一、动机
最近打算折腾vn.py，但只有py27版本的，因为一向习惯使用最新稳定版的，所以不得不装py27的环境，不得不说
Python的全局锁真的很烦。
身为懒癌患者，必然使用全功能的anaconda，但不想同时装py27和py35两个版本的anaconda巨无霸（同时装两个，
不知道conda是否也可以管理环境），于是选择用conda装python27的环境及一些必要的包。
弄了几天终于把办公电脑和家里的Mac机上的环境都配好了，即使有了官方的安装教材，也踩了不少坑。
(因为国内主要的期货交易API接口只有windows和linux版，所以Mac上的环境只能用来回测，无法使用vn.py的模拟交易和实盘功能。)
二、Anaconda的安装
Anaconda的下载页参见官网下载，Linux、Mac、Windows均支持。
安装时，会发现有两个不同版本的Anaconda，分别对应Python 2.7和Python 3.5，两个版本其实除了这点区别外其他都一样。后面我们会看到，安装哪个版本并不本质，因为通过环境管理，我们可以很方便地切换运行时的Python版本。（由于我常用的Python是2.7和3.4，因此倾向于直接安装Python 2.7对应的Anaconda）
下载后直接按照说明安装即可。这里想提醒一点：尽量按照Anaconda默认的行为安装——不使用root权限，仅为个人安装，安装目录设置在个人主目录下（Windows就无所谓了）。这样的好处是，同一台机器上的不同用户完全可以安装、配置自己的Anaconda，不会互相影响。
对于Mac、Linux系统，Anaconda安装好后，实际上就是在主目录下多了个文件夹（~/anaconda）而已，Windows会写入注册表。安装时，安装程序会把bin目录加入PATH（Linux/Mac写入~/.bashrc，Windows添加到系统变量PATH），这些操作也完全可以自己完成。以Linux/Mac为例，安装完成后设置PATH的操作是
# 将anaconda的bin目录加入PATH，根据版本不同，也可能是~/anaconda3/bin echo 'export PATH="~/anaconda2/bin:$PATH"' >> ~/.bashrc # 更新bashrc以立即生效 source ~/.bashrc
配置好PATH后，可以通过which conda或conda --version命令检查是否正确。假如安装的是Python 2.7对应的版本，运行python --version或python -V可以得到Python 2.7.12 :: Anaconda 4.1.1 (64-bit)，也说明该发行版默认的环境是Python 2.7。
三、环境管理
conda常用命令
查看当前系统下的环境
conda info -e
创建新的环境
# 指定python版本为2.7，注意至少需要指定python版本或者要安装的包# 后一种情况下，自动安装最新python版本 conda create -n env_name python=2.7 # 同时安装必要的包 conda create -n env_name numpy matplotlib python=2.7
环境切换
# 切换到新环境# linux/Mac下需要使用source activate env_name activate env_name #退出环境，也可以使用`activate root`切回root环境 deactivate env_name
移除环境
conda remove -n env_name --all
四、包管理
给某个特定环境安装package有两个选择，一是切换到该环境下直接安装，二是安装时指定环境参数-n
activate env_nameconda install pandas # 安装anaconda发行版中所有的包 conda install anaconda conda install -n env_name pandas
查看已经安装的package
conda list # 指定查看某环境下安装的package conda list -n env_name
查找包
conda search pyqtgraph
更新包
conda update numpy conda update anaconda
卸载包
conda remove numpy
五、vnpy环境配置中遇到的疑难杂症
1、64位系统和root环境下指定安装32位
vnpy在window系统下使用的python版本和package都是32位的，但除非下载anaconda时就下载32位版本。
现在大多数系统都是64位了吧，我装的也是64位，那么用conda安装时默认64位，stackoverflow了发现解 决方案，安装前设置使用32位：
# 设置32位set CONDA_FORCE_32BIT=1 conda create -n env_name python=2.7 conda install numpy pandas # 切回系统默认set CONDA_FORCE_32BIT=
2、设置国内镜像
家里用的长城宽带，访问国外资源的网速简直不能忍，于是看了下conda有没有国内的镜像。然后真找到了一个
清华大学TUNA镜像清华大学 TUNA 镜像源
网站有添加方法
# 需要去掉网址的引号 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/conda config --set show_channel_urls yes
如果命令行方法添加不上，可以在用户目录下的.condarc中添加https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/：
如果没有该文件可以直接创建，Windows为C://Users/username/.condarc，Linux/Mac为~/.condarc
结果如下：
channels: - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ - defaults show_channel_urls: yes
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持脚本之家。
