conda install 速度慢的解决

本文介绍如何通过更改配置文件来使用清华大学提供的Anaconda镜像源,包括添加镜像源地址、设置显示渠道URL等步骤。同时记录了镜像源的可用性和官方源的切换历史。

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添加清华镜像

复制,粘贴,运行以下代码:

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes
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/cloud/msys2/

2019/5/5更新
由于清华镜像源关闭,需恢复官方源

conda config --remove-key channels

2019/6/22更新
Annaconda感受到了广大同胞在gayhub上的强烈呼声,镜像源又可以用了。

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yes

清华大学——Anaconda 镜像使用帮助

### 解决方案概述 为了有效提升 `conda install` 的下载速度,可以从多个角度入手优化配置。具体措施包括但不限于更新 Conda 版本、添加更快捷的软件源以及利用更高效的求解器。 #### 更新 Conda 至最新版本 对于较低版本的 Conda 可能存在性能瓶颈,因此建议先将其升级到较新的稳定版。可以通过如下命令序列逐步完成这一操作: ```bash conda update -n base conda conda update -n base -c conda-forge conda conda update -n base -c defaults conda --repodata-fn=repodata.json ``` 上述指令能够确保基础环境下的 Conda 工具链处于最优状态,从而间接改善依赖解析效率和网络传输表现[^3]。 #### 添加高效镜像源 默认情况下,Conda 使用的是官方服务器作为主要资源获取渠道,这可能导致国内用户遇到较高的延迟或限流现象。为此推荐增加来自社区维护的质量较高且响应迅速的第三方仓库——如 `conda-forge` ——至用户的频道列表之中: ```bash conda config --add channels conda-forge ``` 此改动有助于引入更多可供选择的数据节点,进而缓解单一入口带来的压力并加快整体流程进度[^2]。 #### 配置 Mamba Solver 替代原生算法 Mamba 是一款基于 libmambapy 构建而成的新一代包管理系统,它继承了 Conda 的核心设计理念同时大幅增强了计算效能特别是针对复杂场景下的冲突检测与解决方案构建能力。启用方式十分简便只需安装对应扩展组件即可: ```bash conda install mamba -c conda-forge ``` 之后便可以在日常工作中放心替换掉传统工具调用形式比如将原本的 `conda create ...` 改写成 `mamba create ...` 来享受提速后的体验改进。 #### 调整 Pip 安装策略 虽然题目聚焦于 Conda 生态圈内的事务处理但是考虑到实际开发过程中难免涉及到 Python 原生生态系统的交互所以这里也给出一些关于调整 pip 行为的小贴士以便综合施策达到最佳效果。例如通过编辑位于 `%APPDATA%\pip\pip.ini` 文件中的索引地址指向阿里云或其他知名服务商所提供的公共 CDN 接口来规避潜在障碍因素影响最终达成目的[^5]。
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