python flask linux远程服务器开发

文章目录

• 参考文章
• 设置开始

• 1. 查看linux主机IP信息
• 2. 选择Tools--Deployment--Configuration
• 配置远程linux的python
• 查看主机名
• 查看linux端的python的路径，要保持一致
• 查看linux的tmp目录
• 再设置一次linux的远程目录

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参考文章

pycharm远程linux开发和调试代码

设置开始

1. 查看linux主机IP信息

$ifconfig
docker0: flags=4099<UP,BROADCAST,MULTICAST>  mtu 1500
        inet 172.17.0.1  netmask 255.255.0.0  broadcast 172.17.255.255
        ether 02:42:27:f7:74:f1  txqueuelen 0  (Ethernet)
        RX packets 0  bytes 0 (0.0 B)
        RX errors 0  dropped 0  overruns 0  frame 0
        TX packets 0  bytes 0 (0.0 B)
        TX errors 0  dropped 0 overruns 0  carrier 0  collisions 0

ens33: flags=4163<UP,BROADCAST,RUNNING,MULTICAST>  mtu 1500
        inet 192.168.130.129  netmask 255.255.255.0  broadcast 192.168.130.255
        inet6 fe80::fd1e:36c1:efb1:a78b  prefixlen 64  scopeid 0x20<link>
        ether 00:0c:29:c8:8d:34  txqueuelen 1000  (Ethernet)
        RX packets 549497  bytes 464099403 (464.0 MB)
        RX errors 0  dropped 0  overruns 0  frame 0
        TX packets 255113  bytes 34874629 (34.8 MB)
        TX errors 0  dropped 0 overruns 0  carrier 0  collisions 0

lo: flags=73<UP,LOOPBACK,RUNNING>  mtu 65536
        inet 127.0.0.1  netmask 255.0.0.0
        inet6 ::1  prefixlen 128  scopeid 0x10<host>
        loop  txqueuelen 1000  (Local Loopback)
        RX packets 3175  bytes 283611 (283.6 KB)
        RX errors 0  dropped 0  overruns 0  frame 0
        TX packets 3175  bytes 283611 (283.6 KB)
        TX errors 0  dropped 0 overruns 0  carrier 0  collisions 0

上面是虚拟机的ubuntu18.04 linux系统，一般参考第二行信息，主机地址为，inet 192.168.130.129

2. 选择Tools–Deployment–Configuration

这里选择SFTP就可以

填入linux机信息

Local path配置为你windows本地的代码路径就可以

Deployment path on server 这个配置为你linux上代码的路径

配置完成之后点击ok保存

这个时候通过Tools–Deployment–Browse Remote Host就可以看到你远程主机的信息

配置远程linux的python

试运行一次后，现在还是win端的python，软件包应该也是win端的

目前使用的python包也是win端的

查看主机名

$hostname
tssys

点击倒数第二行的create

查看linux端的python的路径，要保持一致

$which python
/opt/conda/bin/python

执行代码使用root权限，不选

linux端的python出现了，加载包中

由于我的linux没有装anconda，所以没有出现刚才的包，说明这是linux端。还有一个cnvkit，是生信包，也出现了，说明是linux端

第二行，Path mapping 不理解，路径比较奇怪

linux端的路径，不认识，要给一个熟悉的路径，才有用这是针对于项目的，两边给一个路径

竟然出现两个路径，不太好吧

还是将新加的路径删除，先试试再说

查看linux的tmp目录

还没有生成界面上那个路径，可能是软件自动生成的

$ls /tmp/
_cafenv-appconfig_                                                      systemd-private-4a869f4aa0e7419e9c6da0f3e4d20105-fwupd.service-DAfREf
config-err-qA5yGY                                                       systemd-private-4a869f4aa0e7419e9c6da0f3e4d20105-rtkit-daemon.service-JmFoWr
hsperfdata_root                                                         systemd-private-4a869f4aa0e7419e9c6da0f3e4d20105-systemd-resolved.service-Y0xu2g
rstudio-rsession                                                        systemd-private-4a869f4aa0e7419e9c6da0f3e4d20105-systemd-timesyncd.service-OLFvCx
ssh-LQ7uqlgtwsPV                                                        VMwareDnD
systemd-private-4a869f4aa0e7419e9c6da0f3e4d20105-bolt.service-VKZkJ3    vmware-root
systemd-private-4a869f4aa0e7419e9c6da0f3e4d20105-colord.service-ABRYra  vmware-toucan

运行代码

在linux端，但是跑到tmp目录去了

$ls /tmp/pycharm_project_653/test1.py
/tmp/pycharm_project_653/test1.py

再设置一次linux的远程目录

一直在加载，真慢

总结，pycharm连接linux’端，同步慢，担心容易出错。建议还是使用jupyter notebook进行深入研究，这个开发环境

出发在自己的台式电脑时linux版本，安装桌面版的pycharm，然后使用远程连接linux集群，这种情况，应该会比较顺畅点

前期，还是深入学jupyter会比较好，减少出错。还没到大型项目，大量调试的阶段。