『技术随手学』解决 pip conda install 网络故障中断

本文介绍了如何在遇到pip和conda安装过程中因网络问题导致的失败时,通过下载包到本地再进行安装的方法。通过断点续传避免重复下载,提高安装效率。具体操作包括使用conda的--use-local参数和pip安装本地包的步骤。

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『技术随手学』解决 pip conda install 网络故障中断

 

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0.引子

在用pip或者conda安装一些包时有时会因为网络原因导致下载失败,进而无法安装。一般的解决方法就是换源,或者重复安装。

在本篇文章,将使用一个简单高效的方式来解决这个问题。整体思路很简单,把包下载到本地,在使用本地包进行安装。

这样有什么好处呢?其实这解决了直接使用安装时网络不通畅导致中断,又要重新开始下载的问题。因为很多下载工作都支持断点续传,不用重复操作。

 

1.实战

 

例子一:conda

 

当直接安装时:

conda install pytorch=1.4  torchvision cudatoolkit=10.0 cudnn=7 -y

输出:


                
### pip3 installconda install 的区别及使用场景 #### 包管理工具的本质差异 `pip3 install` 和 `conda install` 是两种不同的包管理工具,分别隶属于 Python 生态和 Conda 生态。`pip3` 是 Python 官方的包管理工具,主要用于安装 Python 包及其依赖项[^1]。而 `conda install` 是 Conda 提供的包管理工具,它不仅能够管理 Python 包,还能管理其他语言的包(如 C/C++、R 等)以及二进制文件[^3]。 #### 环境管理能力 `pip3` 本身并不具备环境管理功能,因此需要结合 `venv` 或 `virtualenv` 等工具来创建和管理虚拟环境。相比之下,`conda install` 内置了强大的环境管理功能,可以直接创建独立的 Conda 环境,并在其中安装所需的包和依赖项[^2]。 #### 包来源的不同 `pip3` 主要从 PyPI(Python Package Index)获取包,这些包通常是源代码形式,可能需要本地编译器支持才能正确安装。而 `conda install` 的包通常来自于 Anaconda Repository 或 Anaconda Cloud,这些包是预编译的二进制格式,因此无需额外安装编译器即可直接使用[^3]。 #### 依赖解决能力 `conda install` 在处理复杂的依赖关系时表现更为出色,尤其是在涉及多个语言或系统级别的依赖时。例如,当需要安装一个既包含 Python 代码又包含 C/C++ 扩展的包时,`conda install` 能够更稳定地解决所有依赖问题[^2]。而 `pip3` 在这种情况下可能会遇到依赖冲突或编译失败的问题。 #### 安装速度和性能 由于 `conda install` 使用的是预编译的二进制包,因此在大多数情况下安装速度更快,且运行性能更优。而 `pip3` 需要从源代码编译某些包,这可能导致安装时间较长,尤其是在没有合适编译器的情况下[^1]。 #### 使用场景推荐 - **优先使用 `conda install`**:当需要安装的包存在复杂依赖关系,或者需要跨语言支持时,建议使用 `conda install`,因为它能更稳定地解决依赖问题并提供更好的性能。 - **备用使用 `pip3 install`**:当目标包仅存在于 PyPI 上,而 Conda 渠道中没有对应的包时,可以选择使用 `pip3 install` 进行安装。但在混用时需要注意依赖管理,通常建议先使用 `conda install` 安装主要依赖,再使用 `pip3 install` 安装剩余的包[^2]。 #### 示例代码 以下是一个简单的示例,展示如何分别使用 `pip3` 和 `conda` 安装同一个包: ```bash # 使用 pip3 安装 NumPy pip3 install numpy # 使用 conda 安装 NumPy conda install numpy ```
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