npm切换国内源

# 以淘宝源为例
npm config set registry https://registry.npm.taobao.org
# 配置后检查是否成功
npm config get registry
# 或
npm info express

npm国内镜像源

清华大学开源镜像网站

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

Anaconda切换下载源

conda config --add channels 'https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/'
conda config --set show_channel_urls yes

pip切换下载源

pip国内下载源

Linux修改方式

修改~/.pip/pip.conf(没有就新建一个)

[global]
index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

window修改方式

user目录下创建一个pip目录,如C:\Users\xx\pip新建文件pip.ini

[global]
index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

Anaconda基本命令

# 列出所有已安装的包
conda list
# 安装软件包,同时它会自动安装此软件包的依赖项 
conda install package_name
# 同时安装多个包
conda install numpy pandas
# 安装指定版本的包
conda install python=2.7
# 安装离线包
conda install /package-path/package-filename.tar.bz2
# 卸载包
conda remove package_name
# 更新环境中的所有已安装的包
conda update/upgrade --all
# 更新conda,保持conda最新
conda update conda
# 更新anaconda
conda update anaconda
# 更新python
conda update python
# 查看conda安装信息
conda info
# 查看conda帮助
conda help
# 搜索可以安装的包
conda search package_name
# 创建conda虚拟环境
conda create -n env_name
# 在这里,-n env_name 设置环境的名称(-n 是指名称),而 list of packages 是要安装在环境中的包的列表
conda create -n env_name list of packages
# 可以创建具有特定 Python 版本的环境
conda create -n py2.7.14 python=2.7.14
# 查看conda版本
conda -V

# 进入环境
# linux 下用 
source activate env_name
# windows 下用
activate env_name

# 离开环境
# linux 下用 
source deactivate
# windows 下用
deactivate

# 列出环境
conda env list
# 删除环境
conda env remove -n env_name
# 导出环境将包保存为 YAML,输出环境中的所有包的名称(包括 Python 版本)
conda env export > environment.yaml
# 加载环境
conda env create -f environment.yaml

某网络端口被占用

netstat -aon|findstr [端口号] # 找到占用该端口的PID
tasklist|findstr [PID] # 这一步只是为了查看一下是什么进程,单纯为了解决端口占用问题不用进行这一步

然后手动结束该进程

img

Last modification:July 24th, 2020 at 11:32 am
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