title: Windows安装Anaconda并且配置国内镜像教程
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summary: 在学习OpenCV或者其他关于Python技术的时候，我们通常需要准备不同的Python环境，我选择了Anaconda作为我的Python环境管理器。
tags:
- Anaconda
- Python
- 国内镜像
- Windows
- 环境搭建教程
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- Anaconda
- Python
- 国内镜像
- Windows
- 环境搭建教程
abbrlink: 89ec84c4
date: 2023-02-05 14:57:06
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categories: OpenCV
前言
我们在学习 Python 的时候需要不同的 Python 版本，关系到电脑环境变量配置换来换去很是麻烦，所以这个时候我们需要一个虚拟的 Python 环境变量，我之前也装过 virtualenv、virtualenvwrapper、Venv 换来换去麻烦命令一大堆，记不住，最后选择 Anaconda，用一个代替全部，只要记住 conda 命令和 pip 命令就好了，不仅省事还方便。conda 和 pip 命令可以看这个文章Anaconda 和 pip 常用命令汇总：简单，通俗易懂都是我查阅资料总结好的，放心食用。
视频教程
下载 anaconda
anaconda 官网是在国外，我们访问的适合会很卡，下载慢。我提供了一些国内高校镜像供大家参考。
官网
https://repo.anaconda.com/archive/
国内镜像
https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/archive/
https://mirrors.xjtu.edu.cn/anaconda/archive/
https://mirror.bjtu.edu.cn/anaconda/archive/
https://mirrors.hit.edu.cn/anaconda/archive/
https://mirrors.aliyun.com/anaconda/archive/?spm=a2c6h.25603864.0.0.2da34eb925S2Ym
以清华源的 Anaconda3-2022.10-Windows-x86_64 展示（点击即可下载）
https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-2022.10-Windows-x86_64.exe
安装 anaconda
无脑下一步，这两个都勾选上
变量环境
设置->系统->系统信息->高级系统设置->环境变量->用户变量->Path下检查有没有这五个变量，没有就加上
配置国内源
在 Windows 默认是没有.condarc文件的，我们需要 win+r 输入 cmd 回车，在 cmd 命令行中输入conda config --set show_channel_urls yes
conda config --set show_channel_urls yes
在C:\Users\你的用户名目录下会生成.condarc文件
将配置文件复制到复制到.condarc 文件
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
如下图所示
测试
# 清除索引缓存
conda clean -i
conda create -n name