conda和pip区别，anaconda/pip配置国内镜像

 

 

一、anaconda配置镜像
查看源：conda config --show-sources
在Mac and Linux下：
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes

在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，内容如下
[global]
index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

换回默认源：conda config --remove-key channels

详细：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/

或者：
执行conda命令：conda config
会创建conda的配置文件，使用search everything 查找 .condarc 并打开，在里面添加
channels:
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
- defaults
show_channel_urls: true

 

 

https://conda.io/projects/conda/en/latest/user-guide/configuration/use-condarc.html#obtaining-information-from-the-condarc-file

To get all keys and their values:

conda config --get

To get the value of a specific key, such as channels:

conda config --get channels

To add a new value, such as http://conda.anaconda.org/mutirri, to a specific key, such as channels:

conda config --add channels http://conda.anaconda.org/mutirri

To remove an existing value, such as http://conda.anaconda.org/mutirri from a specific key, such as channels:

conda config --remove channels http://conda.anaconda.org/mutirri

To remove a key, such as channels, and all of its values:

conda config --remove-key channels

To configure channels and their priority for a single environment, make a .condarc file in the root directory of that environment.

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二、pip配置镜像
1.Linux下：
修改 ~/.pip/pip.conf (没有就创建一个)， 修改 index-url至tuna，内容如下：
[global]
index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

2.在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，内容如下
[global]
index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

3.临时使用：
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pandas

4.pip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/

 

三、conda与pip区别：

conda包始终是编译的二进制分发版,而不是源代码分发版.

国内用pip网速比conda快。

 

（1）pip安装的是python wheel或者源代码的包，需要有编译器的支持，pip不支持python语言之外的依赖项。

pip从pypi下载所需的python包，但是pip不会自动处理包之间的依赖关系；可以修改安装源为https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ 。

pip如果无法编译源代码，那么安装它可能会很痛苦（这在Windows上尤其如此，但如果软件包有一些困难的C或FORTRAN库，甚至在Linux上也是如此）

 

（2）conda支持非python语言写的依赖项，比如mkl cuda这种c c++写的包。conda安装的都是编译好的二进制包，不需要编译。pip没有某个编译器可能会失败，conda不会。conda装东西的体积一般比较大，尤其是mkl这种动不动几百兆甚至一G多。

pip几乎就是个安装包的软件，conda是个环境管理的工具。conda自己可以用来创建环境，pip不能，需要依赖virtualenv之类的。意味着你能用conda安装python解释器，pip不行。这一点我觉得是conda很有优势的地方，用conda env可以很轻松地管理很多个版本的python，pip不行。

conda会检查当前环境下所有包之间的依赖关系，conda基本上安上了就能保证工作，pip有时候可能装上了也不work。这个区别也导致了安装的时候conda算依赖项的时间比pip多很多，而且重新安装的包也会更多（会选择更新旧包的版本）。

conda结合了pip和virtualenv两者的功能。

conda在python-site-packages之外管理python库依赖关系。

pip只关注Python，而忽略了非Python的包依赖，such as HDF5, MKL, LLVM, etc，它们的源码中没有setup.py，并且不向Python的site-packages里安装。

 

（3）virtualenv是一个环境管理工具，使用virtualenv可以创建一个完全隔离的环境，但virtualenv只能创建基于本机已存在的python版本的虚拟环境；使用virtualenv创建完成环境以后，可以使用pip安装python包，也可以使用conda安装python包。