《Python金融大資料分析》一第2章 基礎架構和工具

本節書摘來異步社群《python金融大資料分析》一書中的第2章，第2.1節，作者： 【德】yves hilpisch（伊夫 希爾皮斯科）譯者： 姚軍 責編： 傅道坤，更多章節内容可以通路雲栖社群“異步社群”公衆号檢視。

python金融大資料分析

基礎架構比體系結構還要重要得多。

——rem koolhaas

你可能會說基礎架構不是一切，但是沒有基礎架構，什麼東西都可能毫無意義——在現實世界或者技術中都是如此。那麼，我們所說的基礎架構是指什麼呢？理論上，它是使簡單python腳本或者更複雜的python應用程式得以執行的硬體和軟體元件。

但是，本章并不打算詳細介紹硬體基礎架構，因為所有python代碼和示例應該可以在幾乎所有硬體上執行[1]。我們在此也不打算讨論不同的作業系統，因為python代碼理論上可以在具備python可用版本的任何作業系統上執行。本章讨論的是如下的主題。

部署

如何以一緻性的方式確定部署python和應用程式所需的一切元件可用？本章介紹anaconda，這種python分發版本可以相當高效地部署，還要介紹python quant platform，該平台可以進行基于web和浏覽器的部署。

工具

應該使用什麼工具進行（互動式）python開發和資料分析？本章介紹2種最為流行的python開發環境——ipython和spyder。

附錄a中還将介紹：

最佳實踐

開發python代碼時應該遵循哪些最優方法？這個附錄簡短地回顧了python代碼文法和文檔的基礎。