现在这网络对于开发者来说有点不太友好，下载什么东西都慢慢，pip install慢，git clone也慢，难受……

不过还好有各种代替的国内镜像源可以加速

临时配置

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 django，这样就会从清华的镜像去安装django库，速度会快很多。

持久化配置

通过修改配置文件的方式，可以让pip在每次安装的时候都使用指定的镜像源。

Linux

Linux下，修改~/.pip/pip.conf （路径不存在的话，要自己创建文件夹和文件） 内容如下：

[global]
index-url = http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
[install]
trusted-host=mirrors.aliyun.com

Windows

Windows的配置和Linux有一点差别，直接在user目录中创建一个pip目录，再新建文件pip.ini。（例如：C:\Users\Administrator\pip\pip.ini）内容同上。

常用的国内镜像源

Anaconda配置

修改 ~/.condarc 文件

channels:
  - defaults
show_channel_urls: true
default_channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
  conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch-lts: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  # 如果需要使用其他第三方源（参考上方完整列表）
  # 例如 conda install -c pytorch-test，则可以添加
  #pytorch-test: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud

参考 - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/

以下为旧版

配置中科大源

conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/  
conda config --set show_channel_urls yes

配置清华大学源

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yes

如果某个镜像源网站挂了，换源的话记得去用户目录下把.condarc文件夹下原有的清华镜像删除掉 。

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