PyCharm使用之利用Docker鏡像搭建Python開發環境

  在咱們平時使用PyCharm的過程當中，通常都是鏈接本地的Python環境進行開發，可是若是是離線的環境呢？這樣就很差搭建Python開發環境，由於第三方模塊的依賴複雜，很差經過離線安裝包的方式安裝。本文將介紹如何利用PyCharm來鏈接Docker鏡像，從而搭建Python開發環境。
  首先，咱們須要準備一下工具：

• PyCharm專業版
• Docker

咱們用一個示例項目來演示在PyCharm中如何利用Docker鏡像搭建Python開發環境。項目的截圖以下：

注意到，在該項目中尚未設置Python開發環境，External Libraries爲空，到時候咱們將用Docker中的Python環境做爲該項目的Python開發環境。
  第一步，咱們須要製做Docker鏡像，該鏡像的Dockerfile文件（python_dev.build）以下：

FROM centos:7.2.1511

# author label
LABEL maintainer="jclian"

# install related packages
ENV ENVIRONMENT DOCKER_PROD
RUN cd / && ln -sf /usr/share/zoneinfo/Asia/Shanghai /etc/localtime \
    && yum makecache \
    && yum install -y wget aclocal automake autoconf make gcc gcc-c++ python-devel mysql-devel bzip2 libffi-devel epel-release \
    && yum clean all

# install python 3.7.0
RUN wget https://npm.taobao.org/mirrors/python/3.7.0/Python-3.7.0.tar.xz \
    && tar -xvf Python-3.7.0.tar.xz -C /usr/local/ \
    && rm -rf Python-3.7.0.tar.xz \
    && cd /usr/local/Python-3.7.0 \
    && ./configure && make && make install

# install related packages
RUN yum install -y python-pip \
    && yum install -y python-setuptools \
    && mkdir -m 755 -p /etc/supervisor/conf.d \
    && yum install -y supervisor \
    && pip3 install --upgrade pip -i http://pypi.douban.com/simple/ --trusted-host pypi.douban.com \
    && pip3 install setuptools==33.1.1 -i http://pypi.douban.com/simple/ --trusted-host pypi.douban.com \
    && pip3 install jieba -i http://pypi.douban.com/simple/ --trusted-host pypi.douban.com \
    && pip3 install tornado==5.1.1 -i http://pypi.douban.com/simple/ --trusted-host pypi.douban.com \
    && yum clean all

# expost port
EXPOSE 15731

在這個CentOS系統中，咱們安裝了Python3.7.0，同時又安裝了兩個第三方模塊jieba和tornado。接着咱們運行build.sh腳本，內容以下：

TIMENOW=`date +%y.%m.%d.%H%M`

# 進行docker鏡像打包
# -f 指定文件 ， -t 指定生成鏡像名稱 , 冒號後爲版本號 ，例子 ： docker_package:17.08.01.1311
docker build -f python_env.build -t python_env:${TIMENOW} .

運行後，咱們生成的Docker鏡像名稱爲：python_env:19.12.25.0008。

  接着咱們在Python中使用Docker鏡像配置Python Interpreter。在系統的設置界面中，選擇「Project Interpreter」，點擊「Project Interpreter」右側的小齒輪，選擇「Add」，截圖以下：

在彈出的界面中，選擇「Docker」，右側的Server通常默認爲本地的Docker，等待一下子它會提示鏈接成功，固然你也能夠選擇遠程服務器的Docker，這個設置這裏再也不講述。鏈接Docker成功後，選擇「Image name」，這裏選擇咱們剛打好的Docker鏡像python_env，「Python interpreter path」爲容器中的Python路徑，咱們這裏輸入「/usr/local/Python-3.7.0/python」，以下圖所示：

點擊「OK」鍵，等待一下子，而後彈出的界面以下：

出現該圖表示鏈接Docker鏡像成功，同時能看到該Python環境安裝的第三方模塊。
  最後咱們再測試一下該Python環境是否能進行開發，示例的Python代碼（f_write.py）以下：

# -*- coding: utf-8 -*-
# author: Jclian91
# place: Pudong Shanghai
# time: 12:04 上午
import jieba

if __name__ == '__main__':
    sent = '三亞的風景很不錯，一派南國風光。'
    print(list(jieba.cut(sent)))

輸出結果以下：

能夠看到，Python的運行結果正常，這說明Python開發環境真的可使用了。

  本次分享到此結束，感謝你們的閱讀。該演示項目已經分享至Github，網址爲：https://github.com/percent4/D... 。

注意：不妨瞭解下筆者的微信公衆號： Python爬蟲與算法（微信號爲：easy_web_scrape）， 歡迎你們關注~