引言
.condarc配置文件官方说明文档
Conda是一个非常重要的包管理工具，它能够帮助用户轻松地管理Python包、环境及其依赖。然而Conda的配置文件 (.condarc) 能显著提高包安装速度、节省磁盘空间，并确保你在安装和管理环境时有更好的控制。
文件编码格式
保存.condarc配置文件时，应该使用GBK编码格式，以确保文件中的中文字符以及其他非ASCII字符能够正确保存和读取。
.condarc文件详解
yaml
# 是否启用 SSL 验证，默认为 true。如果设置为 false，Conda 会忽略 SSL 证书验证。
# 在不信任的网络环境中不建议禁用 SSL 验证。
# ssl_verify: true
# 设置 Conda 的包下载源（频道）。
# Conda 会从这里的服务器下载所需的包。
channels:
- defaults # 官方默认源，Conda 官方维护。
- conda-forge # 社区驱动的源，包含大量的第三方包
- nvidia # NVIDIA 官方源，用于安装与 GPU 相关的包（如 CUDA、cuDNN 等）
- pytorch # PyTorch 官方源，提供 PyTorch 相关的包和工具
- https://repo.anaconda.com/pkgs/r/ # Anaconda 官方的 R 包源。
# 以下是一些可选的镜像源，适用于中国地区，通常会提供更快的下载速度。
# 使用时可以取消注释，并根据需要选择镜像源。
# - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/conda-forge # 清华大学镜像源
# - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r # 清华大学镜像源中的 R 包
# - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main # 清华大学镜像源中的主包
# - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free # 清华大学镜像源中的免费包
# - https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/conda-forge # 中国科学技术大学镜像源
# - https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/r # 中国科学技术大学镜像源中的 R 包
# - https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main # 中国科学技术大学镜像源中的主包，Conda 官方主源
# - https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free # USTC Conda 官方免费源。
# - https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple # 阿里云 PyPI 镜像源
# - https://mirrors.aliyun.com/anaconda/conda-forge # 阿里云 Conda-forge 镜像源
# - https://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/r # 阿里云 R 包源
# - https://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/main # 阿里云 Conda 主包源
# - https://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/free # 阿里云 Conda 免费包源
# 设置 Conda 环境存储的目录。所有 Conda 环境都将保存在这里指定的路径下。
envs_dirs:
- D:/anaconda3/envs # 设置 Conda 环境的存储路径为 D 盘下的 anaconda3/envs 文件夹。
# 设置 Conda 下载的包存储路径。所有下载的包将保存在这里指定的目录。
pkgs_dirs:
- D:/anaconda3/pkgs # 设置 Conda 包的存储路径为 D 盘下的 anaconda3/pkgs 文件夹。
# # 设置自定义源
# # 如果希望为 Conda 频道设置自定义源，可以在这里启用。此部分已经被注释掉了，可以根据需要修改。
# custom_channels:
# # 以下是清华大学（TUNA）提供的镜像源：
# conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/conda-forge # 自定义 Conda-forge 频道的源地址。
# msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/msys2 # 自定义 msys2 频道的源地址。
# bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/bioconda # 自定义 bioconda 频道的源地址。
# # 以下是中国科学技术大学（USTC）提供的镜像源：
# conda-forge: https://mirrors.aliyun.com/anaconda/conda-forge # 阿里云 Conda-forge 频道的源地址。
# msys2: https://mirrors.aliyun.com/anaconda/msys2 # 阿里云 msys2 频道的源地址。
# bioconda: https://mirrors.aliyun.com/anaconda/bioconda # 阿里云 bioconda 频道的源地址。
# # 以下是中国科学技术大学（USTC）提供的镜像源：
# conda-forge: https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/conda-forge # USTC Conda-forge 频道的源地址。
# msys2: https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/msys2 # USTC msys2 频道的源地址。
# bioconda: https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/bioconda # USTC bioconda 频道的源地址。
# 设置代理（如果需要）
# 设置代理选项。配置代理服务器时，可以指定 HTTP 和 HTTPS 代理。
# 如果你在某些网络环境下需要通过代理访问互联网，可以取消注释并填写相应的代理地址。
# 注意：请替换为你所在网络环境下的代理服务器地址和端口。
# proxy_servers:
# http: http://your_proxy_server:port # 设置 HTTP 代理
# https: https://your_proxy_server:port # 设置 HTTPS 代理
# 配置 Conda 的日志文件。
# Conda 会将日志输出到指定的文件中，便于调试和记录操作。
# 你可以设置一个自定义的日志文件路径，记录 Conda 的详细操作信息。
# 如果不设置，Conda 会将日志存储在默认的位置。
# 设置 Conda 的日志文件路径
# log_file: D:/anaconda3/conda.log
# 如果希望 Conda 输出更详细的调试信息，可以设置为 true。这样可以在出现问题时，提供更多的诊断信息。
# debug: true
# 设置远程连接超时的秒数
# 连接远程服务器时的超时时间设置（单位：秒）。如果连接时间超过指定的秒数，Conda 会中止连接。
remote_connect_timeout_secs: 60.0 # 设置远程连接的超时时间为 60 秒。
# 设置远程数据读取超时的秒数
# 读取远程服务器数据时的超时时间设置（单位：秒）。如果读取数据超过指定的秒数，Conda 会中止操作。
remote_read_timeout_secs: 60.0 # 设置读取远程数据的超时时间为 60 秒。
# 设置是否显示频道的 URL。
# 如果为 true，Conda 会在安装包时显示正在使用的源地址。
# 这对于调试或查看从哪些源下载包有帮助。
show_channel_urls: true # 设置为 true，显示频道的 URL。
# 定义在每个新环境中默认安装的包
default_packages:
- numpy
- pandas
- matplotlib
- scikit-learn
# 新环境中使用的默认 Python 版本
default_envs:
- python=3.10
# 禁用 Conda 的自动更新
auto_update_conda: false # 防止 Conda 自动更新
# 启用并行下载，以加快包的安装速度
parallel_downloads: 5 # 同时下载最多 5 个包
# 使用离线模式（不需要互联网即可安装包）
offline: false # 禁用离线模式，允许访问互联网安装包