我大概两年前就开始用 VSCode 了,虽然很好用,但是后来由于它对 PyTorch 的补全不太彳亍,以及一份代码同步到多个远程服务器很不方便便转向了 PyCharm,之前用 VSCode 的时候直接将代码放在服务器上修改,但是有时候会没有显卡跑,而另一台服务器显卡有空闲,要将代码同步就很麻烦,而用 PyCharm 的话就可以绑定多个服务器,在本地只需要维护一份代码,哪台服务器有空闲就上传到哪台服务器,这样就很方便。前几天因故 PyCharm 出了点问题,又准备开始用 VSCode,VSCode 和 PyCharm 的差别就只有同步多个服务器的功能了,之前我找过,没有合适的插件,然后在实验室同学的研究下发现了 sftp 这个插件,一番配置,好像真的可以完成这个功能。
创建一个新的Pycharm项目(如果你的代码在服务器上,你需要用一个新的纯Python项目同步服务器上的项目,那么进行这一步)
作者:丁果,对django、pyqt、opencv、tornado感兴趣。GitHub:https://github.com/lidingke
最近在跑深度学习,需要大量的算力资源,偶然机会注意到了腾讯云的GPU云服务器的体验活动,果断参加,现将我个人的快速上手体验和遇到的问题分享给大家,请大家指正。
当下,很多深度学习的模型需要高配置的设备来跑,本地的pc可能无法满足要求。所以就需要利用服务器来训练,但是在服务器上操作代码不是很方便。利用Pycharm可以在本地编写/修改代码,能够同步到服务器上,并且能直接在本地利用pycharm运行同步到服务器上的代码。非常的方便。
http://blog.csdn.net/duankaifei/article/details/41898641
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由于最近学习tensorflow的需要,tensorflow是在Linux环境下,使用的是Python。为了方便程序的调试,尝试在Windows下的Pycharm远程连接到虚拟机中Centos下的Python环境。(这里我采用的是ssh的远程连接)
本文作者是四川大学数据智能实验室在读硕士刘震,这是他在知乎上发表的一篇文章,AI派转载。
AI 科技评论按:本文作者是四川大学数据智能实验室在读硕士刘震,这是他在知乎上发表的一篇文章,雷锋网转载。
我们知道在国内使用 Docker,无论是 Pull、Build 还是 Push 镜像都十分慢,因为毕竟很多源都是国外的源,下载和上传慢是必然的现象。
虽然pycharm很耗内存,但这依然阻挡不了它灰常好用的优势,电脑配置不够的话建议选择19年的pycharm版本,16G的内存带2021.2.1运行起来是这样:
又有几天没写原创了,这些天都有一些开发任务,所以没很多时间来写文章。在这几天的开发里,我所在的开发环境是部署在centos7的云服务器上。
由于最近学习python的需要,为了方便程序的调试,尝试在Windows下的Pycharm远程连接到虚拟机中Centos下的python环境。(这里我采用的是ssh的远程连接) 1、准备工作: 固定centos的IP,这里我的固定IP为 192.168.254.128 。 centos中安装ssh。(这里我采用的是ssh的远程连接) centos中Python环境已安装。 2、打开Pycharm,File—>Settings—>Project—>Project Interpreter 选择Add Remote,如下图所示
配置远程repo 首先必须保证你用的是professional版的pycharm,否则不支持此功能。 Tools -> Deployment -> Configuration : 选择远程服务器
这一篇文章是以前的文章,有的朋友已经看过,但是没有关系,因为这次我准备介绍这几大调试工具都是如何调试,又该如何选择。
Pycharm可以与服务器建立连接,把相应的项目同步到服务器上,并且可以通过Pycharm直接使用服务器的解释器运行相应程序,实现Pycharm编程,服务器运行的效果。 具体步骤如下: 1.建立一个服务器连接 Pycharm的“Tools”-》“Deployment”-》“Configuration”。
1.随便准备一个项目工程,在本地用Pipenv创建一个虚拟环境并生成Pipfile和pipfile.lock文件,如下:
在搞深度学习的时候,我们在本地开发,但是需要在服务器去运行工程,所以需要使用Pycharm进行远程配置,可以实现本地代码自动同步到服务器,并在本地使用服务器的解释器。
PyCharm 连接远程服务器的 Python 环境(虚拟机开 PyCharm 太耗资源)
平时使用python写的代码对外部依赖性都不复杂,这些代码在本地调试,运行没问题之后,就可以放到生产去跑了。然而,最近的一个项目,由于使用了一些内部服务,需要连接到内部的环境进行调试。 如果每次都修改代码之后,发布一次到内部环境运行测试,这样子操作流程略显繁琐了。于是乎,我就查阅了一些资料,发现我平时使用的Pycharm可以提供代码远程调试的功能,正好也可以解决我的问题。
磨刀不误砍柴工,配置完美的编辑器,在开发时,能帮助我们节约大量的时间成本,从而是我们的精力放在业务逻辑实现上面!
除了使用xshell等连接服务器以外,pycharm也可以连接服务器,在服务器上运行代码,上传下载文件等操作。
本文主要介绍如何使用Pycharm进行远程开发,使用内网穿透工具实现异地连接服务器编译代码与项目同步。
以pycharm professional 2019.1版本为例(使用学校邮箱注册,可以走教育通道) 本地系统:Ubuntu16.04
1、本地虚拟机版本是 CentOS6.9 | 连接的云主机是 Ubuntu18.04。【两个都连接成功了,方法步骤一样】
Host:127.0.0.1 Port:1234 User name:pyvip password:pythonvip
一般代码本地调试完成后,需要运行到服务器上,比如自动化测试脚本、爬虫脚本等,所以第一步需要将项目上传到服务器,然后在服务器上进行调试和运行。
之前一直用putty,ssh,修改代码,或者本地修改,上传到服务器,各种不爽,现在改用xshell,但是有时候还是不方便感觉,于是自己配置了远程连接pycharm,这样不用总是到代码里修改,直接在windows下pycharm里修改再保存就可以实现同步更新到服务器里的代码里了。
发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/175198.html原文链接:https://javaforall.cn
python代码作为脚本语言,其实最好直接使用vim在字符界面里面直接编写,这才是正道,但是作初学者,其实直接在服务器上写代码是很不习惯的,所以我这边希望能写一篇帮助师弟师妹使用本地的ide编写代码,然后服务器的解释器运行代码。
这阵子组内流行使用 Django 写管理端程序。大家习惯了在 Windows 上使用 PyCharm 等 IDE 快速方便地进行开发,但是由于管理端使用了一些公司的公共组件,而这些组件又只提供了 Linux 上的 Python 接口,因此必须在 Linux 上运行 Django 程序。值得庆幸的是,大多数的 IDE 都提供了远程调试功能, PyCharm 也可以经过简单配置进行远程调试。
首先介绍下我本人情况,我在 windows 笔记本电脑上下载了 Pycharm 专业版,因为我本人只是用来跑代码,想把代码自动同步起来,因此特地通过 Pycharm 来远程使用 Linux 上配置好的环境,加速代码运行。当然大家也可以使用Xshell等软件,使用命令行来操作。
本文将介绍如何使用公司运行服务器进行开发调试,以及使用远程服务器python解释器,整理了对应的配置流程。
这个要从我的一次经历说起,有一次我帮朋友爬取一些东西,由于类别不同,分了几次爬取,这一次我写好规则之后,依然正常爬取,由于我本人比较善良,加上数据量目测并不是太多,并没有使用代理ip,并且将scpay的速度控制的比较慢,一般爬取时,一般也就几分钟而已,泡一杯咖啡喝几口就完了。
兜兜转转,在开发工具方面我还是选择了 VS Code,原因非常简单 -- 远程开发。
最近手头被交接了几个测试脚本,都需要进行二次开发或者持续维护,这几个测试脚本分别被部署在不同的服务器中,使用的Python环境也各不相同,因此如果在本地进行二次开发再部署到服务器中,会很麻烦,所以在本地PyCharm上搭建一个远程调试功能,对脚本进行远程调试和运行,就会特别方便啦。
在大二刚接触linux系统的时候,学校的服务器装的都是有图形界面Ubuntu系统,使用teamviewer远程连接操作很方便,就像多了个电脑一样。可是最近进所里后发现,给分配的服务器只有能使用ssh登录的终端,这让我这个被pycharm的各种功能惯坏了的人十分不爽,不能代码提示补全、不能一眼看到所有文件、不能随心所欲地debug。。。
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1.在Linux上我们通过scp命令实现主机间的文件传送,通过ssh实现远程登录 ,比如 我们经常使用的xshell远程登录工具,就是基础ssh协议实现window主机远程登录Linux主机
选自Medium 作者:Erik Hallström 机器之心编译 参与:机器之心编辑部 一般而言,大型的神经网络对硬件能力有着较高的需求——往往需要强劲的 GPU 来加速计算。但是你也许还是想拿着一台笔记本坐在咖啡店里安静地写 TensorFlow 代码,同时还能享受每秒数万亿次的浮点运算(teraFLOPS)速度?其实这个目标不难实现,使用 PyCharm 中的一个远程解释器,你就能通过远程的方式获得几乎和本地计算时一样的性能。Erik Hallström 在本文中分享了如何使用 PyCharm、Ten
代码的运行依赖一整套的运行环境,如微服务之间依赖haproxy的调用,每次调试时,都要将代码部署到远程开发环境,每次修改后都要手动上传代码,并在远程服务器上调试。 代码修改后,只能在本地开发,如果想要切换设备,需要将代码提交到git,然后并不是每次修改的,都会提交到git,或者手动拷贝代码。 本地开发使用的Windows或者Mac o,而服务运行环境则是Linux,每次在本地开发完成的代码,上传到服务器后有各种各样的问题,开发环境跟运行环境无法保证一致给部署和调试带来困难。
开发笔记本:PYCHARM专业版,本例用:JetBrains PyCharm 2017.3.2 Professional Edition。
可以看到,刚刚新建的test环境右边的[SSH configuration]中已经出现了一个服务器地址名。按下图红框操作
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