作者：量衍投资
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准备Ubuntu
建议使用一个新安装干净的Ubuntu环境（如果你一定要使用老环境也行，万一不幸掉坑后再回到这步就好），我这里使用的环境如下：
- 版本：Ubuntu 16.04 LTS
- 语言：简体中文
- 时区：Shanghai
- 硬件：VirtualBox虚拟机（64位，分配4G内存）
安装Anaconda
在Continuum官网下载Python 2.7版本Linux 64-Bit的Anaconda，我这里下载完成后的文件名为Anaconda2-4.0.0-Linux-x86_64.sh。
打开Terminal（终端），进入文件所在的目录，输入如下命令：
bash Anaconda2-4.0.0-Linux-x86_64.sh
设置方面除了最后一个选择可以一路回车，到最后一项设置是否要将Anaconda添加到bash的PATH中时，注意选yes，安装成功后如下图所示：
下一步重启系统，打开Terminal后运行Python，如下图所示说明安装成功（注意最上方显示中有Anaconda相关信息）：
安装其他依赖
使用pip安装MongoDB驱动和Qt黑色主题，注意不要加sudo:
pip install pymongo qdarkstyle
使用apt-get安装编译API相关的工具：
sudo apt-get install git build-essential libboost-all-dev python-dev cmake
运行vn.trader
使用git从Github上下载vn.py框架：
git clone http://github.com/vnpy/vnpy.git
完成后，切换到vn.trader文件夹下（cd vnpy/vn.trader），输入命令：
python vtMain.py
当当~~~~，深沉内敛的黑色主界面出现了：
注意菜单栏系统下的连接选项中只有CTP、LTS和OANDA三个接口，这是因为当前项目里只编译了vn.ctp和vn.lts的Ubuntu版本，而vn.oanda是基于REST API的纯Python接口，可以直接跨平台使用。
总结
试着使用Ubuntu后，不得不承认确实Linux在编程方面比Windows更加友好，看过vn.py的Windows开发环境搭建教程的用户应该记得其步骤还是相当繁琐的（boost占了相当一部分），而Ubuntu下基本只有三步：安装Anaconda、pip和apt-get，纯命令行操作用着很爽。
安装完上面的这套环境后，想要折腾一下自己编译API的用户可以进入vn.ctp文件夹下，输入：
./build.sh
然后就编译好了，简直非常之爽（当然写CMakeLists.txt的时候还是挺麻烦），编译好的接口在build/lib文件夹下。
转自：https://blog.csdn.net/trader_python/article/details/52856846