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先安装python 和visual studio code,在此不赘述安装方法和过程。
安装完成后,打开visual studio code,如下图1:
到这一步,还没有创建或打开一个工作目录,也没有创建虚拟环境,没有安装python的任何第三方工具包。
接下来在visual studio code中创建或打开一个目录,就可以在该目录下创建虚拟环境目录和自已需要的工作目录。
操作以笔者个人项目的目录截图为例来说明。
【1】点击图1中的 “open folder”按钮,选择 D:\python_pjts 目录,理论上说,到这里就可以编写代码了,代码就可以保存在当前的D:\python_pjts目录下或python系统的安装目录下,也可以安装python 的第三方工具程序包。但是,这样就把个人项目所需的第三方工具包安装在python 安装系统目录下的lib 的子目录里,不仅工具包混乱,而且不方便个人项目迁移或交付,最好给个人项目创建虚拟环境和工作目录。
【2】创建虚拟环境和工作目录
方法如图2:
注意虚拟环境名称前面的 . 只是个人喜好,一般正常命名即可。执行图2的命令,即可看到图1中有.ML_venv 目录,这就是为个人项目创建的虚拟环境。
为了个人项目管理方便(非必须),又在python_pjts 目录下创建了AutoTrading、work_data、test_code和backup_files 四个工作目录。
使用虚拟环境,先要激活,方法如图3:
激活后,在原命令提示串前就出现虚拟环境名称(绿色字符串)。这样,安装个人项目所需的python第三方工具包,就安装在 .ML_venv中,方便管理和日后迁移部署;然后根据该项目需要在.ML_venv目录创建必要的目录,如图4:
图4中的ML_codes 目录是个人创建的工作目录,其他目录为创建. ML_venv 虚拟环境时系统生成的目录。
当在visual studio code中要使用其他虚拟环境或使用python 安装时的环境时,要退出当前虚拟环境,如下图:
【3】python 项目迁移。
个人项目完成后,要交付或部署到其他电脑上运行,就要把该项目需要的第三方工具包的名录提供给目标对象,这些在该项目开发时已经安装在. ML_venv 虚拟环境下,可在该虚拟环境下执行如下命令:
pip freeze > requirements. txt
运行上述命令后,在该虚拟环境目录下就生成requirements. txt ,内容示例如图5:
交付给对方后,对方在选定的目录下执行以下命令:
pip install -r "requirements.txt"
即可安装该项目所需的第三方工具包。注意,requirements. txt 只是习惯名称,可以另外命名。
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今晚把量化交易项目结构整理了一下,顺便把过程写下来,供python入门学习者参考。
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