为Python中pip 和 conda 配置国内镜像源

到达安宁

pip 和 conda 配置国内镜像源

「—快速安装 python 第三方库的必备技巧」
<hr/>内容概要

Pip和conda是常用的安装 python 第三方库的工具，pip 为 python 环境自带的第三方库下载安装工具，而 conda 则是安装了 Anaconda 环境之后，附带的库管理工具。由于 python 的第三方库的来源是国外源，使用国内网络安装库时会出现下载缓慢、卡顿等现象，很耽误时间，而且很容易安装失败。将 pip 和 conda 的安装源替换成国内镜像，可以大幅提升下载速度，并且提高安装成功率。本文将介绍在 windows 电脑中，如何给 pip 和 conda 配置国内镜像源。
目录

• 为 pip 配置国内镜像源
  

• 临时配置
  
• 永久配置(力荐)
  

• 为 conda 配置国内镜像源
  

<hr/>1.为 pip 配置国内镜像源

临时配置

在安装 python 第三方库时，使用pip install -i + 源地址 + 待安装库名命令，可临时将源切换为国内镜像源，如下以安装 matplotlib 为例。
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple matplotlib
国内常用的 pip 镜像源：
清华：https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

阿里云：http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

中国科技大学: https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/

豆瓣：http://pypi.douban.com/simple/
永久配置(力荐)

在 cmd 窗口运行一次以下命令，便能一次性永久地将 pip 安装来源设置为国内清华镜像源：
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
之后使用 pip 安装 python 第三方库时，只需要使用pip install 库名即可。
<hr/>2. 为 conda 配置国内镜像源

清华大学开源软件镜像站提供了 Anaconda 仓库与第三方源（conda-forge、msys2、pytorch 等）的镜像，通过修改.condarc 文件来配置镜像源。由于 Windows 用户无法直接创建名为.condarc 的文件，可先在 cmd 中执行以下命令，生成.condarc 文件后，再进行修改。
conda config --set show_channel_urls yes
执行玩上述命令后，生成的.condarc 文件位于用户文件夹中，如下图所示：



使用记事本工具，打开.condarc 文件，将其中内容替换为以下代码，保存退出即可
channels:
  - defaults
show_channel_urls: true
default_channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
  conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch-lts: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
最后，cmd 中运行conda clean -i清除索引缓存，保证用的是镜像站提供的索引，便完成了 conda 国内清华镜像源的配置。
<hr/>完成上述配置之后，便可以直观地享受到 pip 和 conda 安装、升级 python 第三方库所带来的极速快感！！！
END

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赵嘉悦

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