作者:量衍投资
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准备Ubuntu
建议使用一个新安装干净的Ubuntu环境(如果你一定要使用老环境也行,万一不幸掉坑后再回到这步就好),我这里使用的环境如下:
- 版本:Ubuntu 16.04 LTS
- 语言:简体中文
- 时区:Shanghai
- 硬件:VirtualBox虚拟机(64位,分配4G内存)
安装Anaconda
在Continuum官网下载Python 2.7版本Linux 64-Bit的Anaconda,我这里下载完成后的文件名为Anaconda2-4.0.0-Linux-x86_64.sh。
打开Terminal(终端),进入文件所在的目录,输入如下命令:
bash Anaconda2-4.0.0-Linux-x86_64.sh
设置方面除了最后一个选择可以一路回车,到最后一项设置是否要将Anaconda添加到bash的PATH中时,注意选yes,安装成功后如下图所示:
下一步重启系统,打开Terminal后运行Python,如下图所示说明安装成功(注意最上方显示中有Anaconda相关信息):
安装其他依赖
使用pip安装MongoDB驱动和Qt黑色主题,注意不要加sudo:
pip install pymongo qdarkstyle
使用apt-get安装编译API相关的工具:
sudo apt-get install git build-essential libboost-all-dev python-dev cmake
运行vn.trader
使用git从Github上下载vn.py框架:
git clone http://github.com/vnpy/vnpy.git
完成后,切换到vn.trader文件夹下(cd vnpy/vn.trader),输入命令:
python vtMain.py
当当~~~~,深沉内敛的黑色主界面出现了:
注意菜单栏系统下的连接选项中只有CTP、LTS和OANDA三个接口,这是因为当前项目里只编译了vn.ctp和vn.lts的Ubuntu版本,而vn.oanda是基于REST API的纯Python接口,可以直接跨平台使用。
总结
试着使用Ubuntu后,不得不承认确实Linux在编程方面比Windows更加友好,看过vn.py的Windows开发环境搭建教程的用户应该记得其步骤还是相当繁琐的(boost占了相当一部分),而Ubuntu下基本只有三步:安装Anaconda、pip和apt-get,纯命令行操作用着很爽。
安装完上面的这套环境后,想要折腾一下自己编译API的用户可以进入vn.ctp文件夹下,输入:
./build.sh
然后就编译好了,简直非常之爽(当然写CMakeLists.txt的时候还是挺麻烦),编译好的接口在build/lib文件夹下。
转自:https://blog.csdn.net/trader_python/article/details/52856846