pycharm或conda中配置镜像源

文章目录

    • [1. 为什么要配置镜像源](#1. 为什么要配置镜像源)
    • [2. pycharm配置](#2. pycharm配置)
    • 3.conda配置镜像源
      • [3.1 使用conda命令](#3.1 使用conda命令)
      • [3.2 文件所在位置(进行增删)](#3.2 文件所在位置(进行增删))
      • [3.3 conda常用的几个命令](#3.3 conda常用的几个命令)
    • 参考文献

1. 为什么要配置镜像源

由于Python在下载包时,容易出现超时等问题,主要是因为Python库的服务器都在国外,国内下载库的速度会很慢,所以需要配置国内镜像源来加快下载速度

2. pycharm配置

2.1使用pip配置国内镜像源

python 复制代码
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/

配置镜像源有两种方式这里以清华镜像源举例,具体用哪个可根据实际情况

1.临时镜像源

python 复制代码
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple some-package

2.永久镜像源

python 复制代码
pip install --upgrade pip
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

2.2 Pycharm中更改镜像源

打开pycharm,File -- Settings -- Project-- Project Interpreter

点击右边的"+"

然后点击"Manage Repositories"

然后点击"+"添加镜像源地址(建议先把本地镜像源删除)

3.conda配置镜像源

3.1 使用conda命令

1.查看默认源

python 复制代码
conda config --show-sources

2.删除一个默认源

python 复制代码
conda config --remove channels https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

3.增加一个默认源

python 复制代码
# 清华源
 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge
 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
 conda config --set show_channel_urls yes

3.2 文件所在位置(进行增删)

也可以通过打开文件来增加删除镜像源

3.3 conda常用的几个命令

1、创建虚拟环境

python 复制代码
conda  create  --name  env_name python=3.7 

2、激活虚拟环境

python 复制代码
conda activate env_name

3、退出当前环境

python 复制代码
conda deactivate

4、删除环境

python 复制代码
conda remove  --name  env_name  --all

5、复制虚拟环境

python 复制代码
conda  create  --name  new_env_name  --clone  old_env_name

6、查看当前所有环境

python 复制代码
conda  info  -e

7、查看当前虚拟环境下的所有安装包

python 复制代码
conda list  
conda list  -n  env_name

8、导出/创建虚拟环境

python 复制代码
conda env export > environment.yml # 导出当前虚拟环境
pip freeze > requirements.txt #pip 导出
conda env create -f environment.yml # 创建保存的虚拟环境

参考文献

conda环境变量+常用操作+配置镜像源

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