我常用的pipy国内镜像源：

https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple    # 清华
http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/      # 阿里云
https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/    #中国科技大学

1、将conda的镜像源修改为国内的镜像源

先查看conda安装的信息：

conda info   ## channel URLs中为conda镜像源

这里，我已经将conda的镜像源修改为清华的镜像源
修改镜像源有两种方法：命令行和修改文件

使用命令行添加镜像源：

## 添加镜像源命令：conda config --add channels “channel url” 
## 删除镜像源命令：conda config --remove channels “channel url”
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yes
conda info  ## 查看修改后的镜像源

修改.condarc文件，在文件中添加清华镜像源

gedit ~/.condarc

注意：修改之后如果安装工具包还是很慢，可以将https修改为http，就可以快速的下载工具包了。我遇到了这样的情况。

2、将pip的镜像源修改为国内的镜像源

第一种方法：

pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

第二种方法：
在根目录下查看是否有清.pip文件：

ls -a

如果没有，创建该文件

mkdir ~/.pip

打开pip.conf，在文件中添加镜像

gedit ~/.pip/pip.conf

在pip.conf中添加：

[global]
trusted-host = pypi.tuna.tsinghua.edu.cn
index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

３、批量导入/导出pip环境

（１）批量导出pip环境：
freeze 查询各种安装包的版本， > 重定向到requirements文本，文本名字可随意命名

pip freeze > requirements.txt 

此时安装包扩展被备份到requirements.txt
（２）批量安装pip环境：
首先，创建对应python版本的conda env环境；
然后，安装导出的各种安装包， -r 表示逐行读取安装

pip install -r requirements.txt