AKShare Docker 部署

目前 AKShare 数据接口是基于 Python 开发的，鉴于部分小伙伴难以在短时间部署 AKShare 的 Python 使用环境，特此提供基于 Docker 容器技术的使用教程。

安装 Docker

官方安装指导

1. Windows 11: 安装教程

2. Mac: 安装教程

3. Ubuntu: 安装教程

4. CentOS: 安装教程

第三方安装指导

1. Docker 安装教程

2. 建议 Windows 7 和 8 的用户升级到 Windows 10/11 系统进行安装

3. Windows 镜像下载地址

配置国内镜像

1. Docker 国内镜像加速教程

2. 请在国内使用的用户务必进行该项配置, 从而加速获取镜像的速度.

AKDocker 镜像使用

拉取 AKDocker 镜像

此镜像会在每次 AKShare 更新版本时自动更新

docker pull registry.cn-shanghai.aliyuncs.com/akfamily/aktools:jupyter

运行 AKDocker 容器

docker run -it registry.cn-shanghai.aliyuncs.com/akfamily/aktools:jupyter

测试 AKDocker 容器

import akshare as ak

print(ak.__version__)

使用案例

背景说明

本案例是基于 AKDocker 容器中已经安装的 JupyterLab 来演示的. 主要是利用 JupyterLab 的 Python 交互式的开发环境, 使用户可以在 Web 输入 AKShare 的 Python 示例代码, 仅需要修改一些简单的参数, 就可以获取需要的数据. 为了能把 JupyterLab 中下载的数据从容器映射到本地, 请在 容器的 /home 目录下编辑 .ipynb 文件, 如果需要下载相关的文件也请保存到该目录.

命令行

docker run -it -p 8888:8888 --name akdocker -v /c/home:/home registry.cn-shanghai.aliyuncs.com/akfamily/aktools:jupyter jupyter-lab --allow-root --no-browser --ip=0.0.0.0

注意事项

1. 其中 Windows 系统的路径如: C:\home 需要改写为: /c/home 的形式;

2. 在 Terminal 中运行上述指令后，会在 Terminal 中显示如下信息:

3. 打开本地游览器输入地址: http://127.0.0.1:8888/lab?token=bbe7c8633c098b67df913dce522b82e00828b311a6fc954d;

4. 在本地游览器中的 JupyterLab 界面进入 home 文件夹, 该目录内容会与本地的 C:\home 保持同步, 可以在此编辑 notebook 文件和导入数据到该文件夹从而在本地的 C:\home 文件夹下获取数据;

5. 如果在 JupyterLab 中的 AKShare 版本不是最新版，有以下两种方法：

   1. 在 JupyterLab 中运行 !pip install akshare --upgrade 命令来升级 AKShare 到最新版

   2. 在容器中进行升级 AKShare 并保存为新的镜像文件后使用，参考：https://aktools.akfamily.xyz/aktools/ 中【升级镜像】部分