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Ubuntu中虚拟环境pip安装包超时问题

简介: 做爬虫的时使用pip安装一些爬虫框架经常容易报错或者国内镜像资源不足,或者做量化使用开源的vn.py,但只有py27版本的,解决这些问题一个所以这个时候Anaconda中的conda管理工具就非常的必需了。
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做爬虫的时使用pip安装一些爬虫框架经常容易报错或者国内镜像资源不足,或者做量化使用开源的vn.py,但只有py27版本的,解决这些问题一个所以这个时候Anaconda中的conda管理工具就非常的必需了。

解决pip安装包超时问题
1)首先检查linux软件下载源,主下载源是最全的,但是服务器在国外,速度较慢。所以需要按照自己的所在地选择合适的国内下载源。

2)直接摒弃pip,选择conda……

比如说,先用virtualenvwrapper 指令创建虚拟环境,然后进入虚拟环境,使用conda指令安装scrapy包,然后在虚拟环境下使用scrapy框架是完全可行的,只不过不通过pip去安装scrapy框架。因为我遇到的问题是无论怎样用pip安装scrapy框架在两台电脑的windos系统和linux系统下都不能完成安装,都是网络超时问题无法下载完一个284k的安装包,非常尴尬。唯一成功的案例是在windows系统中的虚拟机上的ubuntu使用pip安装,没怎么出现过问题,非常顺畅。

3)直接使用conda的环境管理功能。

conda环境管理常用命令

  1. 查看当前系统下的环境
    conda info -e

  2. 创建新的环境

    
    # 指定python版本为2.7,注意至少需要指定python版本或者要安装的包# 后一种情况下,自动安装最新python版本
    
    conda create -n env_name python=2.7
    
    # 同时安装必要的包
    
    conda create -n env_name numpy matplotlib python=2.7
  3. 环境切换

    
    # 切换到新环境# linux/Mac下需要使用source activate env_name
    
    activate env_name
    
    #退出环境,也可以使用`activate root`切回root环境
    
    deactivate env_name
    
  4. 移除环境

    conda remove -n env_name --all

conda环境下的包管理

给某个特定环境安装package有两个选择,一是切换到该环境下直接安装,二是安装时指定环境参数-n
activate env_nameconda install pandas

安装anaconda发行版中所有的包
conda install anaconda
conda install -n env_name pandas

查看已经安装的package
conda list
指定查看某环境下安装的package
conda list -n env_name

查找包
conda search pyqtgraph

更新包
conda update numpy
conda update anaconda

卸载包
conda remove numpy

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