- 使用人群
- 专业开发人员和刚起步人员
- 类 别
- 一种Python IDE
- 特 点
- 支持Google App Engine等
- 功 能
- 编码协助,项目代码导航等
- 发起者
- JetBrains
- 外文名
- PyCharm
-
2021-11-04 10:27:13
Ubuntu18.04 安装 Pycharm
一、下载anaconda
官方下载地址:https://www.jetbrains.com/pycharm/download/other.html
我下载了我常用的2019版本,下载社区版即可。
二、 安装 Anaconda
1)进入下载目录,首先,解压pycharm安装包
2)打开终端,进入pycharm-community-2019.3.5/bin;
cd Downloads/pycharm-community-2019.3.5/bin
3)执行pycharm.sh命令文件,开始安装;
./pycharm.sh
一路安装下来即可。
4)将软件复制到home根目录下,
我可能会将Downloads文件经常清除,软件安装在这里比较危险,我复制到了/home目录下。
三、在PyCharm中使用Anaconda作为编译器
anaconda安装见我的另外一篇博客:
Ubuntu18.04 安装 Anaconda3setting中修改如下
四、创建快捷方式
在/usr/share/applications创建一个文件:pycharm.desktop(touch,gedit,nano指令等)
cd /usr/share/applications sudo gedit pycharm.desktop
2)编辑这个文件,添加以下内容
[Desktop Entry] Version=1.0 Type=Application Name=Pycharm Icon=/home/diyun/pycharm-community-2019.3.5/bin/pycharm.png Exec=sh /home/diyun/pycharm-community-2019.3.5/bin/pycharm.sh MimeType=application/x-py; Name[en_US]=pycharm
下面这两句修改为你自己路径:
Icon=/home/diyun/pycharm-community-2019.3.5/bin/pycharm.png Exec=sh /home/diyun/pycharm-community-2019.3.5/bin/pycharm.sh
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Pycharm连接远程服务器、使用Pycharm运行深度学习项目、Pycharm使用总结以及Pycharm报错和解决办法
2022-04-10 12:34:38Pycharm连接远程服务器,使用Pycharm运行深度学习项目以及Pycharm的使用总结 提示:写完文章后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录Pycharm连接远程服务器,使用Pycharm运行深度学习项目以及...Pycharm连接远程服务器,使用Pycharm运行深度学习项目以及Pycharm的使用总结
文章目录
前言
Pycharm和Vscode是最受欢迎的Python编辑工具,这边文章就主要讲解Pycharm的使用,包括Pycharm连接远程服务器、Pycharm运行深度学习模型以及Pycharm的使用总结。
一、Pycharm连接远程服务器
大家在实际的学习工作中都可能会遇到这种情况:自己的轻薄笔记本没有显卡,或者显卡性能过低,在运行深度学习项目的时候很浪费时间。如果大家所在的实验室或者单位有用于深度学习的服务器的话,那么就积极地去使用这些资源吧,毕竟服务器的显卡算力要远远高于笔记本的显卡算力的,下面就介绍一下Pycharm如何连接远程服务器。
1、配置Deployment
Deployment英文名称为部署,在pycharm中就是将本地的Python项目文件部署到服务器那个文件夹中。
(1)首先点击file->settings->Build, Execution, Deployment->Deployment打开部署页面,点击加号,选择SFTP,并在弹出的对话框输入部署的名称(这个名称可以随便起)。
(2)接下来是对右边箭头指向的两部分内容(连接和映射)进行配置。
Connection配置主要配置SSH configuration,点击SSH configuration之后,在弹出的面板进行配置,配置内容说明:Host 为服务器的访问路由,输入你的服务器IP即可。
User name 为你在该服务器上分配的用户名。
Authentication type 未认证方式,我这里选择Password。
Password 你的用户名对应的密码。
其余的保持下图所示即可。
Mappings配置本地和远程服务器对应的文件夹映射关系(因为你要把本地代码在服务器上运行,服务器上肯定需要映射你的本地代码),这里可以首先在服务器创建一个文件夹用于映射本地的文件。Local path 表示本地的文件夹路径。
Deployment path 表示要映射到服务器上的文件夹路径。
Excluded Paths 为不进行映射的文件(可能在你的项目中,你不想让一些文件映射到服务器上,你可以在这里设置,由于我没有用到,因此这里不做配置)。Connection和Mappings配置完成之后,点击ApplyDeployment配置就OK了。2、配置使用服务器端的Python环境
(1)点击 file->settings->Project->Python Interpreter,进入Python翻译器选择界面:
(2)点击右侧的设置图标,点击Add,进入Python翻译器添加界面,选择其中的SSH:
(3)选择New server configuration,Host和Username分别是上面提到的服务器Ip地址和你在该服务器上分配的用户名,填写之后点击Next。
(4)输入密码,点击Next。
(5)进入选择Python解释器页面。
这里主要配置两个内容 Interpreter和Sync folders
Interpreter 指的是你要是用的服务器上的Python环境,我这里使用的是服务器上anaconda安装的pytorch1.10环境。
Sync folders指的是本地项目和服务器端项目的映射,我这里选的和Deployment配置步骤的服务器端项目文件夹一致。配置完成之后点击Finish
3、使用远程服务器运行项目
进入项目Run/Debug的配置页面,在configuration面板中,可以看到Python Interpreter选项,点开之后发现我们刚刚配置的远程Python环境已经在里面了,选中该环境。
再运行项目的时候,查看Run的日志输出,发现项目已经在远程服务器上运行了。
注意,每次在pycharm上更改完代码之后都需要将更改上传到服务器上,否则服务器不会运行你在pycharm上做的更改,上传到服务器上的方法如下图所示:
二、Pycharm运行深度学习项目
运行深度学习项目通常首先需要配置环境,然后下载需要使用到的数据集,并将数据集放置于合适的位置,最后是配置项目运行的各种参数。
1、配置深度学习环境
现在常用的深度学习框架有TensorFlow和Pytorch两个,可以根据自己的情况选择安装任何一个合适版本的深度学习框架,深度学习环境现在通常使用anaconda创建,这里就不详细展开环境如何搭建,如果大家感兴趣,我可以后期出一个环境搭建的教程。
2、下载数据集
如果你要复现一篇定会的论文,你首先要找到该论文使用的数据集,然后查询数据集下载方法,将下载好的数据集放置到合适的位置,并修改模型内的参数,去使用该数据集。数据集下载的方法以及难度因其本身而异,这里也不再展开。
3、配置参数
(1)如果在Windows系统上运行,最简单的方式就是在pycharm运行项目的时候配置参数,在项目Run/Debug的配置页面进行参数配置。
点击Parameters最右侧的图标,进入参数编辑页面,在该页面将项目需要配置的参数进行添加即可:
添加完成之后点击运行,项目就能成功跑起来。(2)如果在Linux服务器上运行,通常会指定一个配置文件或者一个可执行的.sh文件,通过运行该配置文件的方式就能顺利启动该项目。
上图展示了一个项目的JSON格式的配置文件,在该文件中对项目需要的所有参数进行配置,运行的时候使用该配置文件即可,下面代码是在jupyter上执行的,在启动项目的时候,携带参数config,这个config对应的是参数配置的JSON文件的路径,通过这种方式为项目进行参数配置。%run main.py --config ./config/conll03.json
当然也可以通过一个.sh文件更方便进行项目参数配置和启动:
下图展示一个项目的.sh配置文件,该配置文件对项目参数进行了配置,而且对项目数据集的使用也进行了处理,非常方便,在Linux服务器里,cd到该.sh文件所在的目录,然后使用./run_mtmner_crf.sh即可运行项目。
三、Pycharm使用总结及使用技巧
1、Pycharm快捷键
我们都知道快捷键能够有效提高开发效率,所以首先讲解一下Pycharm好用的快捷键,后续会持续更新
// 在当前文件搜索(字符串) ctrl+f // 在当前项目所有文件搜索 ctrl+shift+f // 替换字符串 ctrl+r // 智能提示,对报错信息以及引用信息进行智能提示 alt+enter // 任意位置换行,无论光标是不是在该行的末尾,使用shift+enter均能实现换行 shift+enter // 复制当前行到下一行 ctrl+d //剪切当前行 ctrl+x //删除当前行 ctrl+y //查看函数的参数信息 ctrl+p //包裹代码 ctrl+alt+t //单行注释和块注释 ctrl+/ ctrl+shift+/ // 逐步选择代码 ctrl+w //逐步取消选择代码 ctrl+shift+w //代码格式化 ctrl+alt+l //代码向后缩进 tab //代码向前取消缩进 shift+tab // 运行代码 shift+f10 // 调试代码 shift+f9
2、Pycharm调试
调试是在程序设计过程中非常重要的方法,很多初学者往往使用print打印输出,忽略了调试的作用,实际上,学会调试才更有利于对程序的掌握
调试的过程
1、打断点
2、以调试的方式运行程序
3、在调试中具体查看程序运行的各个变量的信息
常用的调试操作有step over、step into、step out、Resume program六种。
step over(F8):如果在单步执行时遇到子函数,则将子函数作为一步,运行完再停止,在没有子函数的情况下和step into一样。
step into(F7):如果有子函数,跳入子函数再执行。
step into my code (alt+shift+F7):遇到子函数就进入,并继续单步执行,但不会进入源码中(让debug回到自己的代码中)。
step out(shift+F8):跳出当前函数体
Resume program(F9):继续恢复程序,直接运行到下一个端点处。
四、Pycharm遇到的错误及解决方法
这个模块以后会记录自己在使用pycharm中遇到的问题以及解决方法,方便后续查看解决问题。
总结
这篇文章主要讲解了Pycharm连接远程服务器,Pycharm运行深度学习项目以及Pycharm的使用总结,使用总结目前包括两部分:Pycharm好用的快捷键总结和Pycharm调试总结。以后会持续更新pycharm使用总结和错误解决办法。
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PyCharm安装和配置
2021-04-01 15:25:23PyCharm 是一款功能强大的 Python 编辑器,具有跨平台性。 pycharm是Jetbrains家族中的一个明星产品,Jetbrains开发了许多好用的编辑器,包括Java编辑器(IntelliJ IDEA)、JavaScript编辑器(WebStorm)、PHP编辑器...一、Python、PyCharm和Anaconda的关系
1、Python是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言。虽然Python自带了一个解释器IDLE用来执行.py脚本,但是却不利于我们书写调试大量的代码。常见的是用Notepade++写完脚本,再用idle来执行,但却不便于调试。这时候就出现了PyCharm等IDE,来帮助我们调试开发。
2、PyCharm是一种Python IDE,带有一整套可以帮助用户在使用Python语言开发时提高其效率的工具,比如调试、语法高亮、Project管理、代码跳转、智能提示、自动完成、单元测试、版本控制。此外,该IDE提供了一些高级功能,以用于支持Django框架下的专业Web开发。
但是Python自身缺少numpy、matplotlib、scipy、scikit-learn…等一系列包,需要我们用pip来导入这些包才能进行相应运算(在cmd终端输入:pip install numpy就能安装numpy包了。)
虽然PyCharm也能自动搜索和下载包,但是总会遇到有些包下载失败或查询不到,很不方便,此时就出现了Anaconda大蟒蛇来解决这个问题。3、Anaconda是一个开源的Python发行版本。其包含了多个数据科学相关的开源包,在数据可视化、机器学习、深度学习等多方面都有涉及。不仅可以做数据分析,甚至可以用在大数据和人工智能领域。因为包含了大量的科学包,Anaconda 的下载文件比较大,如果只需要某些包,或者需要节省带宽或存储空间,也可以使用Miniconda这个较小的发行版(仅包含conda和Python)。
Anaconda通过管理工具包、开发环境、Python版本,大大简化了工作流程。不仅可以方便地安装、更新、卸载工具包,而且安装时能自动安装相应的依赖包,同时还能使用不同的虚拟环境隔离不同要求的项目。
也就是说,Anaconda自带很多Python包,有了Anaconda就不用再对这些包进行安装了。而且在PyCharm中可以查看这些包,如果需要的包在系统中不存在,也可以很省心的进行包的在线下载,省事省力省心。
二、那么如何将Anaconda集成到PyCharm中呢?
- 1、安装Anaconda
- 2、安装PyCharm
- 3、在PyCharm中导入Anaconda
三、PyCharm介绍
PyCharm 是一款功能强大的 Python 编辑器,具有跨平台性。
pycharm是Jetbrains家族中的一个明星产品,Jetbrains开发了许多好用的编辑器,包括Java编辑器(IntelliJ IDEA)、JavaScript编辑器(WebStorm)、PHP编辑器(PHPStorm)、Ruby编辑器(RubyMine)、C和C++编辑器(CLion)、.Net编辑器(Rider)、iOS/macOS编辑器(AppCode)等。
pycharm官网提供了两个版本,第一个版本是Professional(专业版本),这个版本功能更加强大,主要是为Python和web开发者而准备,是需要付费的。第二个版本是社区版(Community),它是一个专业版的阉割版,比较轻量级,主要是为Python和数据专家而准备的。一般我们做开发,下载专业版本比较合适。PyCharm官网
- 官网:https://www.jetbrains.com/pycharm/
- 下载地址:
https://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=windows
在该页面选择你电脑所对应的系统(Windows、macOS 、Linux)。由于专业版(Professional)需要激活,并且社区版(Community)已经包含了我们所需要的基本功能,所以这里我们选择社区版(Community)下载。
这里以Windows系统为例,安装PyCharm社区版(Community)。
四、PyCharm安装
1、双击已下载的PyCharm安装包,出现如下图所示的界面,点击“next”。
2、选择安装目录,Pycharm需要的内存较多,建议将其安装在D盘或者E盘,不建议放在系统盘C盘。
3、进行相关设置,如果你无特殊需要按照图中勾选即可。
- 数字1:create desktop shortcut(创建桌面快捷方式),系统32位就选32-bit,系统64位就选64-bit。
笔者的电脑是64位系统,它自动显示64位。 - 数字2:update path variable(restart needed)更新路径变量(需要重新启动),add launchers dir to the path(将启动器目录添加到路径中)。
- 数字3:update context menu(更新上下文菜单),add open folder as project(添加打开文件夹作为项目)。添加鼠标右键菜单,使用打开项目的方式打开此文件架。如果你经常需要下载一些别人的代码查看,可以勾选此选项,这会增加鼠标右键菜单的选项。也就是你双击你电脑上的 py 文件,会默认使用 pycharm 打开。
- 数字4:create associations 创建关联,关联.py文件。将所有py文件关联到pycharm。
4、默认即可,点击install。
5、安装完成
5、打开PyCharm
重启电脑,双击PyCharm打开运行。
五、配置PyCharm
1、点击New Project创建一个新的项目
2、项目设置
3、环境配置,需要一定的时间
4、创建python文件
5、设置文档信息
6、第三方库导入
- (1)方式一
进入设置菜单,开始导入
- (2)方式二
7、第三方库资源管理器
六、PyCharm关联Anaconda
点击OK,就能看到Settings->Project Interpreter的页面多了很多包
参考链接:
https://www.bilibili.com/video/BV11t4y1C7Dq?from=search&seid=851528261112694720
https://www.jianshu.com/p/eb606812765d
https://www.jb51.net/article/192232.htm -
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一、下载安装PyCharm
1、进入官网PyCharm的下载地址:链接: http://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=windows.
2、professional表示专业版,community是社区版,推荐安装社区版,因为是免费使用的,我选择的是社区版,下载文件的储存位置出现pycharm-community-版本号。
3、点击安装,修改安装路径,建议安装C盘以外位置,修改好以后,点击Next。
4、建议不选择.py选项,这是关联文件,如果打钩了,以后电脑双击.java文件就会用它打开。
5、接下来点击Install,出现安装界面。
二、安装Python
6、如果之前没有下载有Python解释器的话,需要下载python解释器,不然pycharm孤掌难鸣。进入python官方网站: https://www.python.org/.
7、如下图所示,选择需要的python版本号,点击Download,我选择的是python3.8.6-executable可执行版。
注:
①Windows x86-64 表示的是64位windows操作系统;
②Windows x86表示32位windows操作系统;
③web-based install表示在线安装,下载的是一个exe可执行程序,双击后,该程序自动下载安装文件进行安装,因为是在线安装,必须有网络;
④executable install表示的是程序安装,下载的是一个exe可执行程序,打开安装即可;
⑤embeddable zip file里面的zip是不是很熟悉,所以表面下载是一个压缩文件,解压后即表示安装完成。
8、下载成功后,找到Python安装包路径,打开安装包。
9、打开我们首先将所有的框框都勾选到,点击下面的Customize installation。
10、这个是全部勾选,然后点击next。
11、下图第一个可以不勾选,但是其他的需要勾选,而下面的Customize install location是指定Python的安装路径。我选择的是E盘,设置好后点击install。
12、开始安装
13、安装成功后,点击Disable path length limit,python安装完成。
14、检查环境变量配置:(此步骤也可以跳过)
打开win键 + r ,弹出运行框,输入cmd,打开cmd命令行窗口。输入python后按Enter键,如果能进入python的命令行窗口,表示Python环境变量配置成功。
至此,Python 3.8.6 安装完成三、配置PyCharm环境
在创建项目之前,需要确认是否添加环境变量,也就是bin文件路径是否添加到系统环境变量中,如果没有添加,可能会导致创建项目时选择不了Python解释器。
15、右键我的电脑,点击属性,弹出如下界面
16、点击“高级系统设置”,点击“环境变量”。
17、找到系统变量里面的Path,双击编辑,点击新建,将pycharm程序路径(桌面右键图标-打开文件的所在位置)复制,点击“确定”。
四、使用PyCharm
18、双击图标,如下图依次点击。
19、第一次使用,选择创建新项目“New Project”。
20、修改项目存放目录,建议C盘以外,其它默认即可,“learnpython”是我定义的项目名称。
21、选中项目名称learnpython,点击鼠标“右键”,选择“New”,然后选择“Python File”。
22、创建一个名字是:h.py的python文件。
23、添加测试代码,就简单打印一个“hello world!”,所有编程小白第一个程序。print(‘hello world!’)
24、按“Ctrl+F5”或者去找“小绿三角”运行代码,运行结果 。
五、PyCharm简介
声明:参考一些博主方法,不一一列举了,开始学习。 -
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