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一、问题背景

笔者在更新Linux上使用的JupyterLab的扩展应用时，下载的速度非常慢，每次安装扩展程序之后ipython环境都要Rebuild一下，导致扩展程序经常需要加载。


搞的有些怀疑人生的我，就通过conda uninstall jupyterlab重新安转了一遍jupyterlab，结果发现重装之后还是得rebuild，非常抓狂啊！

二、问题溯源

2.1 国外镜像源的问题

经常卡死，下载慢。很可能是因为python默认镜像是国外的，导致水管细，流量小

三、问题解决

2.1 国外镜像源问题解决

方案1：临时增加镜像源

国外镜像源列表
清华大学 https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
阿里云 https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
豆瓣 http://pypi.douban.com/simple/
中国科学技术大学 http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
… …

有很多临时方法强制在下载的时候使用国外镜像源，即使用下列命令：

pip install 某包 -i 镜像源
conda install 某包 -i 镜像源

难道我每次下载还得去打上镜像源地址吗，Creazy!!!

方案2：永久增加镜像源

step1：生成.condarc文件
conda config --set show_channel_urls yes
上步成功操作后会在用户主目录~下多个.condarc空文件
step2：vim编辑 ~/.condarc 保存，退出
vim .condarc

channels:
  - defaults
show_channel_urls: true
channel_alias: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda
default_channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/pro
  - 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
  simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud

运行conda clean -i清除索引缓存，保证用的是镜像站提供的索引。
到此，一劳永逸的解决方案，赶紧找个模块测试一下吧。