pip/conda国内镜像--安装包提速

python安装:

华为镜像: https://mirrors.huaweicloud.com/python/

tar -xvzf Python-3.6.4.tgz
cd Python-3.6.4
./configure --with-ssl
make
sudo make install
# sudo apt-get install libffi-dev #可能要先装这个库

对于Python开发用户来讲,PIP安装软件包是家常便饭。但国外的源下载速度实在太慢,浪费时间。而且经常出现下载后安装出错问题。所以把PIP安装源替换成国内镜像,可以大幅提升下载速度,还可以提高安装成功率。

国内源:

新版ubuntu要求使用https源,要注意。

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/

华中理工大学:http://pypi.hustunique.com/

山东理工大学:http://pypi.sdutlinux.org/ 

豆瓣:http://pypi.douban.com/simple/

临时使用:

可以在使用pip的时候加参数-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

例如:pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pyspider      ,这样就会从清华这边的镜像去安装pyspider库。
 

永久修改,一劳永逸:

Linux下,修改 ~/.pip/pip.conf (没有就创建一个文件夹及文件。文件夹要加“.”,表示是隐藏文件夹)

内容如下:

[global]
index-url = https://repo.huaweicloud.com/repository/pypi/simple
trusted-host = repo.huaweicloud.com
timeout = 120

正常我是用豆瓣:

 

windows下,直接在user目录中创建一个pip目录,如:C:\Users\xx\pip,新建文件pip.ini。内容同上。

 

conda

环境操作

# 创建一个名为 python34 的环境,指定 Python 版本是 3.4(不用管是 3.4.x,conda 会为我们自动寻找 3.4.x 中的最新版本)
conda create --name python34 python=3.4
 
# 安装好后,使用 activate 激活某个环境
activate python34 # for Windows
source activate python34 # for Linux & Mac
# 激活后,会发现 terminal 输入的地方多了 python34 的字样,实际上,此时系统做的事情就是把默认 2.7 环境从 PATH 中去除,再把 3.4 对应的命令加入 PATH
 
# 此时,再次输入
python --version
# 可以得到 `Python 3.4.5 :: Anaconda 4.1.1 (64-bit)`,即系统已经切换到了 3.4 的环境
 
# 如果想返回默认的 python 2.7 环境,运行
deactivate python34 # for Windows
source deactivate python34 # for Linux & Mac
 
# 删除一个已有的环境
conda remove --name python34 --all

包管理

# 安装 scipy
conda install scipy
# conda 会从从远程搜索 scipy 的相关信息和依赖项目,对于 python 3.4,conda 会同时安装 numpy 和 mkl(运算加速的库)
 
# 查看已经安装的 packages
conda list
# 最新版的 conda 是从 site-packages 文件夹中搜索已经安装的包,不依赖于 pip,因此可以显示出通过各种方式安装的包

常用操作

# 查看当前环境下已安装的包
conda list
 
# 查看某个指定环境的已安装包
conda list -n python34
 
# 查找 package 信息
conda search numpy
 
# 安装 package
conda install -n python34 numpy
# 如果不用 - n 指定环境名称,则被安装在当前活跃环境
# 也可以通过 - c 指定通过某个 channel 安装
 
# 更新 package
conda update -n python34 numpy
 
# 删除 package
conda remove -n python34 numpy

更新

# 更新 conda,保持 conda 最新
conda update conda
 
# 更新 anaconda
conda update anaconda
 
# 更新 python
conda update python
# 假设当前环境是 python 3.4, conda 会将 python 升级为 3.4.x 系列的当前最新版本
# 在当前环境下安装anaconda包集合
conda install anaconda

# 结合创建环境的命令,以上操作可以合并为
conda create -n python34 python=3.4 anaconda
# 也可以不用全部安装,根据需求安装自己需要的package即可
#安装包和环境 可以合在一起的
# 指定python版本为2.7,注意至少需要指定python版本或者要安装的包# 后一种情况下,自动安装最新python版本
conda create -n env_name python=2.7
# 同时安装必要的包
conda create -n env_name numpy matplotlib python=2.7

设置镜像 

# 添加 Anaconda 的 TUNA 镜像
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
# TUNA 的 help 中镜像地址加有引号,需要去掉
 
# 设置搜索时显示通道地址
conda config --set show_channel_urls yes

参考:  使用 conda 管理 python 环境     Anaconda 使用总结

 

posted @ 2017-05-27 09:15  dahu1  Views(6998)  Comments(1Edit  收藏  举报