# 如何在 PyCharm 中输出 Docker
在开发过程中,使用 Docker 可以极大地简化应用程序的环境配置。这篇文章将指导你如何在 PyCharm 中设置 Docker,并查看 Docker 的输出日志。以下是实现该功能的整体流程:
## 流程概述
| 步骤       | 描述                                      |
|-----------            
                
         
            
            
            
            目录一、在pycharm中生成配置文件1、Dockerfile文件2、requirements.txt文件以及生成方法二、命令行执行docker命令生成镜像一、在pycharm中生成配置文件1、Dockerfile文件Dockerfile 是一个文本文件,其内包含了一条条的指令(Instruction),用于构建镜像。每一条指令构建一层镜像,因此每一条指令的内容,就是描述该层镜像应当如何构建。&n            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2023-10-10 23:38:37
                            
                                279阅读
                            
                                                                             
                 
                
                                
                     
                                    
                             
         
            
            
            
            目录目录一、配置远程服务器的docker容器 二、配置pycharm并连接docker容器1.配置SFTP连接2. 上传本地代码数据到docker容器中并运行 3.设置python编译器:三、可能遇到的一些问题:1.pycharm连接docker容易时,在重启容器之后提示连接不上,进入容器,输入以下命令:2.报错:kex_exchange_identification: rea            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-07-28 11:57:18
                            
                                195阅读
                            
                                                                             
                 
                
                                
                     
                                    
                             
         
            
            
            
            方法一、不采用docker内部环境该方法使用ssh的方式来访问服务器上的python解析器,该解析器可以被docker环境使用1.1 利用你想使用的docker镜像运行一个容器我采用如下命令开启一个容器:docker run -v /data/michael/:/data/michael/ --ipc=host --gpus all --name michael_container -it doc            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2023-08-21 20:37:59
                            
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            文章目录一、远程服务器以及本地pycharm配置1 原理2 ssh配置步骤3 本地pycharm配置二、使用中的问题1 在使用pycharm调试程序的时候,无法连接到控制台,程序无法运行 一、远程服务器以及本地pycharm配置1 原理将docker中的ssh端口22映射到服务器中的某一个端口,例如9999,本地使用docker的用户名和密码登录9999端口,也就登录了相应的docker2 ss            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2023-09-23 17:13:07
                            
                                296阅读
                            
                                                                             
                 
                
                                
                     
                                    
                             
         
            
            
            
            目录一、创建容器
		二、配置 SSH 服务
		三、在 PyCharm 里配置部署环境
		四、在 PyCharm 里配置远程解释器
		4.1 2018年版本
		4.2 2019年版本
		五、操作
		上传本地代码到容器
		查看远程服务器的文件
		六、注意事项及错误
		参考文献
		 
 一、创建容器
sudo nvidia-docker run -it --na            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            准备Ubuntu 16.04(远程服务器)Mac或Ubuntu(本地)docker(远程服务器)openssh-server(远程服务器)Pycharm profession版(本地)-ssh(本地)原理本地利用SSH链接远程服务器交互数据,在本地Pycharm上显示远程结果。配置流程在远程服务器创建docker container远程服务器ssh服务配置Pycharm链接远程服务器(文件同步)P            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Pycharm是支持Docker的,我们可以使用Dockers容器来调试我们的程序,当然,如果我们采用Docker调试的话就需要忍受一下Docker的一些缺点。从我的使用情况来看,Docker有以下缺点:    1、  需要重复构建Image:当我们每增加一个Python依赖包时,我们就需要重构一次我们的Image,这需要我们对Docker有一定的了解。&n            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Pycharm远程调试Docker目录准备原理配置流程一、远程服务器创建docker container二、远程服务器ssh服务配置配置pycharm使用学校集群跑深度学习代码,终端连接调试过于繁琐,所以有了本文。准备Ubuntu 16.04(远程服务器)Ubuntu(本地)docker(远程服务器)openssh-server(远程服务器)Pycharm profession版(本地)            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一.PyCharm通用设置1. 新建工程与新建文档左上角依次点击 File->New Project,会出现如下界面设置好工程路径和工程文件名后(默认是pythonProject),创建工程,按下图选择接下来在工程中创建程序文档设置程序文档的名称建好后如下图所示到此工程和文档便创立完毕2. 设置字体与主题设置字体设置模板二.常识与基本语法一些有用的操作(这里只列出了我自己可能忘记的)ctr            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            PyCharm 下载地址 : https://www.jetbrains.com/pycharm/download/PyCharm 安装地址:http://www.runoob.com/w3cnote/pycharm-windows-install.html1、首先去Pycharm官网,或者直接输入网址:http://www.jetbrains.com/pycharm/download/            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            总结:简单学习pycharam系统界面配置、界面功能、基础使用功能;学习常用快捷键及部分基础语法内容,总体来说学习内容很基础,进度对于0基础的同学非常友好。一、pycharm环境基础配置:1、解释器选择:选择昨天安装的python运行环境2、系统设置:设置喜欢的风格(包括字体的类型及大小)3、pycharm前端作者信息配置(程序引用有问题,须进一步请教老师)"""
Author:Chen Min            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            默认已经安装了:docker(并下载好所需要的环境的image镜像)pycharm专业版步骤:创建docker的container image和container的关系,类似于类和实例之间的关系。所以这一步是利用image实例化一个container$ docker run -p 10022:22 --runtime=nvidia --ipc=host --name your_container_            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            最近看了《Docker——从入门到实践》对docker有了些基本的了解,看到pycharm有docker的配置选项,就打算试一下用docker部署Flask开发环境的想法。首先检查是否具备基本的部署条件PyCharm 必须是2017.1或更高的专业版已经安装了Docker和Docker-compose,打开终端并运行docker -v和docker-compose -v创建Flask项目使用PyC            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            PyCharm运行百度图片识别 PaddleOCR,并使用Docker部署PaddleOCR简介基于飞桨的OCR工具库,包含总模型仅8.6M的超轻量级中文OCR,单模型支持中英文数字组合识别、竖排文本识别、长文本识别。同时支持多种文本检测、文本识别的训练算法。本地运行测试1. 查看python环境2.下载PaddleOCR模型库下载地址3.PyCharm新建项目新增inference文件夹,存放o            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            本篇博客主要介绍了docker的配置,以及利用Pycharm作为开发平台连接远程服务器进行开发,在中途遇到了一些问题,作为记录且方便有同样问题的同学进行参考。docker的安装及开放首先在ubuntu上安装docker,命令如下:curl -fsSL https://get.docker.com | bash -s docker --mirror Aliyun由于服务器上已预先安装好docker,            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # 实现“pycharm docker”教程
## 概述
本文将指导刚入行的开发者如何使用PyCharm和Docker进行开发。PyCharm是一款功能强大的Python集成开发环境(IDE),而Docker则是一种容器化平台,可以帮助开发者在不同环境中进行应用程序开发和测试。通过结合使用PyCharm和Docker,开发者可以更轻松地进行项目的开发和部署。
## 整体流程
下面是实现“PyC            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            内含一整套操作,从设置容器到远程连接。操作环境:服务器:ubuntu 20.04本机:win10IDE:pycharm 专业版1.nvidia驱动下载下载驱动很容易的,下面我们来介绍一种最简单的方法。sudo ubuntu-drivers devices  #显示可用驱动
sudo apt install nvidia-driver-525  #我这里选择的是525,大家按需操作即可
rebo            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            文章目录前言一、Ubuntu离线安装docker二、dockerhub下载合适镜像三、配置docker容器1.运行容器2.给容器安装openssh-server和openssh-client3.vim打开并修改配置文件4.创建docker中root用户的密码:5.重启ssh服务6.确认docker容器内python位置7.测试是否映射成功8.生成新的镜像9.导出镜像10.导入镜像四、配置pych            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            PyCharm配置Docker在pycharm中直接:File–>settting,然后新建一个docker,里面的 什么配置都不用变,它自动会找到你的所有容器然后在左下角直接run起来最后在解释器中选择你想用的docker容器就可以了怎么访问docker容器中的文件一、可以将docker中的文件copy出来,处理完再copy回去,具体操作如下:1、如何从docker容器中下载文件:dock            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-08-31 22:00:08
                            
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