在開發過程中，伺服器往往都是無網環境，pip、conda安裝庫命令無法直接使用，一般有三種處理方法。

1、從別的地方拷貝py環境到目標機器，易操作。但是經常要拷貝整個環境，不方便。

2、從pip上下載安裝包，然後本地安裝，對於只有一個依賴包的庫很方便，如果有多個或多級依賴包，就很麻煩，只有安裝完一個才知道下一個需要什麼。

3、搭建anaconda本地庫，即本文方法。

一、安裝py環境

py環境自然推薦安裝anaconda，py已經更新到py3.7，對於不習慣的使用者，可以在這裡選擇其他版本安裝包，安裝過程比較簡單，就不介紹了。對於訪問這些網站不方便的使用者，可以參考第四部分的清華映象網站。

二、搭建Anaconda本地庫

1、在本地或者其他機器新建一個anaconda庫目錄，然後建立anaconda、conda-forge兩個子目錄，在anaconda、conda-forge裡面分別再建立linux-64、noarch兩個子目錄。本地機器的話，可以直接安裝；其他機器可以通過httpd服務使用。

2、開啟https://conda.anaconda.org/conda-forge/linux-64，點選下圖的json連結，開啟以後右鍵另存為repodata.json，將這個檔案放在conda-forge/linux-64/目錄下。

3、按照2中的方法依次開啟下面三個連結：

https://conda.anaconda.org/anaconda/linux-64/

https://conda.anaconda.org/anaconda/noarch/
將三個repodata.json檔案分別放在/conda-forge/noarch、anaconda/linux-64、anaconda/noarch目錄下

4、配置anaconda源，執行下面命令

如果上面配置的庫在本地，新增路徑到配置檔案(修改為自己路徑)：

conda config --add channels file:///opt/python/anaconda

conda config --add channels file:///opt/python/conda-forge

如果有單獨的httpd伺服器，新增路徑到配置檔案，切記先配置httpd的目錄:

conda config --add channels http://ip/.../anaconda

conda config --add channels http://ip/.../conda-forge

然後編輯配置檔案.condarc，一般在~/.condarc，去掉最後的 - defaults

建議先不要把anaconda目錄新增到配置檔案裡面，最近發現anaconda的reposdata.json檔案有點問題不好用，不過之前下載的是好用的。

三、安裝py包

到這裡就可以直接執行conda命令了，比如安裝tensorflow，執行 conda install tensorflow即可，可以在後面指定版本號，例如conda install tensorflow=1.8.0。此時會把所有依賴包都顯示出來，只需要到上面的四個網址下載對應的.bz2檔案放到對應的四個目錄即可，也可在第四步中的清華映象下載。

如果庫檔案在本機，還可以通過下面命令直接安裝：

conda install packagename --override-channels --channel file:///opt/python/conda-forge，或者--channel後面直接跟目錄也是可以的。conda命令使用詳情看這裡。

四、清華映象

1、清華anaconda安裝包：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/
2、清華映象使用：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/
3、清華映象bz2包：
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/cloud/conda-forge/