conda Collecting package metadata (repodata.json)卡住或 failed问题

电脑环境:windows10+miniconda3+conda4.9.2

问题描述:conda换清华源后,下载时在Collecting package metadata (repodata.json)出现卡顿或者失败

问题原因:使用代理软件(clash for windows)

解决方法:将.condarc中的清华源的https全部换成http,或者将代理软件设置为全局代理

 

conda换源:

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

conda清除国内源:

conda config --remove-key channels

其他:

.condarc文件在C:\User\xx\目录下,或者使用win+R后在运行窗口中输入%HOMEPATH%进入

### 解决 Conda 收集包元数据失败的方法 当遇到 `Collecting package metadata (repodata.json): failed` 的错误时,可能的原因包括网络连接问题、配置文件损坏权限不足等问题。以下是几种常见的解决方案: #### 1. 检查网络连接和镜像源设置 如果是因为网络原因导致无法访问默认的 Anaconda 镜像源,则可以尝试更换为国内的镜像源来加速下载并解决问题[^4]。 对于 Linux 用户来说,可以通过编辑 `.condarc` 文件者直接使用命令行参数指定新的 channel URL 来更改镜像地址。例如: ```bash conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/ ``` #### 2. 清理缓存与重置 conda 环境 有时旧版本的 repodata 可能会引发冲突,因此建议先清理所有已有的缓存再重新构建环境。 ```bash conda clean --all ``` 此操作将会删除不必要的 tarballs 和 packages 缓存,有助于排除因本地残留文件引起的潜在问题。 #### 3. 修改 .condarc 中 pkg_dirs 参数确保路径可写入 针对特定情况下报告 “No writeable pkgs directories configured”的情况,应该确认当前用户的 home 目录下存在有效的 .conda miniconda 安装位置,并且这些目录具有足够的读取/写入权限给执行该指令的身份验证主体[^2]。 可通过修改 ~/.condarc 添加额外的 writable 包存储库路径实现修复目的;另外也可以通过管理员身份启动终端窗口来进行相应调整。 #### 4. 更新 conda 版本至最新稳定版 保持软件处于最新的状态通常能够有效减少兼容性和性能方面的问题。定期更新工具链中的组件到官方发布的正式发行版本是一个良好的实践习惯。 ```bash conda update -n base conda ``` 以上措施综合运用往往可以帮助克服大多数由 `Collecting package metadata (repodata.json)` 失败所造成的困扰。
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