Python的集成包大家都知道使用anaconda非常方便，它有一個(gè)非常好用的工具包管理功能——conda。Conda的具體特性和功能可以參考之前的文章：
學(xué)習(xí) Conda 的高級(jí)特性（上）、
學(xué)習(xí)Conda高級(jí)特性（下） 。使用conda和虛擬環(huán)境管理，可以使我們快速安裝需要的工具包并在不同的python版本之間切換。但是conda安裝有一個(gè)非常大的問(wèn)題，一度讓我放棄使用，那就是conda 的源服務(wù)器在境外。
第一次對(duì)安裝python包抓狂是出現(xiàn)在安裝深度學(xué)習(xí)框架caffe時(shí)，為了安裝它所要求的環(huán)境包，我在電腦前整整折騰了一個(gè)通宵：尋找安裝包….幾十秒過(guò)去——下載速度幾k到幾十k——然后丟失鏈接，失去速度——?jiǎng)h除緩存——重新打入命令尋找按照包。最終我也沒(méi)有把這些總計(jì)300M的包安裝完成。
同樣的問(wèn)題也出現(xiàn)在pip、mac環(huán)境的homebrew、ubuntu環(huán)境的apt-get、npm等管理工具中，同學(xué)們發(fā)現(xiàn)一個(gè)很好使用的工具，卻在安裝等待中把精力消磨殆盡。
后來(lái)，在幾個(gè)月前我無(wú)意中發(fā)現(xiàn)了anaconda 的鏡像源，之前比較常用的鏡像源也只是分布在homebrew和ubuntu中。
過(guò)程，以anaconda為例：
1、打開(kāi)https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/或搜索“清華大學(xué)tuna”，點(diǎn)擊右下部分的使用幫助。
2、可以看到左邊的列表有很多管理工具，下拉選擇你想要的鏡像源，這里以anaconda為例
3、按照幫助文檔，在終端里復(fù)制以下代碼
conda config --add channels 'https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/'conda config --set show_channel_urls yes4、Mac和ubuntu一般情況下不會(huì)有問(wèn)題，使用conda install numpy測(cè)試速度即可。Windows下就需要注意了，找到 “C:\Users\xxx\.condarc” 文件，xxx代表你的windows帳戶，對(duì)比里面的內(nèi)容并修改為以下內(nèi)容：
channels: - "https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/" - defaultsshow_channel_urls: true鏡像源的使用大致相同，同樣還有很多比如中科大、阿里、網(wǎng)易等制作的鏡像源，一步修改后，下載速度就會(huì)跑滿你的帶寬，再也不用糾結(jié)于梯子的速度和流量了，把時(shí)間和精力放在開(kāi)發(fā)上吧。
特定版本的python和安裝包之間的適配也是個(gè)問(wèn)題，在這推薦一個(gè)針對(duì)windows環(huán)境下的python包下載網(wǎng)站：http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/，許多用pip和conda不能正常安裝的包，在這里都有他們適配封裝的。比如我用的 opencv_python-3.1.0+contrib_opencl-cp35-cp35m-win_amd64就集成了opencv3.1以及contrib輔助包，不需要我再自己去編譯opencv和contrib了；GDAL-2.0.3-cp35-cp35m-win_amd64可以使用python3.5導(dǎo)入，而之前各種版本不是不能安裝，就是自己編譯后只能在python2.7環(huán)境下導(dǎo)入。
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