一、pip 和 conda 的缓存机制
1. pip 的缓存机制
pip 是 Python 官方的包管理工具，在安装 Python 包时，会将下载的 .whl 文件和源代码存储在本地缓存目录，以便后续安装时能直接复用，而无需重新下载。
默认缓存路径
在不同操作系统下，pip 的默认缓存路径如下：
- Windows：%LOCALAPPDATA%\pip\Cache
- Linux/macOS：~/.cache/pip
2. conda 的缓存机制
conda 是一个强大的包管理工具，主要用于管理 Python 及其相关依赖。它的缓存机制比 pip 更复杂，除了下载的 .tar.bz2 或 .conda 包，它还会缓存解压后的包，以加速后续的环境创建和更新操作。
默认缓存路径
- Windows：C:\Users\<username>\Anaconda3\pkgs
- Linux/macOS：~/anaconda3/pkgs 或 ~/miniconda3/pkgs
二、修改 pip 的缓存路径
在某些情况下，你可能希望更改 pip 的缓存路径，例如：
- 存储空间不足：默认缓存路径占用较多存储，可以将其移动到 U 盘或外部硬盘上。
- 共享缓存：在多个环境之间共享缓存，避免重复下载同一个包。
- Docker 容器优化：调整缓存路径以减少 pip 依赖下载的开销。
方法 1：使用 pip config 修改缓存路径（推荐）
你可以使用 pip config 命令来修改全局的缓存路径。例如，将 pip 的缓存路径修改为 /home/your_path：
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pip config set global.cache-dir "/home/your_path" |
如果你想恢复默认设置，可以使用以下命令：
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pip config unset global.cache-dir |
可以运行以下命令来验证配置是否成功：
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pip config list |
你应该能看到类似如下的输出：
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global.cache-dir = /home/your_path |
方法 2：使用环境变量修改（临时）
如果你只想在当前终端会话中修改缓存路径，可以使用环境变量 PIP_CACHE_DIR：
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export PIP_CACHE_DIR="/home/your_path" |
在 Windows 上，可以使用：
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set PIP_CACHE_DIR=C:\my_custom_cache\pip |
注意：这种方法是临时的，终端关闭后会恢复默认缓存路径。
方法 3：修改配置文件（永久）
你也可以手动修改 pip 的配置文件，以永久更改缓存路径：
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echo "[global]" >> ~/.pip/pip.conf echo "cache-dir = /home/your_path" >> ~/.pip/pip.conf |
Windows 用户可以修改 C:\Users\<username>\pip\pip.ini 文件，添加以下内容：
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[global] cache-dir = C:\my_custom_cache\pip |
三、修改 conda 的缓存路径
与 pip 类似，conda 也允许用户修改缓存路径，以优化存储使用或提高环境管理的灵活性。
方法 1：使用 conda config 修改缓存路径（推荐）
默认情况下，conda 将下载的 .tar.bz2 或 .conda 文件存储在 pkgs_dirs 目录下。你可以使用以下命令添加新的缓存目录：
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conda config --add pkgs_dirs /home/your_path |
你可以运行以下命令来检查 pkgs_dirs 是否修改成功：
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conda config --show pkgs_dirs |
如果你想移除某个缓存路径，可以使用：
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conda config --remove pkgs_dirs /home/your_path |
方法 2：手动修改 .condarc 配置文件
conda 的配置文件位于 ~/.condarc（Windows 在 C:\Users\<username>\.condarc）。你可以手动编辑这个文件，并添加如下内容：
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pkgs_dirs: - /home/your_path |
修改后，可以运行 conda clean --all 清理旧缓存，并确保新设置生效。
四、常见问题及解决方案
1. 为什么 conda 的 pkgs_dirs 不能直接使用 export 方式修改？
与 pip 不同，conda 使用 pkgs_dirs 来管理缓存路径，并不会自动读取环境变量。因此，你不能直接通过 export CONDA_PKGS_DIRS=... 来修改缓存路径，而必须使用 conda config 或手动编辑 .condarc。
2. 如何清理 pip 和 conda 的缓存？
如果 pip 或 conda 的缓存占用了过多磁盘空间，你可以使用以下命令清理它们：
清理 pip 缓存：
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pip cache purge |
清理 conda 缓存：
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conda clean --all |
这会清理 conda 下载的包缓存、索引缓存以及未使用的环境文件。
3. conda 共享缓存路径时，是否有权限问题？
如果多个用户共享同一个 conda 缓存目录（例如在服务器或多用户环境中），可能会遇到权限问题。建议使用 chmod 和 chown 设置适当的权限，例如：
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sudo chown -R $USER:$USER /home/pi/udisk/.cache/conda chmod -R 755 /home/pi/udisk/.cache/conda |
在 Windows 上，可以使用 icacls 命令来管理权限。
