pip download timeout 下载慢,超时解决方法

本文介绍如何将PyPI源更换为国内镜像站点的方法,通过使用清华大学的镜像站作为例子,展示如何通过pip命令指定新的源地址来升级安装TensorFlow-GPU等Python包。

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### 加速 `pip install pandas` 的方法 为了加速 `pip install pandas` 的下载速度,可以采取以下几种方式: #### 使用国内镜像源 由于国外的 PyPI 官方仓库在国内访问较,推荐使用国内的镜像源来加速下载。以下是常用的国内镜像地址及其配置方法。 - 清华大学开源软件镜像站:`https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple` - 阿里云开源镜像站:`http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/` 可以通过指定 `-i` 参数临时切换镜像源: ```bash pip install pandas -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ``` 或者通过修改全局配置文件永久设置镜像源。对于 Linux 和 macOS 用户,编辑或创建 `~/.pip/pip.conf` 文件;对于 Windows 用户,编辑或创建 `%APPDATA%\pip\pip.ini` 文件,添加以下内容[^1]: ```ini [global] index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ``` #### 增加超时时间 如果网络不稳定导致频繁出现 timeout 错误,可以通过增加超时时间来解决问题。例如,将默认超时时间调整为 200 秒: ```bash pip install --default-timeout=200 pandas ``` 需要注意的是,过长的超时时间可能导致其他问题(如 HASH 不匹配),因此可以根据实际情况适当调整超时参数[^3]。 #### 升级 pip 工具 旧版本的 pip 可能存在性能瓶颈或兼容性问题,建议先升级 pip 到最新版本后再尝试安装包: ```bash pip install --upgrade pip ``` #### 并行下载依赖项 启用并行下载功能可以显著提升安装效率。通过设置环境变量 `PIP_DOWNLOAD_CACHE` 或者直接传递参数实现: ```bash pip install pandas --use-feature=in-tree-build ``` #### 检查本地缓存 有时重复下载相同的包会浪费时间和带宽资源。确认是否存在可用的本地缓存副本能够减少不必要的重新获取操作: ```bash pip cache list ``` ### 总结 综合以上策略,最优化的方式可能是结合多个手段一起实施。比如,在设置了清华镜像作为索引的同时也提高了请求等待时限,并确保使用的工具链处于最佳状态之下运行。 ```bash pip install pandas -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple --default-timeout=200 ```
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