：提供强大的统计工具。

数据可视化

matplotlib

数据库操作

sqlalchemy：数据库建议使用自己熟悉的或项目统一要求的，如：Oracle、MySQL、PostgreSQL、MSSQL、SQLite等。sqlalchemy包可以有效的连接各类常用的数据库，并处理各类操作。