pip是我们最常用的Python第三方库安装工具，不管是什么库，我们只需要一条pip install命令就能安装，但是现在经常出现一些安装超时的问题，这是为什么呢？
这几天菜鸟小白在写公众号的时候，每次使用pip安装python库都会出现安装超时的情况。我实在是受不了了，所以整理了这篇修改pip默认安装源的三种方式。
之前分享过一篇《Linux系统自带Python2&yum的卸载及重装》，介绍了如何卸载及重装Linux(CentOS)自带的的Python2.7。今天主要介绍如何在Linux系统下通过shell脚本一键安装Python3，以及如何临时or永久更换镜像源、管理虚拟环境。工欲善其事必先利其器，环境搭建是一切开发&自动化测试绕不开的前提。
已解决：WARNING: Discarding https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/74/2b/3584369fad8352ed1718b36d3f442a61433df1ba5d6cfd52e21a9079ecea/LAC-0.1.0.tar.gz#sha256=441a079ed12a5960dff3fd5446e4cffdd0370d1b6433ae1eaf2068a5d7c8838f (from https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/lac/). Command errored out with exit status 1: python setup.py egg_info Check the logs for full command output. ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement LAC (from versions: 0.1.0, 0.1.1, 0.1.2, 0.1.3, 0.1.4, 0.1.5, 2.0.0, 2.0.1, 2.0.2, 2.0.3, 2.0.4, 2.0.5, 2.1.0, 2.1.1, 2.1.2) ERROR: No matching distribution found for LAC
在Python开发中，我们经常使用第三方库来满足各种需求。当我们使用pip安装这些库时，有时可能会遇到一些网络问题，特别是在使用国内的源时。其中一个常见的问题就是".ReadTimeoutError: HTTPSConnectionPool(host='pypi.tuna.tsinghua.edu.cn', port=443): Read timed out"错误。这个错误通常是由于与pip源的连接超时引起的。 为了解决这个问题，我们可以尝试以下方法：
经常听到初学python的小伙伴在抱怨，python安装第三方库太慢，很容易失败报错，如果安装pandas、tensorflow这种体积大的库，简直龟速。
对每个人而言，真正的职责只有一个：找到自我…………所有其他的路都是不完整的，是人的逃避方式，是对大众理想的懦弱回归，是随波逐流，是内心的恐惧。
python开发者都知道，当我们pip install安装扩展库的时候，经常遇到安装失败(超时)等，有时候是因为国外镜像被屏蔽了，带来不少麻烦，
PyTorch介绍： PyTorch是一个开源的Python机器学习库，基于Torch，用于自然语言处理等应用程序。其运行环境已兼容Windows (CUDA,CPU)、MacOS (CPU)、Linux (CUDA,ROCm,CPU)。 PyTorch的前身是Torch，其底层和Torch框架一样，但是使用Python重新写了很多内容，不仅更加灵活，支持动态图，而且提供了Python接口，它是由Torch7团队开发，是一个以Python优先的深度学习框架，不仅能够实现强大的GPU加速，同时还支持动态神经网络。 PyTorch既可以看作加入了GPU支持的numpy，同时也可以看成一个拥有自动求导功能的强大的深度神经网络。
如果你使用conda install pytorch torchvision cudatoolkit=9.0 -c pytorch来安装pytorch，并且添加了清华镜像源，但还是由于网络原因下载失败，你只需要把-c pytorch去掉：
在Windows中，你可以通过设置环境变量 PYTHONUTF8=1 来告诉Python在Windows控制台中使用UTF-8编码
在地球科学领域也得到了广泛应用，尤其是地球科学数据处理和可视化方面，比如地球科学数据分析和可视化库Iris，应用于数值模式数据处理的wrf-python，气候数据处理库CDAT以及地球科学可视化库NCL的Python版PyNGL。
Anaconda最大的优势我认为在于可以做环境管理，可以通过创建不同的环境，安装不同的包。
在现代的软件开发实践中，依赖管理成为了一项非常重要的任务。它确保了我们可以在任何地方重建我们的开发环境，也使得我们能够轻松地跟踪和更新我们的项目所依赖的库。Python是世界上最受欢迎的编程语言之一，有着丰富的库和框架，这都得益于Python强大的包管理工具Pip。
本文提供视频讲解，详细见地址：https://www.bilibili.com/video/BV1Qf4y1R74e
网络连接超时，检查网络是否连接，如果网络连接是好的就是用了官方源，得换成国内镜像源
本篇以jetson Nano为例 在烧录完镜像之后，要做的第一件事情就是把原来的源更换为国内的镜像源来提高下载的速度 详细介绍具体步骤：
由于pycharm自带的pip源网站是国外网址，这就导致了许多国内用户在pycharm中下载其他软件包速度极慢，有时还会跳出下载失败的界面。
为什么要配置全局镜像源？ 在python下载第三方库时，pip默认是以国外的方式下载，往往我们没有访问国外网站的话，下载速度极其慢。 而配置了国内的镜像，则可以通过国内的网络直接下载三方库，速度奇快。 一般配置镜像，有的人还在IDE里面配置，但往往我们虚拟环境过多，或者经常切换使用cmd进行pip下载时，又需要再次配置镜像，于是乎就引申出了配置全局镜像源，只需要配置一次，你整台电脑都可以享受镜像加速的加持！ 网络上搜集的很多配置全局变量，需要自己手动去c盘下面，user文件夹下面找到pip的文件夹，但我跟着操作发现，奇了怪了，我没有这个文件夹，所以我想，应该不止我一个人。
[root@799a3e499eed python2.6]# pip install get-time DEPRECATION: Python 3.4 support has been deprecated. pip 19.1 will be the last one supporting it. Please upgrade your Python as Python 3.4 won’t be maintained after March 2019 (cf PEP 429). Collecting get-time Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/6c/2c/881da0e98685d2b39596f198eaf11ff6582fde5eb403c52bf3f405a1128f/get-time-0.0.4.tar.gz Building wheels for collected packages: get-time Building wheel for get-time (setup.py) … done Stored in directory: /root/.cache/pip/wheels/6c/9d/4e/58515015fcd0ec032405fd8ce96795aed16458edd1ca793532 Successfully built get-time Installing collected packages: get-time Successfully installed get-time-0.0.4
今天在升级下载Python第三方库的时候特别慢，最后去升级pip的时候竟然还time out了，哇心态炸了。
在使用Pycharm的时候不免要下载许多的第三方库, 特别是移植过来的项目更是一个文件的依赖包需要下载
PackagesNotFoundError: The following packages are not available from current channels: ******
由于众所周知的原因， Docker 官方镜像仓库和 Google 镜像仓库在国内访问速度很慢或者不可用。这样就给我们在部署和使用 Kubernetes 时带来了极大的不便。今天我们就来介绍几种方法，可以让你愉快的解决该问题。
ubuntu在服务器配置python笔记，按照步骤来，就配置好python了（ 服务器镜像配置： 镜像源配置：https://www.jianshu.com/p/d4525ca41a49 替换镜像源的时候就是把原来的全部删除替换自己的镜像源 清华ubuntu镜像源:https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/help/ubuntu/ 服务器ubuntu的python配置： cd / # 就可以进入根目录 ls可以看到根目录下的所有文件夹 cd home/ubuntu 1. su
安装tb-lightly失败：ERROR: No matching distribution found for tb-nightly
众所周知，pip可以对python的第三方库进行安装、更新、卸载等操作，十分方便。
大多数小伙伴在第一次接触 python 的时候都会被它强大的包所吸引，想要写一个网站可以使用 Django ，想要做数学运算就想到了 Numpy ，想做数据分析可以用 Pandas 等等
Anaconda指的是一个开源的Python发行版本，其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。 [1] 因为包含了大量的科学包，Anaconda 的下载文件比较大（约 531 MB），如果只需要某些包，或者需要节省带宽或存储空间，也可以使用Miniconda这个较小的发行版（仅包含conda和 Python）。
Google于去年早些时候发布了TensorFlow 2.0，这是对现有TensorFlow 1.0的重大飞跃。
如在完成Python的安装后，我们需要安装pandas这个包，则只需要在终端中输入 pip install pandas ,在网络畅通的条件下，就会开始包的安装。
安装Miniconda并配置好环境变量：去Miniconda官网找到对应版本（我选的是Windows installers中的Python 3.8 Miniconda3 Windows 64-bit），安装推荐教程；
你是否也遇到了在尝试从PyTorch官方网站下载时，面临下载速度缓慢甚至超时的问题？😿 在本文中，我——猫头虎博主，将带你深入了解这个问题的原因，并提供一套详尽的解决方案。我们会探索使用国内的镜像源，如清华大学开源镜像站，来加速PyTorch的下载。本文还将包括详细的操作步骤和代码示例，确保你能够轻松地解决这一常见的技术问题。最后，我们会通过一些实用的QA和表格总结来巩固知识，一起看看这一问题背后的技术细节和未来的行业趋势。🚀
OpenCV全称Open Source Computer Vision Library。是一款开源的计算机视觉和机器学习的软件库，他设有许多的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。这里就介绍一下如何利用镜像地址在pycharm环境中安装python接口的OpenCV
在学习和应用Python的过程当中，我们经常需要使用到各种各样的Python库，而大部分的库都是需要我们自己安装的。本文详细介绍在pycharm中，当我们进行安装库的操作时，出现Installing Packages Failed错误时，应当怎么解决。
之前听别人说过这个软件。但是自己一般用的pycharm。pycharm是一款很好的编辑器，但是一个缺点就是可能电脑不是很高的会出现卡顿。但是编辑代码是十分方便的。
14天学习训练营导师课程： 李宁《Python Pygame游戏开发入门与实战》 李宁《计算机视觉OpenCV Python项目实战》1 李宁《计算机视觉OpenCV Python项目实战》2 李宁《计算机视觉OpenCV Python项目实战》3
到目前为止，我们查阅anaconda的官网可发现，由于目前Anaconda没有支持arm架构的版本，在M1芯片Mac上安装的Anaconda是非常不稳定的，而且仅支持最高3.8版本的Python。而官网原生支持运行在arm架构上的Python版本为3.9.1，所以综合来讲我们只能寻找一种替代方案，那就是miniforge。
pycharm的安装很简单，在官网上下载之后按照步骤一步一步来安装，没什么难度。
你可能接下来会看到很多图片，因为我截图十分详细了每一步，保证每一个人看懂，所以图很多。中途也遇到了小问题，不要担心，我都有解决。
up在试了网上很多教程之后，一次次的都错，真的是安装了无数遍GPU版本的pytorch，使用清华源镜像但是有个巨坑，查了很多博客，终于有了点头绪顺利解决安装问题速度飞快。
由于国外的镜像源安装Python速度较慢，选择国内的镜像速度较快，这篇文章如要讲述如何设置国内镜像源。 常用镜像源：
使用方法：shell pip install 下载的模块名 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 比如我要下载numpy这个模块，执行以下命令：
Anaconda介绍CentOS 7安装Anaconda3conda命令使用介绍帮助目录检查conda版本升级当前版本的conda环境管理列出所有的环境安装一个不同版本的python新环境复制一个环境创建一个新环境导出环境，Anaconda支持导入导出以方便迁移导入环境信息，即根据配置文件创建一个新环境：移除环境激活进入环境，请使用停用一个活动环境，请使用包管理查看已安装包向指定环境中安装包从Anaconda.org安装一个包通过pip命令来安装包conda配置添加镜像源查看当前镜像源删除镜像源设置安装时显示源url，不想就改为no查看源全部设置，包括链接、show_channel_urls 值:查看conda配置文件其他注意事项安装conda后命令行前出现的base，取消每次启动自动激活conda的基础环境
(2):会定位到一个新的目录下，在该目录下新建pip文件夹，然后到pip文件夹里面去新建个pip.ini文件
作者：Allen
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