vim     ~/.condarc channels: - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/ - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/ - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/ - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu

临时使用: 可以在使用pip的时候加参数-i  https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 例:pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple gevent 永久使用: Linux下,修改 ~/.pip/pip.conf (没有就创建一个), 修改 index-url至tuna,内容如下: [global] index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.c

git 设置: $ git config --global http.proxy http://proxy.mysite.com 取消: $ git config --global --unset http.proxy npm 设置代理: $ npm config set proxy=http://proxy.mysite.com 取消代理: $ npm config delete proxy 设置镜像: $ npm config set registry https://registry.np

文章目录 pip和conda 添加国内清华镜像 1. pip源更改: 2. conda源更改: pip和conda 添加国内清华镜像 python模块安装,使用国内源可以提高下载速度. 1. pip源更改: pip源有好几个,我一直用的清华的pip源,它5分钟同步一次. 临时使用: pip 后加参数 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 例1: pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/si

# pip install 提示代理连接失败原因及解决办法 1. 错误提示 在公司电脑上安装Python的虚拟环境时输入命令: pip install virtualenv 系统提示以下异常信息: Retrying (Retry(total=4, connect=None, read=None, redirect=None, status=None)) after connection broken by 'ProxyError('Cannot connect to proxy.', timeo

网上搜到的pip国内镜像大部分是豆瓣的 http://pypi.douban.com/simple/ 但是根本不全,很多包没有 所以推荐清华大学的 https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 临时使用 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 gevent,这样就会从清

清华镜像 地址 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/pypi/ 临时使用 pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple some-package 注意,simple 不能少, 是 https 而不是 http 设为默认 升级 pip 到最新的版本 (>=10.0.0) 后进行配置: pip install pip -U pip config set global.index-url

Python pip 国内镜像大全及使用办法 一.国内镜像 清华 https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 豆瓣 pip install -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com '模块版本' 阿里云 pip install -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --trusted-host mirrors.aliyun.co

在一台没有 Root 权限的机器上,部署使用 Python 编写的服务,似乎只有 virtualenv 一条路可以选了. 当然我见过一些同事会在自己的家目录编译一个,然后设置一下 $PATH ,但是从通用性和部署的便利性上考虑,还是使用 virtualenv 更划算一些. 使用 virtualenv 创建完环境之后,下一步就是要安装各种软件包了. pip 可以很方便地(也不是全都很方便,比如MySQL-python)安装各种包,唯一的缺点就是 太 慢 了 ! 经过搜索,发现 豆瓣 提供了 pip

window下对python3.5适用性比较好,Anaconda4.2里面包含了python3.5. https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/清华镜像源下载 http://blog.csdn.net/u012513525/article/details/54947398  (pycharm配置清华镜像源) http://blog.csdn.net/u012318074/article/details/78844789 (anac

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PIP设置镜像源 pip安装Python包时候,默认是国外的下载源,速度太慢,本文介绍几种设置pip国内镜像源的方法 镜像源 阿里云 http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ 清华大学 https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ 中国科技大学 https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/ 中国科学技术大学 http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/

windows下更改pip国内镜像 # 在C:\Users\admin路径下创建pip文件夹,然后创建pip.ini文件, 并在文件下写入 [global] index-url = http://pypi.douban.com/simple/ trusted-host = pypi.douban.com ubuntu下更改pip国内镜像 # 创建pip.conf文件 mkdir ~/.pip vim .pip/pip.conf # 在pip.conf中写入 [global] index-url

Anaconda的安装步骤不在本文的讨论中,我们主要是学习一下如何配置conda的镜像,以及一些问题的解决过程 配置镜像 在conda安装好之后,默认的镜像是官方的,由于官网的镜像在境外,我们使用国内的镜像能够加快访问的速度.这里我选择了清华的的镜像.镜像的地址如下:点我进入tuna 在命令行中运行   conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/   conda conf

step1: + 在user(用户)下新建一文件夹再在该文件夹下新建pip.ini文件 + 例如:user/pip/pip.ini + tips:如果未打开在查看里的隐藏扩展名记得打开 step2: + 临时安装: + 例如:pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple numpy,这样就会从清华这边的镜像去安装numpy库. step3: + 长期从该镜像安装(今后只要pip install 都是从该镜像安装): + 在cmd中

设置为默认镜像 pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple C:\Users\mu\pip 新建pip.ini [global] index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

[国内镜像] 中国科学技术大学 : https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple 清华:https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 豆瓣:http://pypi.douban.com/simple/ 华中理工大学 : http://pypi.hustunique.com/simple 山东理工大学 : http://pypi.sdutlinux.org/simple 阿里云 http://mirrors.aliyun.com

大家在通过pip 或conda 下载一些很大的第三方库时是不是有一种等到坟头的草都三尺高了,还没下载完的感觉,而且大的第三方库长时间下载,可能会导致超时自动中断下载,感谢清华的大佬们 临时使用: pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow 每次下载时,默认使用此镜像: 需将pip升级到最新的版本,>=10.0.0 pip install pip -U pip config set global.index-