北京外国语大学镜像站 Anaconda & PyPi镜像使用帮助
Anaconda 镜像使用帮助
Anaconda 是一个用于科学计算的 Python 发行版,支持 Linux, Mac, Windows, 包含了众多流行的科学计算、数据分析的 Python 包。
Anaconda 安装包可以到 https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/archive/ 下载。
TUNA 还提供了 Anaconda 仓库与第三方源(conda-forge、msys2、pytorch等,查看完整列表)的镜像,各系统都可以通过修改用户目录下的 .condarc
文件。Windows 用户无法直接创建名为 .condarc
的文件,可先执行 conda config --set show_channel_urls yes
生成该文件之后再修改。
注:由于更新过快难以同步,我们不同步pytorch-nightly
, pytorch-nightly-cpu
, ignite-nightly
这三个包。
channels:
- defaults
show_channel_urls: true
default_channels:
- https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/main
- https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/r
- https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
conda-forge: https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud
msys2: https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud
bioconda: https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud
menpo: https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud
pytorch: https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud
pytorch-lts: https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud
simpleitk: https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud
即可添加 Anaconda Python 免费仓库。
运行 conda clean -i
清除索引缓存,保证用的是镜像站提供的索引。
运行 conda create -n myenv numpy
测试一下吧。
Miniconda 镜像使用帮助
Miniconda 是一个 Anaconda 的轻量级替代,默认只包含了 python 和 conda,但是可以通过 pip 和 conda 来安装所需要的包。
Miniconda 安装包可以到 https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/miniconda/ 下载。
其他三方源
对于conda的其他三方源,如有需要请修改anaconda.py文件,并提交pull request,我们会综合考虑多方因素来酌情增减。
PyPI 镜像使用帮助
PyPI 镜像在每次同步成功后间隔 5 分钟同步一次。
临时使用
pip install -i https://mirrors.bfsu.edu.cn/pypi/web/simple some-package
注意,simple 不能少, 是 https 而不是 http
设为默认
升级 pip 到最新的版本 (>=10.0.0) 后进行配置:
python -m pip install --upgrade pip
pip config set global.index-url https://mirrors.bfsu.edu.cn/pypi/web/simple
如果您到 pip 默认源的网络连接较差,临时使用本镜像站来升级 pip:
python -m pip install -i https://mirrors.bfsu.edu.cn/pypi/web/simple --upgrade pip
配置多个镜像源
如果您想配置多个镜像源平衡负载,可在已经替换 index-url 的情况下通过以下方式继续增加源站:
pip config set global.extra-index-url "<url1> <url2>..."
请自行替换引号内的内容,源地址之间需要有空格
可用的 pypi 源列表(校园网联合镜像站):https://mirrors.cernet.edu.cn/list/pypi
本文来自博客园,作者:Biem,转载请注明原文链接:https://www.cnblogs.com/biem/p/16196408.html