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
淘宝npm镜像
- 搜索地址:http://npm.taobao.org/
- registry地址:http://registry.npm.taobao.org/
cnpm镜像
- 搜索地址:http://cnpmjs.org/
- registry地址:http://r.cnpmjs.org/
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
- 阿里云:https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
- 中国科技大学:https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
- 豆瓣:http://pypi.douban.com/simple/
- 清华大学:https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
- 中国科学技术大学:http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
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
在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
# 清理下载缓存和不用的包
conda clean -a
# 查看更新历史
conda list --revision
# 回滚
conda install --revision N # N 是之前conda list --revision中rev N的序列号
# 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
MAC相关
homebrew
brew search 包名 # 查找某个包
brew install 包名 # 安装
brew outdated # 查看哪些需要更新
brew update && brew upgrade # 更新homebrew和安装的包
brew list # 列出已安装的包
brew info # 显示安装了包数量,文件数量,和总占用空间
brew deps --installed --tree # 查看已安装的包的依赖,树形显示
brew leaves # 列出非依赖的安装的包(依赖树的叶子结点)
brew rm $FORMULA # 删除某个包
brew uninstall --force $FORMULA # 删除所有版本
brew autoremove # 自动清除未使用的依赖
brew cleanup # 清理缓存(默认只会清理 120 天以前的下载缓存)
brew cleanup --prune 0 # 清理所有 HomeBrew 缓存
brew cleanup -s # 只清理未安装的软件包