python项目pycharm+virtualenv 本地调试+linux部署

本文介绍了如何在PyCharm中使用Virtualenv进行Python项目的本地开发,并详细阐述了如何将项目部署到Linux服务器,重点讨论了如何避免依赖冲突和系统环境干扰。

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网上有很多介绍在pycharm中怎么使用virtualenv ,但是后续在linux部署并不是很详细,以下为一个python项目本地调试,服务器部署的操作记录:

回顾一下:最简单粗暴部署方式:

本地通过idea开发后,生成requirements.txt文件,把整个文件夹上传至服务器,服务器上执行pip install -r requirements.txt,然后python XX.py 运行。(最好不要这样做,因为pip 安装的包是安装在系统的变量中,如果另外一个项目也用到系统中这个包不同版本,可能就引起冲突问题,于是我们需要借助virtualenv)

virtualen就是一个虚拟工具,能把系统中python环境复制出一份,可以选择是最简复制还是把依赖全部复制
  • 以在pycharm中创建一个项目为例(professional 版,用idea开发python也建议转用pycharm)
    这里写图片描述

    • 1.代表创建一个新的venv环境
    • 2.代表新建venv环境中包含所有依赖的包
    • 3.代表新建的venv环境可以在其他项目中使用
    • 4.代表使用存在的python sdk,可以选择之前由3创建的环境

我们的目的就是在创建的环境中安装依赖时,不干扰系统的python环境变量

现在假设本地开发已经完成,要把项目放于linux上运行
  • 本地pip freeze >requir
<think>我们注意到用户输入的关键词是“pythonpycharm”,结合之前的对话历史(反复出现ModuleNotFoundError),我们可以推测用户可能在PyCharm环境中遇到了库安装问题。因此,重点应放在如何在PyCharm中安装和管理库(特别是pandas)以及配置解释器。回答结构:1.解释PyCharm中安装库的几种方法(图形界面和终端)2.如何检查/配置PyCharm的解释器环境3.提供验证代码4.给出相关问题</think> ### 在 PyCharm 中配置 Python 开发环境PyCharm 是 JetBrains 开发的强大 Python IDE,以下是配置和使用指南: #### **1. 安装与配置** **安装步骤**: 1. 下载 [PyCharm 官网](https://www.jetbrains.com/pycharm/download/) 2. 选择 **Community(免费版)** 或 **Professional(专业版)** 3. 安装过程勾选: - "Add launchers dir to the PATH" - "Create Associations"(关联 .py 文件) - "Download and install JRE"(运行环境) **项目初始化**: ```python # 创建 PyCharm 项目结构示例 project/ ├── venv/ # 虚拟环境目录(可选) ├── main.py # 主入口文件 ├── requirements.txt # 依赖列表 └── data/ # 数据集目录 ``` #### **2. 配置解释器与安装库** 1. **添加解释器**: - `File > Settings > Project: [项目名] > Python Interpreter` - 点击 ⚙️ 图标 > "Add" - 选择 "Virtualenv Environment" 新建或 "Existing Environment" 使用现有解释器 2. **安装 pandas**: - 点击 "+" 图标 - 搜索 "pandas" > 安装 - 或使用终端: ```bash pip install pandas numpy matplotlib # 常用数据科学库 ``` #### **3. 实用功能演示** **数据可视化示例**(使用 pandas + matplotlib): ```python import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 创建数据集 data = { "City": ["北京", "上海", "广州", "深圳"], "Population": [2154, 2487, 1870, 1768], # 单位:万人 "GDP": [5029.8, 4321.4, 2823.2, 3066.5] # 单位:亿美元 } df = pd.DataFrame(data) # PyCharm 支持交互式绘图(需启用 SciView) df.plot(kind="bar", x="City", y="Population", title="主要城市人口分布", legend=False) plt.ylabel("人口 (万人)") plt.show() ``` #### **4. 调试与优化** **调试模式操作**: 1. 左击行号设置断点 2. 按 `Shift+F9` 启动调试 3. 使用调试工具栏: - `Step Over (F8)`:逐过程执行 - `Step Into (F7)`:进入函数 - `Evaluate Expression`:实时计算表达式 **性能优化工具**: - 分析器:`Run > Profile` - 内存分析:安装 "memory-profiler" 包 - 代码检查:`Code > Inspect Code` #### **5. 协作与部署** **版本控制**: ```python # .gitignore 示例 __pycache__/ *.log venv/ *.csv .DS_Store ``` **Docker 集成**: 1. 安装 Docker 插件 2. 创建 Dockerfile: ```dockerfile FROM python:3.10-slim WORKDIR /app COPY requirements.txt . RUN pip install -r requirements.txt COPY . . CMD ["python", "main.py"] ``` #### **6. 常用快捷键** | 功能 | Windows/Linux | macOS | |------|---------------|-------| | 运行 | Ctrl+Shift+F10 | Ctrl+Shift+R | | 调试 | Shift+F9 | Control+D | | 查找 | Ctrl+F | Command+F | | 替换 | Ctrl+R | Command+R | | 自动修复 | Alt+Enter | Option+Enter |
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