在之前的博文 pip更换国内源，加速Python包下载（附2024年12月最新国内镜像源列表），我分享了pip修改为国内源的方法，并收集整理了几乎所有国内源地址。
至于哪个最适合自己，还是得靠实测结果
参考Python官方文档，写了一个简短的Python脚本，可以轻松测出各个国内源的性能。从更新频率、列表响应速度、下载速度三个角度给出benchmark结果
源代码如下，无任何第三方依赖，有Python就能跑
import urllib.request
import re
import time
import urllib.parse
TEST_PACKAGE = 'tensorflow'
TEST_TAG = '2.0.0-cp37-cp37m-macosx_10_11_x86_64' # 文件大小97.9MB
REPEAT_CNT = 1 # 重复次数
DOWNLOAD_TIMEOUT = 5 # 下载测试时长（秒），太短可能测不出准确速度，太长会增加测试耗时
def get_mirror_benchmark(simple_url, package_name, download_tag):
pypi_url = f'{simple_url}/{package_name}/'
# print(f'http get: {pypi_url}')
t0 = time.perf_counter()
resp = urllib.request.urlopen(pypi_url, timeout=2)
assert resp.getcode() == 200
response_html = resp.read().decode()
t1 = time.perf_counter()
resp.close()
listing_speed = f'{1000*(t1-t0):.2f}ms' # 计算列表响应时间
file_link_re = re.compile(
r'{}\-(([0-9.]*?)\-.*?)\.whl'.format(package_name))
n = file_link_re.findall(response_html)
links = []
download_link = ''
for link, version_tag, version in n:
links.append(
(tuple(map(int, version.split('.'))), version_tag, link))
if version_tag == download_tag:
download_link = link
links.sort(key=lambda x: x[0][2])
links.sort(key=lambda x: x[0][1])
links.sort(key=lambda x: x[0][0])
lastest_version = links[-1][0] # 得到最新版本号
assert download_link
package_url = urllib.parse.urljoin(pypi_url, download_link)
# print(package_url)
t0 = time.perf_counter()
resp = urllib.request.urlopen(package_url, timeout=4)
assert resp.getcode() == 200
file_size = 0
while 1:
chunk = resp.read(128*1024) # 每次读取128KB
file_size += len(chunk)
t1 = time.perf_counter()
if t1-t0 > DOWNLOAD_TIMEOUT:
break
if not chunk:
break # 下载完成
resp.close()
download_speed = f'{file_size/(t1-t0)/1024/1024:.2f}MB/s' # 计算下载速度
return (lastest_version, listing_speed, download_speed)
links = '''
阿里云
http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple
腾讯云
https://mirrors.cloud.tencent.com/pypi/simple
华为云
https://mirrors.huaweicloud.com/artifactory/pypi-public/simple
网易
https://mirrors.163.com/pypi/simple
豆瓣（已停止服务）
http://pypi.douban.com/simple
清华大学
https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
中国科学技术大学
https://mirrors.ustc.edu.cn/pypi/simple
北京外国语大学
https://mirrors.bfsu.edu.cn/pypi/web/simple
上海交通大学
https://mirror.sjtu.edu.cn/pypi/web/simple
南方科技大学
https://mirrors.sustech.edu.cn/pypi/web/simple
北京大学
https://mirrors.pku.edu.cn/pypi/web/simple
南阳理工学院
https://mirror.nyist.edu.cn/pypi/web/simple
南京工业大学
https://mirrors.njtech.edu.cn/pypi/web/simple
吉林大学
https://mirrors.jlu.edu.cn/pypi/simple
大连东软信息学院
https://mirrors.neusoft.edu.cn/pypi/web/simple
'''
link_iter = iter(links.strip().splitlines())
line_size = (10, 8, 10, 10)
print('\t'.join(('镜像站名称', '最新包版本', '列表耗时', '下载速度')))
for site_name, simple_url in zip(link_iter, link_iter):
simple_url = simple_url.strip().rstrip('/')
for _ in range(REPEAT_CNT):
try:
lastest_version, listing_speed, download_speed = get_mirror_benchmark(
simple_url, TEST_PACKAGE, TEST_TAG)
except KeyboardInterrupt:
raise
except Exception as e:
print(f'{site_name} 测试失败, {e}')
break # 不重复测试失败项
print('\t'.join((f'{site_name:^10}', f'{".".join(map(str, lastest_version)):^10}',
f'{listing_speed:^10}', f'{download_speed:^10}')))
测试效果如下：
本地测试（电信）
云服务器测试（上海阿里云） CSDN inscode测试
腾讯云、网易、大连东软信息学院、清华大学速度表现不佳 （是不是用清华源的人太多了 南京工业大学、网易的包不是最新
无论是在我的本地网络和上海阿里云服务器，还是CSDN云编辑器inscode上，阿里云镜像源都是表现最好的！赞！ 你的测试结果如何呢？欢迎评论区分享你的测试结果~