Anaconda更新最新版本下载慢问题及更新conda版本

Posted 2023-04-03 Studying 开龙wu

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了Anaconda更新最新版本下载慢问题及更新conda版本相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

一、下载最新Anaconda版本两种方法

1.Anaconda官网

官网
之前一篇有介绍怎么下载点击。

2.清华大学开源软件镜像站
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/?C=M&O=D
清华镜像源网站

二、Anaconda环境里下载速度都比较慢

输入conda info查看一些信息

(base) C:\\Users\\Administrator>conda info

     active environment : base
    active env location : D:\\Anaconda
            shell level : 1
       user config file : C:\\Users\\Administrator\\.condarc
 populated config files : C:\\Users\\Administrator\\.condarc
          conda version : 4.5.11
    conda-build version : 3.15.1
         python version : 3.7.0.final.0
       base environment : D:\\Anaconda  (writable)
           channel URLs : https://repo.anaconda.com/pkgs/main/win-64
                          https://repo.anaconda.com/pkgs/main/noarch
                          https://repo.anaconda.com/pkgs/free/win-64
                          https://repo.anaconda.com/pkgs/free/noarch
                          https://repo.anaconda.com/pkgs/r/win-64
                          https://repo.anaconda.com/pkgs/r/noarch
                          https://repo.anaconda.com/pkgs/pro/win-64
                          https://repo.anaconda.com/pkgs/pro/noarch
                          https://repo.anaconda.com/pkgs/msys2/win-64
                          https://repo.anaconda.com/pkgs/msys2/noarch
          package cache : D:\\Anaconda\\pkgs
                          C:\\Users\\Administrator\\AppData\\Local\\conda\\conda\\pkgs
       envs directories : D:\\Anaconda\\envs
                          C:\\Users\\Administrator\\AppData\\Local\\conda\\conda\\envs
                          C:\\Users\\Administrator\\.conda\\envs
               platform : win-64
             user-agent : conda/4.5.11 requests/2.19.1 CPython/3.7.0 Windows/10 Windows/10.0.19041
          administrator : True
             netrc file : None
           offline mode : False

解决办法：

1.添加国内镜像源
下面解释什么是镜像源
运行Anaconda Prompt

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

conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/

2.设置启动设置好的国内镜像源
conda config --set show_channel_urls yes

3.查看是否添加上了源
conda config --show

4.如果镜像源失效了，或者想换成其他的源，怎么删除呢？
conda config --remove channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --remove channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/

(pytorch36) C:\\Users\\Administrator>conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

(pytorch36) C:\\Users\\Administrator>conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/

(pytorch36) C:\\Users\\Administrator>conda config --set show_channel_urls yes

(pytorch36) C:\\Users\\Administrator>conda info

     active environment : pytorch36
    active env location : D:\\Anaconda\\envs\\pytorch36
            shell level : 2
       user config file : C:\\Users\\Administrator\\.condarc
 populated config files : C:\\Users\\Administrator\\.condarc
          conda version : 4.5.11
    conda-build version : 3.15.1
         python version : 3.7.0.final.0
       base environment : D:\\Anaconda  (writable)
           channel URLs : https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/win-64
                          https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/noarch
                          https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/win-64
                          https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/noarch
                          https://repo.anaconda.com/pkgs/main/win-64
                          https://repo.anaconda.com/pkgs/main/noarch
                          https://repo.anaconda.com/pkgs/free/win-64
                          https://repo.anaconda.com/pkgs/free/noarch
                          https://repo.anaconda.com/pkgs/r/win-64
                          https://repo.anaconda.com/pkgs/r/noarch
                          https://repo.anaconda.com/pkgs/pro/win-64
                          https://repo.anaconda.com/pkgs/pro/noarch
                          https://repo.anaconda.com/pkgs/msys2/win-64
                          https://repo.anaconda.com/pkgs/msys2/noarch
          package cache : D:\\Anaconda\\pkgs
                          C:\\Users\\Administrator\\AppData\\Local\\conda\\conda\\pkgs
       envs directories : D:\\Anaconda\\envs
                          C:\\Users\\Administrator\\AppData\\Local\\conda\\conda\\envs
                          C:\\Users\\Administrator\\.conda\\envs
               platform : win-64
             user-agent : conda/4.5.11 requests/2.19.1 CPython/3.7.0 Windows/10 Windows/10.0.19041
          administrator : True
             netrc file : None
           offline mode : False

补充：镜像源
镜像：比如你照镜子，里面的成像，这里的镜像，是一种文件格式，是镜像文件的简称，举例，你租房时房东给你了一把钥匙A，你出于各种目的（怕丢，给女友，给小伙伴）又配了一把钥匙B，这两把钥匙从功能上都能开你家的门，钥匙B就是钥匙A的镜像。
源（来源）：下载软件一般来源都是网站，网站存储在服务器上，有的服务器在国内，有的在国外。
镜像源：镜像的来源，一般指国内存放国外软件镜像的网站、服务器。为啥需要镜像源，在国内由于各种原因下载或更新国外的软件（比如python）网速特别慢甚至连不上。Ubuntu、Python、Nodejs、mysql、Git、Chromium、Docker、Homebrew 等一系列的常用开源系统、软件都是国外开发的，下载地址位于国外，从国内访问、下载、更新。所以找个镜像网站就解决了。

目前有那些镜像源

清华源
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/

腾讯源
https://mirrors.cloud.tencent.com/

阿里源
https://developer.aliyun.com/mirror/

华为源
https://mirrors.huaweicloud.com/home

网易源
http://mirrors.163.com/

淘宝 NPM 镜像
https://developer.aliyun.com/mirror/NPM

豆瓣 Python PyPI 镜像
http://pypi.doubanio.com/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/

%%比如使用方法：以Python环境下pip安装keras为例

pip install keras==2.3.1 -i http://pypi.douban.com/simple/
//2.3.1为所需版本号，尾部url为对应镜像源地址

访问速度方面，大型商业公司、尤其是云服务商（没错，指的是腾讯源、阿里源和华为源）的镜像站会做得更好，毕竟钱多、基础设施广。

三、更新conda

代码和显示如下

(pytorch36) C:\\Users\\Administrator>conda update -n base -c defaults conda
%%输入以上代码，光标开始闪烁


Solving environment: done

## Package Plan ##

  environment location: D:\\Anaconda

  added / updated specs:
    - conda


The following NEW packages will be INSTALLED:

    charset-normalizer:     2.0.4-pyhd3eb1b0_0
    conda-package-handling: 1.9.0-py37h8cc25b3_0
    libarchive:             3.3.3-h0643e63_5
    liblief:                0.11.5-hd77b12b_1
    lz4-c:                  1.8.1.2-h2fa13f4_0
    m2-msys2-runtime:       2.5.0.17080.65c939c-3
    m2-patch:               2.7.5-2
    py-lief:                0.11.5-py37hd77b12b_1
    python-libarchive-c:    2.9-pyhd3eb1b0_1
    toml:                   0.10.2-pyhd3eb1b0_0
    xz:                     5.2.6-h8cc25b3_0
    zstd:                   1.3.7-h508b16e_0

The following packages will be UPDATED:

    ca-certificates:        2018.03.07-0            --> 2022.07.19-haa95532_0
    certifi:                2018.8.24-py37_1        --> 2022.9.24-py37haa95532_0
    conda:                  4.5.11-py37_0           --> 22.9.0-py37haa95532_0
    conda-build:            3.15.1-py37_0           --> 3.22.0-py37haa95532_0
    cryptography:           2.3.1-py37h74b6da3_0    --> 3.3.2-py37hcd4344a_0
    curl:                   7.61.0-h7602738_0       --> 7.82.0-h2bbff1b_0
    libcurl:                7.61.0-h7602738_0       --> 7.82.0-h86230a5_0
    libpng:                 1.6.34-h79bbb47_0       --> 1.6.37-h2a8f88b_0
    libssh2:                1.8.0-hd619d38_4        --> 1.10.0-hcd4344a_0
    openssl:                1.0.2p-hfa6e2cd_0       --> 1.1.1q-h2bbff1b_0
    pycurl:                 7.43.0.2-py37h74b6da3_0 --> 7.45.1-py37hcd4344a_0
    qt:                     5.9.6-vc14h1e9a669_2    --> 5.9.7-vc14h73c81de_0
    requests:               2.19.1-py37_0           --> 2.28.1-py37haa95532_0
    sqlite:                 3.24.0-h7602738_0       --> 3.39.3-h2bbff1b_0
    vs2015_runtime:         14.15.26706-h3a45250_0  --> 14.27.29016-h5e58377_2

Proceed ([y]/n)? y

Preparing transaction: done
Verifying transaction: done
Executing transaction: done
%%到这里代表更新成功

Anaconda3最新版2022版的下载安装配置及使用教程(建议收藏，持续更新..)

Anaconda，中文大蟒蛇，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。

Anaconda集成了我们几乎常用的包，用于快速安装，运行和升级及其依赖项在计算机便捷的创建，和保存，加载切换环境。同时conda也是一个环境管理器。

Anaconda3下载

打开官网链接：官网链接

下滑到页尾，根据自己的系统下载配套的版本。

Anaconda3的安装

双击运行，点击Next

此处的路径选择，建议选择除C盘以外的盘，且是非中文目录，非特殊字符的目录。

此处选择默认即可，以上的大概意思如下：

将Anaconda3添加到PATH环境变量中

不推荐。相反，使用Windows Start打开Anaconda3

菜单，选择“Anaconda(64位)”。这个“添加到PATH”选项使

蟒蛇被发现之前安装的软件，但可能

会导致需要你卸载和重新安装Anaconda的问题。

注册Anaconda3作为我的默认Python 3.9

这将允许其他程序，如Visual Studio的Python工具

PyCharm,Wing IDE,PyDev和MSI二进制包，自动

检测Anaconda作为系统上的主Python 3.9。

最后出现的安装成功界面中，会出现两个选项框，默认是勾选的，但是此时你需要取消勾选，然后点击Finish即可。

至此，您的 Anaconda3已经安装完成。以下本文将从实用角度出发，使用PyCharm软件进行配置。

Anaconda3配置

此电脑-->属性---->高级系统设置----->环境变量----->找到path----->编辑----->新建----->输入如下信息，保存即可。

D:\\Programming\\Python\\Anaconda3
# Python需要
D:\\Programming\\Python\\Anaconda3\\Scripts
# conda自带脚本
D:\\Programming\\Python\\Anaconda3\\Library\\mingw-w64\\bin
# 使用C with python的时候
D:\\Programming\\Python\\Anaconda3\\Library\\usr\\bin
D:\\Programming\\Python\\Anaconda3\\Library\\bin
# jupyter notebook动态库

# 将地址改成你自己的即可

然后我们需要检验是否安装和配置成功

Win+R---->输入CMD---->回车----->输入Python------>查看python环境是否存在，如果出现python版本号等信息则成功。

Win+R---->输入CMD---->回车----->输入conda -- version------>查看conda环境是否存在，如果出现conda版本号等信息则成功。

Win+R---->输入CMD---->回车----->输入conda info------>查看环境是否存在，如果出现conda版本号等信息则成功。

如果报错提示conda不是内部或外部命令，此时你需要重新进行配置环境。

修改 Anaconda3下载通道地址

此处建议使用清华大学的镜像站

Anaconda 是一个用于科学计算的 Python 发行版，支持 Linux, Mac, Windows, 包含了众多流行的科学计算、数据分析的 Python 包。

Anaconda 安装包可以到清华大学开源软件镜像站下载。

TUNA 还提供了 Anaconda 仓库与第三方源（conda-forge、msys2、pytorch等，查看完整列表）的镜像，各系统都可以通过修改用户目录下的 .condarc 文件。Windows 用户无法直接创建名为 .condarc 的文件，可先执行 conda config --set show_channel_urls yes 生成该文件之后再修改。

注：由于更新过快难以同步，我们不同步pytorch-nightly, pytorch-nightly-cpu, ignite-nightly这三个包。

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

即可添加 Anaconda Python 免费仓库。

运行 conda clean -i 清除索引缓存，保证用的是镜像站提供的索引。

运行 conda create -n myenv numpy 测试

如果您认真阅读至此，您现在已经掌握了Anaconda 的下载安装与配置，且随着您认真练习使用次数的增加，您对您对Anaconda 的掌握我相信不止于此，如果您对此语言或其他有进阶的要求，请移步至我的博客进行其余的修炼计划。

感谢您认真观看完毕此文章，如果此文章对您有帮助的话，还请您点赞、收藏、评论，这对我有很大的帮助。

以上是关于Anaconda更新最新版本下载慢问题及更新conda版本的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章

如何将Anaconda更新到想要的python版本

如何在 Mac 上更新 Tensorflow？

Anaconda使用命令

MyEclipse最新版-版本更新说明及下载 - MyEclipse官方中文网

微信小程序最新版本已更新下载 (1.02.1806080)

更新anaconda navigator卡在这儿了是怎么回事？