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2020-09-20 閱讀量: 976
如何提升python安裝模塊的速度

在python開發(fā)中,經(jīng)常需要使用到各種各樣的庫。pip又是我們常用的安裝工具。但是國外的源下載速度實(shí)在太慢,經(jīng)常導(dǎo)致超時。

對于這種情況我們可以修改pip的下載源為國內(nèi)源。這樣就可以大幅度提升下載速度。
在這里插入圖片描述
推薦幾個不錯的國內(nèi)鏡像:

  • 阿里云:https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

  • 豆瓣:https://pypi.douban.com/simple/

  • 清華大學(xué):https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

  • 中國科學(xué)技術(shù)大學(xué) http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/

如何修改源?

1、臨時更換鏡像源

可以通過如下方式。

pip3 install 庫名 -i 鏡像地址1

這樣的方式來安裝。

如 我要安裝 numpy 庫 并使用 豆瓣 的鏡像源

pip3 install numpy -i https://pypi.douban.com/simple/1

從下載的日志來看,源地址以成功修改成豆瓣的地址

E:\....\>pip3 install numpy -i https://pypi.douban.com/simple/Looking in indexes: https://pypi.douban.com/simple/Collecting numpy
  Downloading https://pypi.doubanio.com/packages/07/46/656c25b39fc152ea525eef14b641993624a6325a8ae815b200de57cff0bc/numpy-1.16.4-cp37-cp37m-win32.whl (10.0MB)
    100% |████████████████████████████████| 10.0MB 2.9MB/s
Installing collected packages: numpy
Successfully installed numpy-1.16.41234567

如果你是用pip安裝模塊最多也就是40-50KB/s,如果你是國內(nèi)的鏡像源安裝模塊,都是幾兆每秒,速度提上上百倍一點(diǎn)都不夸張!

一次配置,永久使用

Windows環(huán)境。

打開我的電腦,在地址欄中輸入 %APPDATA% 按回車跳轉(zhuǎn)到目標(biāo)目錄。在目錄下創(chuàng)建一個pip文件,再其內(nèi)部創(chuàng)建一個pip.ini 文件。輸入以下信息。以豆瓣為例

[global]timeout = 6000 index-url = https://pypi.douban.com/simple/trusted-host = pypi.douban.com1234

如圖所示
在這里插入圖片描述
測試,發(fā)現(xiàn)修改之后直接輸入pip3 install 庫名。直接會從豆瓣的鏡像源進(jìn)行下載。

E:\....>pip3 install numpy
Looking in indexes: https://pypi.douban.com/simple/Collecting numpy
  Using cached https://pypi.doubanio.com/packages/07/46/656c25b39fc152ea525eef14b641993624a6325a8ae815b200de57cff0bc/numpy-1.16.4-cp37-cp37m-win32.whl
Installing collected packages: numpy
Successfully installed numpy-1.16.4123456

Linux 或者M(jìn)ac環(huán)境:

在 ~/.pip/pip.conf 這個目錄(沒有自己創(chuàng)建一個)將上面的配置信息,進(jìn)行修改保存即可。

轉(zhuǎn)載(嗨學(xué)編程):https://blog.csdn.net/fei347795790/article/details/102915608?utm_medium=distribute.pc_relevant_t0.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.nonecase&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant_t0.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.nonecase

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