Anaconda的虚拟环境用pip下载速度慢的问题解决方案

解决Anaconda虚拟环境中包下载慢的问题,可以通过配置conda使用清华源,或者在pip安装时指定清华源URL。这两种方法能显著加快如52M大小包的下载速度,提高工作效率。

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问题描述

Anaconda下的虚拟环境中经常需要下载各种包,有的包下载速度可以忍受,有的只有十几kb,导致52M的包需要下载1个小时,大大降低了工作效率。

解决问题的方案

解决问题的方案有两种:1)conda配置清华源;2)pip install XXX -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple(XXX是要下载的包)。

### 加速在 Python 虚拟环境中安装 PyTorch 为了提高在虚拟环境中安装 PyTorch 的速度,可以采用清华大学开源软件镜像站作为 pip 源。这能显著减少下载时间并提升整体效率。 #### 使用清华源加速 Pip 安装过程 当处于已激活的目标虚拟环境中时,应先更新 `pip` 至最新版: ```bash python -m pip install --upgrade pip ``` 随后设置全局的 pip 配置指向更快捷的国内镜像地址: ```bash pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ``` 上述操作会更改默认索引 URL 到清华大学提供的 PyPI 镜像站点[^1]。 对于 Anaconda 用户,在创建特定版本 Python 的新环境之后(例如通过命令 `conda create -n py38unet1218 python=3.8` 创建名为 `py38unet1218` 并指定 Python 3.8 版本),同样可以通过以上方法调整 pip 设置来加快依赖项获取速率[^2]。 另外一种方式是在不改变系统范围内配置的情况下临时应用此变更;即每次执行 pip 命令时附加参数 `-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple` 来指明使用哪个镜像服务器。这种方式特别适合那些不想永久修改个人或项目级别的 pip 行为的人群。 至于 Conda 自身管理包的情况,则推荐直接利用其内置功能从 Anaconda.org 或其他可信渠道快速部署所需库文件。不过如果确实遇到网络连接不佳影响到 conda 渠道的速度,也可以考虑切换至 Tsinghua TUNA Team 提供的支持 anaconda/condo 的镜像服务[^4]。
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