PyCharm 配置遠程python解釋器和在本地修改服務器代碼

PyCharm 配置遠程python解釋器和在本地修改服務器代碼

最近在學習機器學習的過程當中，經常須要將本地寫的代碼傳到GPU服務器中，而後在服務器上運行。以前的作法一直是先在本地寫好代碼，而後經過FileZilla這樣的文件傳輸工具來將寫好的文件傳到服務器，再經過ssh工具遠程鏈接到服務器，執行相應的python腳本。這樣的方式十分繁瑣，效率很低。今天聽到朋友提到了配置遠程解釋器

使用場景

先說說本身的使用場景，我是在什麼狀況下，須要將IDE配置成這樣的環境來方便個人工做。

首先，我須要在本地機子上寫python代碼，可是由於是機器學習相關的一些代碼，有時候本機跑可能會很慢，或者根本跑不下來。而此時，我還有一臺可用的服務器，上面配置了相應的python3環境和相應的機器學習庫，好比tensorflow，keras，tflearn等等。所以一般須要將本地寫好的代碼上傳到服務器上，在服務器上運行。因爲代碼能力渣渣，因此經常須要反覆修改代碼，而直接在服務器上修改代碼不是很方便。所以，我但願能夠像下面同樣操做：

1. 我在服務器上有一個工做目錄，我但願能夠直接在我本地機子上修改工做目錄下面的代碼文件
2. 由於Pycharm能夠配置遠程python解釋器，因此我但願能夠直接在本地的機子上運行修改的代碼，而且直接在本地機子查看運行的結果，而不用ssh到遠程服務器在執行代碼。
3. 具體來講就是，我能夠直接在本地上編寫代碼，而後直接點擊pycharm的綠色小三角執行代碼，而且這個執行是由遠程服務器的python解釋器執行的，而不是在我本地機子上配置的python環境下執行。

配置過程

本機環境

操做系統：win10

IDE：Pycharm

遠程服務器

操做系統：ubuntu14.04

配置了ssh，可使用ssh進行遠程登錄

配置Deployment

首先，在pycharm的菜單欄依次找到:Tools > Deployment > Configuration.

而後能夠看到以下的配置頁面，具體各配置在圖片中說明:

而後打開Deployment的Mapping選項卡：

這樣，Deployment的配置就完成了。這個配置完成了以後，實際上是至關於配置了一個ftp工具能夠鏈接到服務器上，從而能夠查看和修改服務器上的文件。你能夠經過Tools > Deplotment > Browse Remote Host來打開相應的RemoteHost面板，這個面板顯示的就是服務器上的文件，顯示的範圍是你在Deployment中的Connection選項卡下配置的Root path路徑下的文件及文件夾。

你能夠直接在RemoteHost面板裏雙擊某個文件而且直接進行編輯。雙擊某個文件後你能夠看到編輯區域的頂部有一個橫條，而且橫條的右邊有三各按鈕，分別是比較，撤銷和上傳操做。你在這裏面編輯文件以後，能夠直接點擊上傳按鈕，就會提交到服務器了。可是其實不推薦直接在這裏修改代碼，後面的使用流程會說到。

以上的配置，就能夠直接在PyCharm裏看到服務器上的文件，我感受就像是直接在IDE裏集成了一個FTP傳輸工具。

配置遠程python解釋器

這裏主要講的是如何配置遠程python解釋器。

首先，經過File > Settings,打開設置選項卡。

在設置選項卡里，點擊"Project:項目名"這個按鈕，在展開的小項裏再點擊Project Interpreter，右邊就會變成Interpreter的配置頁面。

點擊Interpreter配置頁面的小此輪按鈕，而後再選擇add Remote。

彈出以下彈窗並配置相應的信息。

通過以上步驟，你的遠程解釋器就配置好了。這時，你就能夠直接點擊小三角按鈕，調用遠程服務器上的python解釋器來運行代碼。可是在此，你還須要看看下面的使用流程。若是你直接雙擊RemoteHost面板裏的文件，而後點擊小三角運行是會報錯的，可能會提示：

No such file or directory

使用流程

在配置中也參考了不少其餘文章，可是有些文章仍是沒有講清楚具體的流程，所以我把本身認爲可能「正確」的流程記錄一下。

在介紹Deployment配置的時候，咱們講到了Mapping選項卡的配置。這個配置將本地的一個路徑映射成了服務器上的一個路徑，所以，在這個文件夾下的文件和服務器上的文件是同步的，固然，須要你在本地修改的時候upload到服務器或者設置自動upload。

在這裏，個人mapping配置以下：

local path	Deployment path on server
E:\workspace\remotespace	xxxx/workspacexhh

首先，咱們在pycharm中經過 File > open... 來打開一個新的項目，項目路徑就選擇上面的local path路徑。

在Project窗口中就能夠看到打開了這個項目，當前這個項目仍是空的，裏面什麼也沒有。

而後，咱們打開RemoteHost小窗口，在test.py文件上右鍵，再選擇Download from Here,文件就會下載到本地了。返回到Project小窗口，就能夠看到test.py。其餘的文件相似，若是有父目錄，他會將父目錄也一塊兒下載下來，因此文件和路徑都會和服務器保持一致。

這樣，你就能夠在本地編輯test.py文件。

在編輯完成後，你能夠在文件上右鍵或者直接在編輯區域右鍵，選擇upload to... 將文件上傳到服務器，這樣就能夠更新服務器端的代碼了，而且保持了和本地代碼一致。

此時，點擊綠色小三角運行代碼，能夠看到相應的輸出。可是看看控制檯的輸出，能夠發現，python解釋器不是本地的，而跑的文件也不是本地。

上面就是整個從服務器下載文件至本地，在本地修改文件，將文件上傳至服務器，而後直接在本地運行的整個過程。

在這個過程當中，也能夠發現，通過這樣的配置，咱們的代碼如今一共有三個版本：一個是本地代碼，一個是服務器上的代碼，還有一個是RemoteHost面板中的代碼(這個地方的代碼若是直接編輯了，其實也能夠提交到服務器，可是不能直接運行)

因此，若是經過上面的配置進行遠程調試的話，我認爲大體流程應該是下面這樣：

1. 在RemoteHost面板中，選中想要修改的代碼，而後右鍵點擊Download from here將內容下載至本地(這個本地是你在配置Deployment時設置的本地文件夾)。
2. 在本地(這個本地是你在配置Deployment時設置的本地文件夾)修改你的代碼，修改完成後在編輯區域或者文件名上右鍵，選擇upload to...來提交到服務器。
3. 在提交以後，你能夠像普通調用本地解釋器同樣的直接運行本地的這個文件(但其實運行的是服務器的文件)

在這裏，雖然RemoteHost裏的文件能夠直接編輯，可是並不建議這麼作，由於這裏編輯以後並不能直接運行。