清华源,国内网安装包

sudo pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple                    linux

pip install django -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple                                               windows

### 配置 Conda 使用清华大学镜像 为了使 Conda 能够通过清华大学的镜像高效地下载和安装软件包,需按照如下方法设置: #### 设置渠道地址 向 `channels` 列表中添加清华大学的 Anaconda 仓库路径,并启用显示渠道 URL 的选项以便于确认所使用的资位置。 ```bash conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --set show_channel_urls yes ``` 这一步骤确保了当执行任何与包管理有关的操作时,默认情况下都会优先访问清华大学提供的镜像站点[^2]。 #### 更新现有环境变量(可选) 对于某些集成开发环境(IDE),比如 PyCharm,在选择特定版本 Python 解释器作为项目运行环境之前,可能还需要指定正确的 Conda 执行文件的位置。通常该文件位于Anaconda 安装目录下的 `\condabin\conda.bat` 文件夹内[^3]。 #### 测试配置有效性 完成上述更改之后,可以利用命令 `conda config --show-sources` 来验证新的配置项已被成功加入到系统的全局或本地配置文件当中;另外也可以尝试更新某个已知存在的库来检验新是否正常工作[^1]。 #### 特殊情况处理 如果遇到因预设依赖关系而导致无法正确安装目标程序的情况——例如自动选择了不兼容硬件架构的 CPU-only 版本 PyTorch,则应先移除引起冲突的相关组件后再重新发起安装请求。具体操作可通过查询当前环境中所有已安装项目的列表并定位至问题所在来进行调整[^4]: ```bash conda list # 根据实际情况决定是否要卸载 cpuonly 或其他干扰性的包 conda remove <package_name> ```
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