Pycharm连接远程服务器中的docker容器及使用容器中的虚拟环境

使用Pycharm连接远程服务器中的docker容器,并使用该容器中的Python Interpreter。(anaconda3-base环境)

1.添加并连接容器

FileSettingsPython InterpreterAdd
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2.选择SSH远程连接解释器

如果之前已经配置了远程服务器则可直接选择第二个选项,从现有服务器中选择。若之前没有连接过远程服务器则选择第一种,填入Host和远程服务器主机对容器的映射端口,填入容器的用户名(root等)。点击Next
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3.选择解释器

① 选择容器中的解释器位置(若想选anaconda的虚拟环境,则需自行选择,路径查找方式在下面)
② 选择本地项目地址容器中项目地址

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若不知道当前环境的解释器位置在哪,可使用which python查询
在这里插入图片描述
完成后选择Finish即可。

问题:Interpreter xxxxx doesn’t exist on remote server

原因:选择的interpreter文件不对
解决方法:在你想使用的环境下输入which python,得到该解释器路径,在Interpreter框输入即可。

### PyCharm 连接远程服务器时 Linux 环境的必要性原因 PyCharm 是一款强大的集成开发环境 (IDE),支持多种编程语言,尤其是 Python 开发。当通过 PyCharm 连接远程服务器时,通常会依赖于 Linux 或类 Unix 系统作为目标环境,这是因为以下几点: #### 1. **兼容性和稳定性** Linux 和其他类 Unix 系统提供了稳定的操作平台以及丰富的命令行工具集,这些特性使得它们成为开发者首选的目标操作系统之一。对于需要高性能计算或者大规模数据处理的应用程序来说尤为重要[^2]。 #### 2. **SSH 协议的支持** 为了实现安全高效的通信机制,在大多数情况下都会采用基于 SSH 的方式来建立客户端与服务器之间的连接。而几乎所有的主流发行版都内置了 OpenSSH Server 组件,默认启用了该协议下的服务端口监听行为。 #### 3. **虚拟化技术应用广泛** 许多现代软件部署架构倾向于利用容器化解决方案如 Docker 来隔离不同组件间的相互影响;同时也有不少人会选择借助 KVM/QEMU 实现更深层次级别的资源划分操作——这两者均能在绝大多数 GNU/Linux 发布版本上轻松安装并正常运作[^1]。 #### 4. **Python 解释器及其生态系统的适配情况良好** 考虑到很多项目可能需要用到特定版本号范围内的解释引擎实例(例如 CPython vs Pypy),再加上第三方库文件往往也会针对某些特殊场景做出优化调整等原因所致的话,则意味着我们必须得提前规划好整个生命周期内所涉及到的一切要素才行[^3]。 综上所述,由于上述提到的各种因素共同作用的结果就是促使我们更加倾向于选用具备高度灵活性特点的同时又能很好地满足实际需求状况下的工作流模式设计思路来进行相应的安排布置活动啦! ```python import paramiko ssh_client =paramiko.SSHClient() ssh_client.set_missing_host_key_policy(paramiko.AutoAddPolicy()) ssh_client.connect('your_server_ip', username='username', password='password') stdin, stdout, stderr = ssh_client.exec_command('uname -a') print(stdout.read().decode()) ssh_client.close() ```
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