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ipykernel下载很慢

时间: 2025-05-07 10:40:59 浏览: 42

### 加快 ipykernel 下载速度的方法为了提高 `ipykernel` 的下载速度，可以考虑以下几个方面： #### 使用国内镜像源通过配置 pip 或者 conda 来使用国内的镜像站点能够显著提升依赖包的获取效率。对于 pip 用户来说，在命令行中指定清华或者阿里云等镜像地址是一个简单有效的方式[^1]。 ```bash pip install --upgrade pip pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ``` 而对于 Anaconda 发行版使用者，则可以通过修改 `.condarc` 文件来设置默认使用的通道为国内镜像服务器[^2]: ```yaml channels: - defaults show_channel_urls: true default_channels: - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main custom_channels: conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud ``` #### 并行安装多个软件包如果除了 `ipykernel` 外还需要同时安装其他相关联的 Python 库，那么利用工具如 `mamba` 可以实现更快速度的同时解析并解决环境中的冲突问题[^3]。 ```bash conda install mamba -n base -c conda-forge mamba create -n myenv python=3.9 ipykernel pandas numpy matplotlib seaborn scipy scikit-learn jupyterlab ``` #### 预先缓存常用库提前批量预取那些频繁更新但版本变化不大的基础类科学计算、机器学习框架到本地磁盘上形成私有仓库，当后续项目开发过程中需要用到相同版本号时就能直接调用了[^4]。 ```bash pip download -r requirements.txt -d ./packages/ ``` 以上方法均有助于改善网络状况不佳情况下长时间等待的问题，并且使得整个过程更加稳定可靠。

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