在云服务器上搭建Python开发环境

本文介绍了如何在云服务器上创建普通用户,使用pyenv管理Python版本,安装Python3.7.1,并部署iPython和Jupyter Notebook,以实现Python开发环境的隔离和交互计算。特别提到了在睿江云服务器上搭建的示例。

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概述

在实际的开发工作或上线环境中,由于Python的版本和包库版本比较多,项目的协同开发会比较杂乱,一般我们都会要求对服务器的Python环境进行隔离,本文将带大家搭建一个Python虚拟环境和基于网页的用于交互计算的应用程序Jupyter Notebook。

一、创建普通用户

# 创建一个jupyter用户
adduser jupyter
# 添加sudo权限
echo 'jupyter   ALL=(ALL)       NOPASSWD: ALL' >>/etc/sudoers
# 切换jupyter用户
su - jupyter

二、安装Python版本管理器pyenv

# 安装依赖
sudo yum -y install gcc make patch gdbm-devel openssl-devel sqlite-devel readline-devel zlib-devel bzip2-devel
# 安装python版本管理工具pyenv
curl -L https://gitee.com/zx576/pyenv-installer/raw/master/bin/pyenv-installer 
### 配置 VSCode 连接云服务器搭建 Python 开发环境 #### 一、安装必要软件 在本地计算机和云服务器上分别完成必要的准备工作。首先,在本地计算机下载并安装 Visual Studio Code 和 Python 插件[^2]。 对于云服务器,确保已安装目标版本的 Python 解释器以及相关依赖工具。如果需要支持低于 3.7 的 Python 版本,则可能涉及额外的操作来兼容旧版解释器[^1]。 #### 二、设置远程连接 利用 Remote - SSH 扩展实现从本地访问云端资源的功能。具体步骤如下: 1. **安装扩展**: 在 VSCode 中搜索 `Remote - SSH` 并点击安装。 2. **配置SSH密钥**: - 如果尚未生成 SSH 密钥对, 可运行命令生成之: ```bash ssh-keygen -t rsa -b 4096 -C "your_email@example.com" ``` - 将公钥复制到云服务器上的 authorized_keys 文件里以便验证身份。 3. **编辑ssh-config文件**: 创建或修改位于用户目录下的 `.ssh/config` 文件,添加类似下面的内容以简化登录过程: ```plaintext Host myserver HostName your_server_ip_address User your_username_on_the_remote_machine IdentityFile ~/.ssh/id_rsa ``` #### 三、初始化开发环境 当成功建立与远端机器之间的会话之后,可以着手准备实际的工作区。 1. **创建虚拟或者 Conda 环境** 根据个人喜好决定采用哪种方式隔离项目所需的库集合。例如执行以下指令新建基于 conda 的工作空间: ```bash conda create --name myenv python=3.8 source activate myenv ``` 2. **调整插件行为** 若遇到无法识别低版本 Python 的情况,尝试更新或降低 Python Extension Pack 至更早发行号解决冲突问题。 #### 四、测试部署效果 最后一步就是确认一切正常运作无误。打开终端窗口输入简单的脚本来检验是否能够顺利调用指定路径中的解析引擎及其附加组件。 ```python import sys print(sys.version) ``` 以上即完成了整个流程描述,希望对你有所帮助!
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