anaconda搭建本地源(加速访问),内网源(无外网访问)

本文介绍如何从清华大学镜像源下载Anaconda组件,并在内网环境中搭建自己的Anaconda镜像站点。通过本地服务器提供软件包,实现快速安装Python环境及依赖库。

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可以去https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/或者https://repo.continuum.io/pkgs/等公网源下载,文件目录结构保持网页上的样子。我是同步的清华的源,其中free、main、forge可以优先下载(具体没有研究),注意下载https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/(或者https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/)时可以下载自己所需平台即可,我是Linux,可以只下载Linux的,另外注意还要下载noarch文件夹下的文件。

将下好的文件夹按照网页上的目录结构放在一文件夹中,例如将free下的linux-64(约50G)、noarch放在free文件夹下,建立一web服务,可以用python建立简单服务器也可以使用其他服务器,打开终端(win平台可以shift+右键在文件夹下打开cmd)输入如下命令

python -m http.server 8099

  之后修改要使用anaconda的机器上的.condarc文件

sudo vim ~/.condarc

  在channels下加入

channels:
    - http:0.0.0.0:8099/#本地用0.0.0.0,其他内网机用相应IP

保存退出。之后尝试建立一个python环境,安装numpy,测试

conda create -n test python=3.5
source activate test
conda install numpy

无报错即可,由于内网(本地)速度应该很快,方便日后使用。

 

转载于:https://www.cnblogs.com/imageSet/p/9583150.html

### 配置 Anaconda 使用内网 pip 为了使 Anaconda 能够在内网环境中高效地管理和安装 Python 包,可以通过配置 `pip` 来使用内网。以下是具体的配置方法: #### 修改全局或用户级别的 Pip 配置文件 对于 Windows 用户来说,可以在用户的 `%APPDATA%\pip\pip.ini` 文件中设置默认的索引 URL 和信任主机。如果该路径不存在,则需手动创建此目录结构并新建 `pip.ini` 文件。 ```ini [global] index-url = http://<内部服务器地址>/simple/ trusted-host = <内部服务器地址> ``` 上述配置指定了一个新的简单仓库作为默认索引,并告知客户端忽略 SSL 证书验证错误以允许连接到未受信站点[^4]。 #### 设置 Conda 的镜像 除了更改 `pip` 的配置外,还可以调整 conda 自身使用的通道列表来加速软件包获取速度。编辑 `.condarc` 文件(位于用户主目录),加入如下内容: ```yaml channels: - http://mirrors.<公司域名>.com/anaconda/pkgs/main - http://mirrors.<公司域名>.com/anaconda/cloud/conda-forge/ ssl_verify: false ``` 这里替换了默认的远程仓库链接为本地可用的服务端点,并关闭了SSL校验以便于适应某些特殊的企业网络环境[^5]。 #### 安装特定版本的包 当需要指定某个确切版本号时,可以直接调用带有参数 `-i` 或者 `--index-url` 的命令行工具来进行安装操作。例如要安装 TensorFlow 版本2.2.0 可执行下面这条指令: ```bash pip install tensorflow==2.2.0 -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com ``` 这会强制从给定的位置下载所需的二进制分发版而不是去查询 PyPI 上最新的发布信息[^3]。 通过以上措施,即使处于完全隔离状态下的企业局域网也能顺利开展基于 Python 的开发工作而不必担心依赖项缺失的问题。
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