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  • 如题,虽然之前也热衷于破解各种professional版的软件,但一直都不知道pycharm的社区版和专业版有什么区别,直到最近想用服务器上的环境运行本地的代码,才发现社区版的一个短板。只有professional才能添加远程...

    如题,虽然之前也热衷于破解各种professional版的软件,但一直都不知道pycharm的社区版和专业版有什么区别,直到最近想用服务器上的环境运行本地的代码,才发现社区版的一个短板。只有professional才能添加远程interpreter。
    具体的添加方法跟添加本地环境类似,只是注意这一步就好,选择SSH Interpreter(这是2020年的版本,之前可能要点add remote之后选择SSH类型的):
    在这里插入图片描述
    之后输入服务器IP用户名就可以连接了,当然还会要对应用户名的密码。使用这个方法太爽了,可以调试程序还不占本地PC资源,尤其对那些上年纪的电脑,不要太友好。

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  • 转载::https://blog.csdn.net/lakerszjb/article/details/78307170

    转载::https://blog.csdn.net/lakerszjb/article/details/78307170

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  • 使用pycharm连接服务器复现代码 记录一下使用pycharm连接实验室的服务器,并利用服务器完成机器学习代码的运行。 1.连接服务器 通过ssh用自己的电脑连接服务器,windows系统推荐下载mobaXterm,Mac推荐应用商店的Zen...

    使用pycharm连接服务器复现代码

    记录一下使用pycharm连接实验室的服务器,并利用服务器完成机器学习代码的运行。

    1.连接服务器

    通过ssh用自己的电脑连接服务器,windows系统推荐下载mobaXterm,Mac推荐应用商店的Zentermlite,都是免费软件,只需要知道服务器的IP地址和相应的用户名密码就可以登录实现远程连接。

    2.环境配置

    在与服务器连接完成之后就需要创建一个自己环境,在环境里可以管理自己所需要的安装包,不会占用他人空间。
    首先要确定服务器上已经安装了anaconda,这样可以使用conda命令建立自己的环境。
    conda create -n 需要创建的环境名称 python=x.x
    上条命令创建了一个属于你的虚拟环境。
    接下来在使用虚拟环境之前需要先激活环境(记住以后要使用环境之前都需要先激活)
    conda activate 环境名称
    上条命令将环境激活(激活后可以看到命令行前面环境名称带了一个小括号,说明接下来在你创建的虚拟环境内执行命令)。
    接下来就可以安装自己所需要的包啦。
    pip install 包名称
    推荐用清华镜像下载,很多包是从外网下,速度很慢,经常会下载失败。
    pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 包名称
    这样下载会快很多,比如
    pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow
    将tensorflow下载安装在虚拟环境中。
    conda list
    可以查看虚拟环境中安装的包名称和对应的版本号。

    更多的指令命令可以参考另外两篇博客:
    用conda创建python虚拟环境
    linux创建conda虚拟环境
    还有一篇linux关于文件夹的命令指导:
    Linux 学习之创建、删除文件和文件夹命令

    3.pycharm中配置解释器interpreter

    在上面两个步骤完成之后,你需要把pycharm里面的文件上传到服务器中,并且运行,就是跑代码。
    首先,必须要下载pycharm的专业版,社区版本是没有这个功能的。确定自己用的是professional版本。

    打开pycharm ,在tools里打开deployment>configuration
    新的窗口左上角有个加号,新建一个SFTP配置。
    这里需要配置两地方:
    ①connection: host:输入服务器的IP地址,port:输入服务器的端口号
    user name:起个你记得住的名字
    password:你需要的密码
    root path:这个选择你需要上传到服务器的文件夹名称
    ②Mapping:Local path:你自己电脑上保存代码文件的文件夹
    Deployment path:对应需要上传到服务器的文件夹

    这两个配置好之后保存。
    然后打开project interperter,新建一个解释器,就是在你服务器上的解释器
    选择已经有的SFTP配置,也就是刚才设置的那个。然后解释器需要在***.conda/envs/虚拟环境名/bin/pythonx.x***
    可以找到。完成后会显示remote pythonx.x,这就是你的远程解释器了。

    注意再次确定一下path mappings里面对应的路径是否正确。

    4.在服务器上运行代码

    上面工作都完成之后,接下来就可以尝试代码运行了。
    首先将需要运行的代码右键>Deployment>upload to…这样先把文件传到服务器上。之后在服务器上运行

    pycharm中tools>start SSH session,新建一个会话,在会话中运行代码,这样即使我们电脑中途断网也不会妨碍到服务器上程序的运行。
    tmux 新建会话
    cd 一直进入到所需要运行代码的文件夹
    记住此时要激活虚拟环境不然会运行失败
    conda activate …
    直接输入需要运行的文件名.py 回车运行
    此时可以电脑关了明天再来看结果都OK,只需要接入会话
    tmux attach

    另外也可以在远程连接的命令行里运行,操作是一样的。

    更详细的步骤参考:
    Tmux 使用教程

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  • PyCharm连接服务器

    2020-04-02 15:35:36
    由于一些代码在本地跑不动,只能使用服务器来跑代码,这篇文章将介绍使用PyCharm连接服务器并运行代码。 目录连接服务器配置远程解释器 连接服务器 打开PyCharm,Tools --> Deployment --> Configuration;...

    由于一些代码在本地跑不动,只能使用服务器来跑代码,这篇文章将介绍使用PyCharm连接服务器并运行代码。


    连接服务器

    .
    打开PyCharm,Tools --> Deployment --> Configuration;点击右上角的+,选择FSTP。
    在这里插入图片描述
    .
    给服务器取名" test “,点击"OK”。

    在这里插入图片描述

    .
    输入服务器信息
    Host:服务器地址
    User name:用户名
    Password:密码
    在这里插入图片描述
    .
    输入完后点击"Test Connection"

    在这里插入图片描述
    .
    在Mappings下:
    Local path:是本地项目路径
    Deployment path :是远程服务器中的项目目录
    在这里插入图片描述
    .
    点击"ok" 就完成服务器的连接啦。

    在这里插入图片描述
    .
    点击"Tools–> Deployment --> Browse Remote Host " 在PyCharm右边就可以看到服务器了。

    在这里插入图片描述
    这时候PyCharm已经连接服务器了,可以上传文件到服务器或者从服务器下载文件到本地。


    配置远程解释器

    .
    “File --> Settings --> Project Interpreter”,点击右上角的小齿轮,选Add…。

    在这里插入图片描述
    .
    选择 “SSH Interpreter”。
    在这里插入图片描述
    .
    选择 "Existing server configuration “,再选我们的服务器,然后点击"Move”。
    在这里插入图片描述
    .
    连接服务器。

    在这里插入图片描述
    .
    Interpreter:服务器解释器路径
    Sync folders:项目路径
    点击"Finish",完成配置。
    在这里插入图片描述
    .
    这时候我们可以在服务器中看到自动上传的项目,
    也可以通过右键项目文件夹Deployment --> up loadto…来手动上传文件到服务器。
    在这里插入图片描述

    最后提示:一定要注意路径的问题!!!

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  • 参考文章 使用Pycharm连接服务器,实现代码同步 pycharm远程连接linux服务器环境开发调试
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