Python pip更换国内源​​​​​​​

博客介绍了Python pip更换国内源的相关内容,列举了阿里云、中国科技大学、豆瓣、清华大学等国内镜像源地址,给出了使用pip时加参数指定镜像源的使用示例,还介绍了永久修改pip源的方法,包括Linux和Windows系统的操作。

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Python pip更换国内源

pip国内的一些镜像

  阿里云 http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ 
  中国科技大学 https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/ 
  豆瓣(douban) http://pypi.douban.com/simple/ 
  清华大学 https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ 
  中国科学技术大学 http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/


使用示例:
1)可以在使用pip的时候加参数-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
例如:pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pyspider,这样就会从清华这边的镜像去安装pyspider库。
提示没有flask包,使用上面的方法pip即可,
pip install -i http://e.pypi.python.org/simple flask,

2)出错使用这种 :pip install --index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ lightgbm (没有尝试过)

我成功安装的方法为:

pip install tensorflow-gpu==1.12.2 -i  https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple --default-timeout=100

永久修改: 
linux: 
修改 ~/.pip/pip.conf (没有就创建一个), 内容如下:

index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

windows: 
直接在user目录中创建一个pip目录,如:C:\Users\xx\pip,新建文件pip.ini,内容如下

index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

 

### 配置 VSCode 使用 Python 的 Matplotlib 库 #### 安装必要的扩展和工具 为了在 VSCode 中顺利运行 Python 和 Matplotlib,安装 Microsoft 提供的官方 Python 扩展是非常重要的[^3]。该扩展提供了丰富的功能支持,包括 IntelliSense、linting、调试以及 Jupyter Notebook 支持。 #### 创建工作空间并设置虚拟环境 选择或创建一个新的文件夹来存放 Python 项目代码,并通过 `File->Open Folder...` 功能将其加载到 VSCode 中作为工作区[^2]。建议在此基础上建立一个独立的虚拟环境以隔离依赖项,这可以通过命令行执行如下操作: ```bash python -m venv .venv ``` 接着,在终端输入以下指令激活新创建的虚拟环境(Windows 用户需替换为相应批处理脚本): 对于 Linux 或 macOS 用户: ```bash source .venv/bin/activate ``` 对于 Windows 用户: ```cmd .venv\Scripts\Activate.bat ``` #### 安装所需的包 一旦虚拟环境被成功激活,可以利用 pip 工具安装所需软件包,比如 NumPy 和 Matplotlib: ```bash pip install numpy matplotlib ``` #### 编辑器内核配置 确保 VSCode 正确选择了之前创建的 `.venv` 虚拟环境中所对应的 Python 解释器版本。通常情况下,当有多个可用解释器时,VSCode 将提示用户做出选择;如果没有收到这样的通知,则可通过状态栏右下角的手动切换选项完成指定[^4]。 #### 测试绘图功能 现在可以在新建的 `test.py` 文件里编写简单的测试程序验证一切正常运作。下面是一段用来绘制正弦波形图表的例子代码片段: ```python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(0, 20, 100) # 创建一系列均匀分布的数据点 plt.plot(x, np.sin(x)) # 绘制这些数据点上的正弦曲线 plt.title('Sine Wave') # 添加图形标题 plt.xlabel('X Axis Label') # 设置 X 轴标签 plt.ylabel('Y Axis Label') # 设置 Y 轴标签 plt.grid(True) # 显示网格线 plt.show() # 展示最终图像窗口 ```
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