准备工作

为了让读者能够快速上手实践，并获得良好的学习体验，我们需要搭建一个包含 Python、Jupyter Notebook 和相关依赖库的运行环境来执行本书中的代码示例。

安装环境

首先安装依赖 Python 3.x 的 Miniconda。请访问 Miniconda 官网，下载适合您所使用的操作系统的 Python 3 版本安装包并进行安装。

安装完成后，打开终端，创建一个名为 funrec 的 Conda 虚拟环境，并指定 Python 版本为 3.10，命令如下。

conda create --name funrec python=3.10

创建成功后，请通过以下命令激活该环境。

conda activate funrec

安装funrec库及其依赖

我们的下一步是安装funrec库及其依赖。 在pyproject.toml同级目录，即代码仓库根目录下执行：

pip install -e .

从数据链接下载数据，并解压到相应目录，记录数据路径。

先复制代码仓库根目录下的 .env.example 文件为 .env 文件。

cp .env.example .env

然后修改 .env 文件，添加以下数据路径配置。

• FUNREC_RAW_DATA_PATH：原始数据绝对路径，即下载的数据路径。如果设置为空，则使用默认路径为当前路径下的data文件夹。

• FUNREC_PROCESSED_DATA_PATH：处理后的数据的缓存绝对路径，自由设置。如果设置为空，则使用默认路径为当前路径下的tmp文件夹。

下载FunRec Notebook

接下来，需要下载这本书的代码。 可以点击本书HTML页面顶部的“Jupyter 记事本”选项下载后解压代码。

安装完成后我们可以通过运行Jupyter Notebook并且将运行环境指向之前配置的funrec环境来运行本书中的代码。