目前Python的版本已经到了3.8.5，但是在实际的开发中并木有太多的使用者，或者说很的多包和插件都还不支持。（我java猿一枚）目前自己属于一个量化的初学者，对python生态还不是很了解。全程靠着伸手党的本事，在搜索引擎的海洋里打怪升级，今天在这里记录下升级的心酸。
这么多python开源的量化平台中，zipline应该是应用最广泛的一个了，而且在quantopian的体系下，可以和pyfolio和alphalen无缝衔接。但是相比于之前笔者使用的backtrader量化回测平台，zipline在本地的实用化更加复杂。当然，如果用joinquant和ricequant下，其实很easy，但是云端运行策略，很多方面都会有限制。
vn.py在大家使用和维护下不断地在更新，论坛里sargas分享了一个cmd脚本，可在不安装各个版本vn.py的前提下，切换使用任意版本。小编亲测可用，如有问题，欢迎在论坛反馈！
请先搭建好运行环境。 编程环境其实就是选一个IDE，Visual Studio或者PyCharm都可以。
本文是用 Python 做交易策略回测系列文章的第四篇。上个部分介绍了以下几个方面内容：
作为一套被业界广泛应用的开源技术分析库（包含技术指标计算和K线模式识别等），TA-Lib自2001年发布以来已经有了十多年的历史。TA-Lib中一共包含大约125个技术指标的计算函数，同时提供了包括C/C++、Java、Perl、Python等多种语言的API。
大数据文摘作品，转载要求见文末 编译 | 徐宇文，蒋晔、范玥灿 卞峥，yawei xia 技术早已成为金融业的一项资产：金融交易的高速、高频与超大数据体量结合，促使金融机构在一年一年不断地加深对技术的关注，在今天，技术已经切实成为了金融界的一项主导能力。 在金融界最受欢迎的编程语言中，你会看到R和Python，与C++，C#和Java这些语言并列。在本教程中，你将开始学习如何在金融场景下运用Python。本教程涵盖以下这些方面： 基础知识：对于金融入门阶段的读者，你将会首先学到股票和交易策略，什么是时间序列
在Python量化领域，PyAlgoTrade和zipline是两大策略回测框架的先驱，其中PyAlgoTrade主要针对CTA策略（单一合约交易），而zipline主要针对统计套利策略（投资组合交易）。
随着Python编程语言的流行和普及，越来越多人对如何应用Python做金融数据分析和量化交易充满兴趣。但是不少人对量化投资本身存在一定的误解或认识不清，有的人过于异想天开，认为可以躺着挣钱（怕是只有岛国老师吧）；有的人则因循守旧，认为没啥卵用；也有的人盲目追求模型的复杂性，在编程和数学中迷失了方向。
美国快递行业巨头UPS于2016年5月9日表示，其正与一家无人机公司和全球疫苗免疫联盟（GAVI）合作，共同探索如何使用无人机运送能够救命的药品。 UPS基金会在一份与卢旺达政府达成的协议中宣布将与加州的一家创业公司Zipline合作，在2016年下半年开始利用邮政无人机为卢旺达的医院与卫生中心运送血液制品。 此项公私合作结合了上百年的全球物流专业知识、冷链技术、Zipline的全国无人机物流网以及GAVI在专注于世界偏远地区与发展中国家的生命拯救和健康保护事业的过程中积累的经验。 UPS基金会为这一卢旺达
10月份GitHub上最热门的Python开源项目排行已经出炉啦，一起来看看上榜详情吧：
距离上次统计已经过去两个多月，新的一期排名中前十的成员并未发生变化，只是相对排名有所改变：
显然会导致我们所不希望的问题，即Python不知道要到哪里去找这个名为B的模块（包是一种特殊的模块）：
vn.py的创始人‘用python的交易员’在周六举办了广州线下活动，在本次活动中主要分享了vn.py框架部署方案和数字货币量化交易两部分的内容。
大家都知道，Anaconda是一个开源的Python发行版本，其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。下载了anaconda我们可以很方便的随时调用这里面的库。
前几天介绍了vn.py实盘部分的底层实现机制，这一篇将为大家介绍数据以及回测部分的底层实现机制。
那什么是模块呢？简单的讲，就是一些包装好的内容，当你要用到一些操作在这个模块中时，你就先要导入它
可以参考docker容器，功能就相当于在你电脑中搭了一个只有单个python的虚拟机，每个环境都是独立的，因此只要不删除base环境，删除其他虚拟环境都是不影响anaconda的本体。纯净python也有创建虚拟环境的功能，但是anaconda的好处是可以指定python版本，而纯净python的虚拟环境依赖python安装时的环境。
Anaconda介绍CentOS 7安装Anaconda3conda命令使用介绍帮助目录检查conda版本升级当前版本的conda环境管理列出所有的环境安装一个不同版本的python新环境复制一个环境创建一个新环境导出环境，Anaconda支持导入导出以方便迁移导入环境信息，即根据配置文件创建一个新环境：移除环境激活进入环境，请使用停用一个活动环境，请使用包管理查看已安装包向指定环境中安装包从Anaconda.org安装一个包通过pip命令来安装包conda配置添加镜像源查看当前镜像源删除镜像源设置安装时显示源url，不想就改为no查看源全部设置，包括链接、show_channel_urls 值:查看conda配置文件其他注意事项安装conda后命令行前出现的base，取消每次启动自动激活conda的基础环境
2.Anaconda 是一个python的发行版，包括了python和很多常见的软件库, 和一个包管理器conda。常见的科学计算类的库都包含在里面了，使得安装比常规python安装要容易。 所以装了anaconda就不需要装python了！！！
今天这个专题讨论Python代码工程化、结构化的方法。我们都会遇到这种情景：所有代码都堆积到一个模块里，导致代码越来越长，最后变得难以维护，很明显代码只写到一个py模块文件是不可取的。如何按照逻辑功能，将代码划分到不同模块，组织为一个更易读、更易维护的代码结构呢？欢迎学习这个专题。
1. 模块 一个模块就是一个包含python代码的文件，后缀名称是.py就可以，模块就是个python文件 为什么我们用模块 程序太大，编写维护非常不方便，需要拆分 模块可以增加代码重复利用的方法 当作命名空间使用，避免命名冲突 如何定义模块 模块就是一个普通文件，所以任何代码可以直接书写 不过根据模块的规范，最好在本块中编写以下内容 函数（单一功能） 类（相似功能的组合，或者类似业务模块） 测试代码 如何使用模块 模块直接导入 模块名称直接以数字开头，需要借助importlib帮助 语法 impo
每一种语言的开发环境都是包含了运行环境和开源包两个核心内容。比如Java，JDK是运行环境，而开发导入需要用到的各种第三方工具都是以开源包的形式导入的。再比如Python, python 3.6/ python 2.7是它的运行环境，而pynum,pandas这些数据处理工具就是也是开源包。 通常情况下，我们都是使用IDE在项目中统一管理运行环境和开源包。比如开发JavaWeb项目我们使用Myeclipse或者IntelliJ IDEA来管理项目的Java版本以及开源包。不过，当需要在同一机器上安装不同版本的软件包及其依赖，并能够在不同环境之间切换时，这样的管理方式就带来了很多不便。Conda的出现能够很好的解决这样的问题。Conda是一个开源的包和环境管理器，可以用于在同一机器上安装不同版本的软件及其依赖，并能够在不同的环境之间切换。
在安装tensorflow完成后，import tensorflow as tf出现问题，问题如下：
若你的项目中用到的库比较多，请先看4. 第三方库。 python官网下载：https://www.python.org/downloads/windows/，下图为安装成功。
PyCharm 由著名软件开发公司 JetBrains 开发。在涉及人工智能和机器学习时，它被认为是最好的 Python IDE。最重要的是，Pycharm 合并了多个库（如 Matplotlib 和 Numpy），帮助开发者探索更多可用选项。
import应该是python代码中比较常见的模块了。import就是导入其他文件中的类，方法，变量，我认为除了主流程逻辑，其他代码文件模块就是为了给别人import的～
尽管资本融资市场在2016年迎来了寒冬，但这似乎丝毫没有阻碍优秀的科技初创企业在今年成长。对此，BI日前根据从知名投资机构和投资人处得到的信息以及企业的近期发展情况为我们整理出了2016年问世的12家顶尖初创企业，以下是具体内容：StarryStarry最早成立于今年1月，其创始人是前Aereo CEO查特-卡诺家（ChetKanojia）。该公司希望以更低的价格在全美国推出10倍于当前网速的无线宽带网络，从而与当地提供宽带服务的有线电视公司和电话公司竞争。Starry的首个产品将是WiFi路由器Starr
OpenCV的全称是Open Source Computer Vision Library，是一个跨平台的计算机视觉库。OpenCV是由英特尔公司发起并参与开发，以BSD许可证授权发行，可以在商业和研究领域中免费使用。OpenCV可用于开发实时的图像处理、计算机视觉以及模式识别程序。该程序库也可以使用英特尔公司的IPP进行加速处理。
关于这两个软件的介绍，相信不用我多说，大家都知道，Pycharm是一款很好用的Python的IDE支持很多牛逼的骚操作，而Anaconda则是一款集成了Jupyter、Spyder、以及Python的“工具包”。为了方便自己记忆，所以做了这个教程（为了做这个教程，还专门重新卸载了原来的软件）。
注：anaconda是自带Python解释器和Python编辑器于一身的，但是Python编辑器中pycharm更好用，所以本教程是写给自己的，每次重新安装anaconda和pycharm的时候有的要注意的地方都记不住了
今天在调试代码的时候，程序一直提示没有该模块，一直很纳闷，因为我导入文件一直是用绝对路径进行导入的。按道理来讲是不会出现模块找不到的情况的。 最后仔细分析了整个代码的目录结构，才发现了问题。
（1）.针对于电脑中配备有GPU，且有深度学习需求，搭建一个可用无污染的深度学习环境。
PyCharm导入Anaconda,进行环境搭建与配置设置；或PyCharm导入Python3.x，进行环境搭建与配置设置。
虽然Python3.5自带了一个解释器IDLE用来执行.py脚本，但是却不利于我们书写调试大量的代码。常见的是用Notepade++写完脚本，再用idle来执行，但却不便于调试。这时候就出现了PyCharm等IDE，来帮助我们调试开发。
一句话说明ArcPy是什么：ArcPy是一个 Python 站点包，可提供以实用高效的方式通过 Python 执行地理数据分析、数据转换、数据管理和地图自动化。可以通过ArcPy调用ArcGIS Pro中几乎所有的工具，将其与其他Python工具结合使用，形成自己的工作流程。
第一步创建环境；第二步打开创建的环境 ；第三步 安装 sip ,PyQt5, PyQt5-tools 扩展包
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/172934.html原文链接：https://javaforall.cn
模块是最高级别的程序组织单元，它将程序代码和数据封装起来以便重用。从实际角度来看，模块往往对应于Python程序文件（或是用外部语言如C、Java或C＃编写而成的扩展）。每一个文件都是一个模块，并且模块导入其他模块之后就可以使用导入模块定义的变量名。模块由两个语句和一个重要的内置函数进行处理。 import：使客户端（导入者）以一个整体获取一个模块 from：允许客户端从一个模块文件中获取特定的变量名 imp.reload：在不终止Python程序的情况下，提供了一种重新载入模块文件代码的方法。
因为不想每次下载安装的时候都要去找博客，干脆就参考别人的博客，把自己需要的写下来了。
问题描述：Pycharm需要导入tensorflow库，但现在的python版本为3.8,不支持导入。于是想办法在Anaconda新建python3.6环境，之后再用于Pycharm开发。
windows环境下重装anaconda容易漏掉安装sqlite的dll，因为注册表中还有这个遗留信息，导致sqlite需要的的dll并没有被安装。 会出现类似于下面的报错：
TensorFlow是Google推出的深度学习框架，也是使用最广泛的深度学习框架。目前最新的TensorFlow版本是2.1。可能有很多同学想跃跃欲试安装TensorFlow2，不过安装完才发现，TensorFlow2与TensorFlow1的差别非常大，基本上是不兼容的。也就是说，基于TensorFlow1的代码不能直接在TensorFlow2上运行，当然，一种方法是将基于TensorFlow1的代码转换为基于TensorFlow2的代码，尽管Google提供了转换工具，但并不保证能100%转换成功，可能会有一些瑕疵，而且转换完仍然需要进行测试，才能保证原来的代码在TensorFlow2上正确运行，不仅麻烦，而且非常费时费力。所以大多数同学会采用第二种方式：在机器上同时安装TensorFlow1和TensorFlow2。这样以来，运行以前的代码，就切换回TensorFlow1，想尝鲜TensorFlow2，再切换到TensorFlow2。那么具体如何做才能达到我们的目的呢？本文将详细讲解如何通过命令行的方式和PyCharm中安装多个Python环境来运行各个版本TensorFlow程序的方法。
本文介绍了如何使用决策树和可视化工具来分析和解释数据。首先介绍了决策树的基本概念和作用，然后介绍了一种可视化决策树的方法。最后通过Iris数据集演示了如何使用决策树和可视化工具进行数据分析和预测。
Anaconda是一个开源的Python和R编程语言的发行版本，用于数据科学、机器学习和大数据处理等领域。它包含了一系列工具和库，使得安装和管理Python环境变得简单和方便。Anaconda还提供了一个名为conda的包管理器，用于安装、更新和管理软件包。
conda是一个包，依赖和环境管理工具，适用于多种语言，如: Python, R, Scala, Java, Javascript, C/ C++, FORTRAN。
在前面的几个章节中我们脚本上是用 python 解释器来编程，如果你从 Python 解释器退出再进入，那么你定义的所有的方法和变量就都消失了。
前两天为了升级pycharm，重新安装了一下，这里记录一下，之所以升级，是因为之前anaconda换成了64位的，也就是anaconda升级了，Python版本升级为3.7，但是之前的pycharm不能支持这么高版本的Python，导致一些功能不能用，所以决定升级一下
本周发的有点晚了，本来周三发的，有点生病，就拖到现在了，希望大家见谅。接着上一篇的内容，讲解一下Python中的黑科技。如果大家想回顾上文，可以点下面的链接：
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