我常用的pipy国内镜像源:
- https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple # 清华
- http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ # 阿里云
- https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/ #中国科技大学
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先查看conda安装的信息:
- conda info ## channel URLs中为conda镜像源
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这里,我已经将conda的镜像源修改为清华的镜像源
修改镜像源有两种方法:命令行和修改文件
- ## 添加镜像源命令:conda config --add channels “channel url”
- ## 删除镜像源命令:conda config --remove channels “channel url”
- conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
- conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
- conda config --set show_channel_urls yes
- conda info ## 查看修改后的镜像源
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- gedit ~/.condarc
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注意:修改之后如果安装工具包还是很慢,可以将https修改为http,就可以快速的下载工具包了。我遇到了这样的情况。
第一种方法:
- pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
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第二种方法:
在根目录下查看是否有清.pip文件:
- ls -a
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如果没有,创建该文件
- mkdir ~/.pip
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打开pip.conf,在文件中添加镜像
- gedit ~/.pip/pip.conf
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在pip.conf中添加:
- [global]
- trusted-host = pypi.tuna.tsinghua.edu.cn
- index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
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(1)批量导出pip环境:
freeze 查询各种安装包的版本, > 重定向到requirements文本,文本名字可随意命名
- pip freeze > requirements.txt
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此时安装包扩展被备份到requirements.txt
(2)批量安装pip环境:
首先,创建对应python版本的conda env环境;
然后,安装导出的各种安装包, -r 表示逐行读取安装
- pip install -r requirements.txt