python_部署 linux上运行代码

本文介绍如何使用PyCharm编辑器生成依赖清单,并在Linux环境下部署代码,包括创建文件夹、上传项目文件、安装虚拟环境及依赖库,以及设置开机自启和后台运行的方法。

代码部署

1.pycharm编辑器执行命令,打印所需依赖清单 requirements.txt

pip freeze > requirements.txt

2.Linux上面新建一个文件夹

 mkdir arcgis_proxy
 cd arcgis_proxy/

3.将项目文件丢入文件夹

这里通过finalshell

4.创建环境并安装依赖

安装虚拟环境

pip3 install virtualenv

# 创建虚拟环境 ENV
virtualenv ENV

# 切换到虚拟环境所在的目录
cd ENV

# 启用虚拟环境
source ./bin/activate

# 安装依赖清单里的库(requirements.txt在上级目录中)
pip3 install -r ../requirements.txt

# 列出当前虚拟环境所安装的依赖库
pip3 list

5.执行py文件

python xx.py

6.将这个命令转为开机自启+后台启动

<think>我们正在回答用户关于在Linux主机上部署Python环境并运行Python代码的指南根据用户提供的引用内容,我们可以整合以下信息:引用[1]提到Windows系统中通过添加环境变量实现直接执行Python脚本(类似Linux的终端执行方式)引用[2]和[3]说明在Linux运行Python脚本的方法:在脚本开头添加shebang(#!后跟解释器路径),然后设置脚本可执行权限,最后直接运行引用[4]展示了在Windows中通过SSH调用Linux系统shell脚本的Python代码示例但用户当前的需求是:在Linux主机上部署Python环境并运行Python代码因此,我们的回答将分为:1.安装Python(如果系统未预装或需要特定版本)2.配置Python环境(包括虚拟环境的创建)3.编写Python脚本并运行(多种方式)4.设置脚本为全局可执行(可选)同时,注意用户可能需要在远程Linux主机上进行操作,因此会涉及SSH连接(但用户没有明确,我们专注于环境配置和脚本运行)考虑到引用内容中提到了shebang和可执行权限设置,这些也是重点。我们将按照以下步骤组织回答:一、确认Python环境二、安装Python(如果需要)三、创建和使用虚拟环境(可选,但推荐)四、编写Python脚本五、运行Python脚本的几种方式六、设置脚本为全局可执行指令(可选)七、常见问题注意:由于用户引用中提到了Windows环境变量,但我们的主题是Linux,所以不展开Windows内容,但可以类比。开始组织回答:</think> ### 在Linux主机上部署Python环境及运行Python脚本指南 以下是在Linux系统中配置Python环境并执行Python脚本的完整流程,结合您的引用内容和最佳实践整理而成: --- #### 一、安装Python环境 1. **检查预装Python** 大多数Linux发行版(如Ubuntu/CentOS)已预装Python: ```bash python3 --version # 检查Python3版本 ``` *若未安装或需升级:* ```bash sudo apt update && sudo apt install python3 # Ubuntu/Debian sudo yum install python3 # CentOS/RHEL ``` [^2][^3] 2. **安装Pip包管理工具** ```bash sudo apt install python3-pip # Ubuntu/Debian sudo yum install python3-pip # CentOS/RHEL ``` 验证安装: ```bash pip3 --version ``` --- #### 二、配置Python脚本运行环境 1. **创建Python虚拟环境(推荐)** ```bash python3 -m venv my_project_env # 创建虚拟环境 source my_project_env/bin/activate # 激活环境 ``` *激活后终端提示符将显示环境名*:`(my_project_env) user@host:~$` [^3] 2. **安装项目依赖** ```bash pip3 install -r requirements.txt # 批量安装依赖 pip3 install numpy pandas # 手动安装包 ``` --- #### 三、编写与执行Python脚本 1. **创建Python脚本** ```bash nano hello.py # 创建并编辑脚本 ``` *脚本内容示例*: ```python #! /usr/bin/env python3 # Shebang声明 print("Linux Python环境部署成功!") ``` [^2] 2. **设置可执行权限** ```bash chmod +x hello.py # 添加执行权限 ``` 3. **运行脚本的四种方式** | **方式** | **命令** | **适用场景** | |---|---|---| | 直接运行 | `./hello.py` | Shebang声明路径后使用 | | Python解释器 | `python3 hello.py` | 通用方法 | | 模块模式 | `python3 -m hello` | 带包结构的项目 | | 远程执行 | (见下方SSH示例) | 跨主机运行 | [^2][^3] 4. **SSH远程执行脚本**(参考引用[4]) 在本地用Python调用远程脚本: ```python import paramiko def run_remote_script(): client = paramiko.SSHClient() client.set_missing_host_key_policy(paramiko.AutoAddPolicy()) client.connect("10.12.4.132", username="root", password="your_password") # 执行远程脚本 stdin, stdout, stderr = client.exec_command("/usr/bin/python3 /path/to/hello.py") print(stdout.read().decode()) client.close() if __name__ == "__main__": run_remote_script() ``` [^4] --- #### 四、高级配置技巧 1. **设为全局指令** 将脚本链接到`/usr/local/bin`: ```bash sudo ln -s /path/to/hello.py /usr/local/bin/hello ``` 之后可直接执行: ```bash hello # 全局调用 ``` [^3] 2. **系统服务配置(守护进程)** 创建systemd服务文件`/etc/systemd/system/python-app.service`: ```ini [Unit] Description=Python Application [Service] ExecStart=/usr/bin/python3 /path/to/app.py Restart=always User=root [Install] WantedBy=multi-user.target ``` 启动服务: ```bash sudo systemctl daemon-reload sudo systemctl start python-app ``` --- ### 常见问题解决 1. **Shebang路径错误** *报错*:`/usr/bin/python3: bad interpreter: No such file or directory` *解决*:使用`#!/usr/bin/env python3`自适应路径 2. **权限不足** *报错*:`Permission denied` *解决*: ```bash chmod +x script.py # 添加执行权限 sudo chown user:user script.py # 修改归属用户 ``` 3. **依赖缺失** *报错*:`ModuleNotFoundError` *解决*:在虚拟环境中`pip install 缺失包名` ---
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