数据挖掘基础-如何创建运行虚拟环境

整个数据挖掘基础阶段会用到Matplotlib numpy pandas ta-lib等库，为了统一版本号在环境中使用，将所有的库及其版本放到了文件requirements.txt

问题一：如何创建一个虚拟环境?

1. 安装pipenv

1 pip3 install piping

 2 创建虚拟环境

1 mkdir project

2 cd project

3 piping install

初始化好虚拟环境后，会在项目目录下生成2个文件Pipfile和Pipfile.lock。为pipenv包的配置文件，代替原来的 requirement.txt。

项目提交时，可将Pipfile文件和Pipfile.lock文件一并提交，待其他开发克隆下载，根据此Pipfile 运行命令pipenv install --dev生成自己的虚拟环境。

Pipfile.lock文件是通过hash算法将包的名称和版本，及依赖关系生成哈希值，可以保证包的完整性。

3 安装python包（module）

用pycharm先打开咱们刚刚创建的project，然后创建APP目录，在app目录下创建如下spider.py文件，导入requests库，并没有安装这个包。

安装requests包，命令如下：

1 piping install requests

这样在pycharm里就能看到requests已经可用，并且能抓取到网页了

4 查看安装包及依赖关系

命令如下

1 piping graph

一、数据挖掘基础环境安装与使用

1.1 库的安装

matplotlib==2.2.2

numpy==1.14.2

pandas==0.20.3

TA-lib==0.4.16  技术指标库

tables==3.4.2 hdf5

jupyter==1.0.0  数据分析与展示的平台

2.Matplotlib