《Python金融大数据分析》一第2章 基础架构和工具

本节书摘来异步社区《Python金融大数据分析》一书中的第2章，第2.1节，作者： 【德】Yves Hilpisch（伊夫 希尔皮斯科）译者： 姚军 责编： 傅道坤，更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。

第2章 基础架构和工具

Python金融大数据分析
基础架构比体系结构还要重要得多。

——Rem Koolhaas

你可能会说基础架构不是一切，但是没有基础架构，什么东西都可能毫无意义——在现实世界或者技术中都是如此。那么，我们所说的基础架构是指什么呢？理论上，它是使简单Python脚本或者更复杂的Python应用程序得以执行的硬件和软件组件。

但是，本章并不打算详细介绍硬件基础架构，因为所有Python代码和示例应该可以在几乎所有硬件上执行[1]。我们在此也不打算讨论不同的操作系统，因为Python代码理论上可以在具备Python可用版本的任何操作系统上执行。本章讨论的是如下的主题。

部署

如何以一致性的方式确保部署Python和应用程序所需的一切组件可用？本章介绍Anaconda，这种Python分发版本可以相当高效地部署，还要介绍Python Quant Platform，该平台可以进行基于Web和浏览器的部署。

工具

应该使用什么工具进行（交互式）Python开发和数据分析？本章介绍2种最为流行的Python开发环境——IPython和Spyder。

附录A中还将介绍：

最佳实践

开发Python代码时应该遵循哪些最优方法？这个附录简短地回顾了Python代码语法和文档的基础。

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《Python金融大数据分析》一导读 不久以前，在金融行业，Python作为一种编程语言和平台技术还被视为异端。相比之下，2014年有许多大型金融机构——如美国银行、美林证券的“石英”项目或者摩根大通的“雅典娜”项目——战略性地使用了Python和其他既定的技术，构建、改进和维护其核心IT系统。
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