RQAlpha Docker容器化Dockerfile

栏目: Python · 发布时间: 5年前

最近需要使用 RQAlpha 进行国内的量化分析工作,并对 RQAlpha 进行了容器化处理,

方便使用 docker 和ks进行容器化管理

1.基于 jupyter/minimal-notebook jupyter的官方镜像,默认使用 python 3

2.使用Anaconda的mini-conda进行环境管理,可以自由切换python27和python3运行环境

3.使用pip安装了其他非conda管理的包内容

pip install bs4 cx-Oracle docopt future hdfs pyecharts PyMySQL raven typing lxml

4.使用编译方式安装了TA-lib,暂时为32bit版本,安装了国内流行的tushare

pip install tushare TA-lib

5.将matplotlib.pyplot自动导入,同时配合安装了国内流行的pyechart

6.安装了HDFS,cx-Oracle,PyMySQL等常用的数据连接包

可以在以下位置找到

https://github.com/limccn/rqalpha/tree/master/docker

完整的 Docker file内容

# Copyright (c) Jupyter Development Team.
# Distributed under the terms of the Modified BSD License.
FROM jupyter/minimal-notebook
 
LABEL maintainer="Jupyter Project <jupyter@googlegroups.com>"
 
USER root
 
# libav-tools for matplotlib anim
RUN apt-get update && \
    apt-get install -y --no-install-recommends libav-tools && \
    apt-get clean && \
    rm -rf /var/lib/apt/lists/*
 
# Install TA-lib
RUN wget https://jaist.dl.sourceforge.net/project/ta-lib/ta-lib/0.4.0/ta-lib-0.4.0-src.tar.gz && \
    tar xf ta-lib-0.4.0-src.tar.gz && rm ta-lib-0.4.0-src.tar.gz && \
    cd ta-lib && \
    ./configure --prefix=/usr &&\
    make && make install && \
    rm -rf /home/$NB_USER/ta-lib
 
USER $NB_UID
 
# Install Python 3 packages
# Remove pyqt and qt pulled in for matplotlib since we're only ever going to
# use notebook-friendly backends in these images
RUN conda install --quiet --yes \
    'nomkl' \
    'ipywidgets=7.1*' \
    'pandas=0.19*' \
    'numexpr=2.6*' \
    'matplotlib=2.0*' \
    'scipy=0.19*' \
    'seaborn=0.7*' \
    'scikit-learn=0.18*' \
    'scikit-image=0.12*' \
    'sympy=1.0*' \
    'cython=0.25*' \
    'patsy=0.4*' \
    'statsmodels=0.8*' \
    'cloudpickle=0.2*' \
    'dill=0.2*' \
    'numba=0.31*' \
    'bokeh=0.12*' \
    'sqlalchemy=1.1*' \
    'hdf5=1.8.17' \
    'h5py=2.6*' \
    'vincent=0.4.*' \
    'beautifulsoup4=4.5.*' \
    'protobuf=3.*' \
    'bcolz' \
    'xlrd'  && \
    conda remove --quiet --yes --force qt pyqt && \
    conda clean -tipsy && \
    # Install RQAlpha
    pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple rqalpha && \
    rm -rf /home/$NB_USER/.rqalpha/bundle/ && \
    rqalpha update_bundle && \
    # Install RQAlpha libs
    pip install bs4 cx-Oracle docopt future hdfs pyecharts PyMySQL raven typing lxml && \
    pip install tushare TA-lib && \
    rm -rf /home/$NB_USER/.cache/pip/ && \
    # Activate ipywidgets extension in the environment that runs the notebook server
    jupyter nbextension enable --py widgetsnbextension --sys-prefix && \
    # Also activate ipywidgets extension for JupyterLab
    jupyter labextension install @jupyter-widgets/jupyterlab-manager@^0.33.1 && \
    npm cache clean && \
    rm -rf $CONDA_DIR/share/jupyter/lab/staging && \
    rm -rf /home/$NB_USER/.cache/yarn && \
    rm -rf /home/$NB_USER/.node-gyp && \
    fix-permissions $CONDA_DIR && \
    fix-permissions /home/$NB_USER
 
# Install facets which does not have a pip or conda package at the moment
RUN cd /tmp && \
    git clone https://github.com/PAIR-code/facets.git && \
    cd facets && \
    jupyter nbextension install facets-dist/ --sys-prefix && \
    rm -rf facets && \
    fix-permissions $CONDA_DIR && \
    fix-permissions /home/$NB_USER
 
# Import matplotlib the first time to build the font cache.
ENV XDG_CACHE_HOME /home/$NB_USER/.cache/
RUN MPLBACKEND=Agg python -c "import matplotlib.pyplot" && \
    fix-permissions /home/$NB_USER
 
 
USER $NB_UID

以上所述就是小编给大家介绍的《RQAlpha Docker容器化Dockerfile》,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对 码农网 的支持!

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