本次课程供3个部分：
1.前言
2.快速使用镜像源教程
3.详细了解镜像源管理教程
对应视频课程地址：
1 前言
我们知道，由于某些原因，我们在国内通过conda管网安装包，往往速度很慢，甚至因为下载的原因，经常报错，所以也就有了替代方法：
1.镜像源
2.离线安装
由于离线安装比较麻烦（但是某些情况下却也是必要，后面课程详细介绍），因此常规做法我们一般使用镜像源。
另外，由于镜像源经常失效，为了保证时效性，授之于鱼不予授之于渔，因此，本文也会进一步阐述，如何进行镜像源管理，以及一些镜像源的第三方网站
2 快速替换镜像源教程
截止到20220504，可用：
清华源镜像网址：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/
打开Anaconda Prompt输入如下命令，即可
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2/
conda config --set show_channel_urls yes
另一个常用的中科大源网址：https://mirrors.ustc.edu.cn/
但是，中科大源与2022年4.25宣布已经宣布无限期停止Anaconda的镜像服务
3 镜像源管理常用命令及详细教程
1.查看镜像源：
#查看目前已经设置哪些下载源
conda config --show channels
2.添加镜像源
清华源镜像网址：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/
上述只是镜像源地址，这里的镜像源可不仅仅只是针对conda，还包括其他镜像源。所以上面的地址并不是在命令行输入的地址。要在命令输入地址，需要找到对应的conda包放置的地方，这里以清华镜像源为例：
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2/
conda config --set show_channel_urls yes
其中：conda config --set show_channel_urls yes
是用于设置搜索时显示镜像源地址
要自己找到镜像源对应的conda地址，我们可以：
进入清华源网站：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/，并搜索couda，找到Anaconda镜像，点击旁边的问号：
就能找到对应的地址了：
3.其他镜像源列表
conda的镜像源列表：
清华源镜像源：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/
中科大镜像源（停止）：https://mirrors.ustc.edu.cn/
北外镜像源：https://mirrors.bfsu.edu.cn/
其他源（个人更新）：https://developer.aliyun.com/article/439152
4.第三方库镜像源
注意的是，有部分第三方的库，清华源也是有收录的，这些时候我们同样可以通过清华源镜像下载:
进入清华源网站：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/，并搜索couda，找到Anaconda镜像
进入，看到有多个文件夹：
- Parent directory/ #返回上级目录
- archive/ #Anaconda的各个历史版本
- cloud/ #清华源收录的第三方源镜像，例如conda-forge、msys2、pytorch
- miniconda/ #miniconda是只包括Conda、Python，是Anaconda的简约版，这里放的是miniconda的历史版本软件
- failed_packages.txt #失效包的列表
- pkgs/ 这里存放的主要就是我们conda中的包，所以看到我们前面添加的镜像都是在pkgs/这个文件夹下
例如，我们想要通过conda 快速安装 caff2，我们可以在上面cloud中确实是否有caffe2的文件夹
确认后，在命令行输入
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/caff2/
5.添加镜像源后，清除索引缓存，确保用的是镜像站提供的索引：
conda clean -i
6.搜索包
#conda search [package]
conda search matplotlib
7.删除指定源
# conda config --remove channels [channel]
conda config --remove channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2/
# 删除所有并恢复默认的conda源
conda config --remove-key channels
