http://blog.csdn.net/duankaifei/article/details/41898641
如果你想使用 pycharm 的远程 SSH 功能在服务器上跑代码，记得一定要下载 专业版（社区版不支持 SSH ）。
由于最近学习tensorflow的需要，tensorflow是在Linux环境下，使用的是Python。为了方便程序的调试，尝试在Windows下的Pycharm远程连接到虚拟机中Centos下的Python环境。（这里我采用的是ssh的远程连接）
一般代码本地调试完成后，需要运行到服务器上，比如自动化测试脚本、爬虫脚本等，所以第一步需要将项目上传到服务器，然后在服务器上进行调试和运行。
代码的运行依赖一整套的运行环境，如微服务之间依赖haproxy的调用，每次调试时，都要将代码部署到远程开发环境，每次修改后都要手动上传代码，并在远程服务器上调试。 代码修改后，只能在本地开发，如果想要切换设备，需要将代码提交到git，然后并不是每次修改的，都会提交到git，或者手动拷贝代码。 本地开发使用的Windows或者Mac o，而服务运行环境则是Linux，每次在本地开发完成的代码，上传到服务器后有各种各样的问题，开发环境跟运行环境无法保证一致给部署和调试带来困难。
因为之前公司服务器的硬盘出现损坏，导致服务器不能使用，也把我的Jupyter Notebook里的东西全部销毁了。之前那些代码和数据都找不回来了，郁闷了几天。因为自己平时都会做一些技术研究，写写一些demo，为了方便，公司和家里的电脑，都尽量共用一个环境。特别是Python这个，那些库的版本，感觉很乱，没有统一好，而且版本之间的差异性还是比较大。最近想起，PyCharm是可以支持配置远程python环境，也就是远程解释器。以前自己都想配置的，在网上搜了一下，看了一些博客，感觉好麻烦，最后就放弃了。
创建一个新的Pycharm项目（如果你的代码在服务器上，你需要用一个新的纯Python项目同步服务器上的项目，那么进行这一步）
作为炼丹工程师，GPU毫无疑问会给我们训练模型带来极高的效率提升，但是一般实际开发都是本地编写然后复制代码到GPU机器上面运行，这样效率就会有一定的折损，而且同时维护两套环境可能还会偶尔会有报错。那么为什么我们不直接远程到GPU机器上直接进行开发呢？
本文将介绍如何使用公司运行服务器进行开发调试，以及使用远程服务器python解释器，整理了对应的配置流程。
今天，我们很高兴地宣布Visual Studio Code的三个新扩展的预览版发布，它们支持在容器中、远程物理或虚拟机上以及在Windows中的Linux子系统(WSL)上进行无缝开发。你可以通过安装远程开发扩展包立即开始使用。
本文介绍了如何使用 PyCharm 进行远程开发，通过配置远程解释器、项目同步等功能，使得开发者可以在 Windows 或 Linux 系统下使用 PyCharm 进行远程编程，提高开发效率。
在上一节我们通过Qt Designer设计了ui窗口并转换成了Python代码，由于是Python编程，因此我们可以在核桃派开发板打开Python代码进行编程。
这阵子组内流行使用 Django 写管理端程序。大家习惯了在 Windows 上使用 PyCharm 等 IDE 快速方便地进行开发，但是由于管理端使用了一些公司的公共组件，而这些组件又只提供了 Linux 上的 Python 接口，因此必须在 Linux 上运行 Django 程序。值得庆幸的是，大多数的 IDE 都提供了远程调试功能， PyCharm 也可以经过简单配置进行远程调试。
先说说自己的使用场景，我是在什么情况下，需要将IDE配置成这样的环境来方便我的工作。
十一、pycharm远程代码调试 第三方登录和支付，都需要有服务器才行（回调url），我们可以用pycharm去远程调试服务器代码 服务器环境搭建 以全新阿里云centos7系统为例： 11.1.阿
终端下执行命令：sudo apt-get install xrdp ，安装远程桌面支持。
由于最近学习python的需要，为了方便程序的调试，尝试在Windows下的Pycharm远程连接到虚拟机中Centos下的python环境。（这里我采用的是ssh的远程连接） 1、准备工作： 固定centos的IP，这里我的固定IP为 192.168.254.128 。 centos中安装ssh。（这里我采用的是ssh的远程连接） centos中Python环境已安装。 2、打开Pycharm，File—>Settings—>Project—>Project Interpreter 选择Add Remote，如下图所示
这个要从我的一次经历说起,有一次我帮朋友爬取一些东西,由于类别不同,分了几次爬取,这一次我写好规则之后,依然正常爬取,由于我本人比较善良,加上数据量目测并不是太多,并没有使用代理ip,并且将scpay的速度控制的比较慢,一般爬取时,一般也就几分钟而已,泡一杯咖啡喝几口就完了。
Python 是一种简单易学、功能强大的编程语言，广泛应用于各种领域，包括网络编程、数据分析、人工智能等。然而，在开发过程中，我们经常会遇到需要远程调试和性能优化的情况。本文将介绍如何利用远程调试工具和性能优化技巧来提高 Python 应用程序的效率和性能。
PyCharm Pro for Mac是一个功能强大且用户友好的IDE（集成开发环境的缩写），建立在IntelliJ平台之上，并从头开始设计为Python开发的多合一工具集。能理解 Python 的特性并提供卓越的生产力推进工具：自动代码格式化、代码完成、重构、自动导入和一键代码导航等。
最近手头被交接了几个测试脚本，都需要进行二次开发或者持续维护，这几个测试脚本分别被部署在不同的服务器中，使用的Python环境也各不相同，因此如果在本地进行二次开发再部署到服务器中，会很麻烦，所以在本地PyCharm上搭建一个远程调试功能，对脚本进行远程调试和运行，就会特别方便啦。
第三方登录和支付，都需要有服务器才行（回调url），我们可以用pycharm去远程调试服务器代码
Okteto 是一个通过在 Kubernetes 中来开发和测试代码的应用程序开发工具。可以通过 Okteto 在 Kubernetes 中一键为我们启动一个开发环境，非常简单方便。前面我们也介绍过 Google 推出的 Skaffold 工具，今天我们演示下如何使用 Okteto 来搭建 Python 应用开发环境。
大型程序常常会运行在性能强劲的服务器上，但是此时程序的调试又成了难办的事情，于是产生了远程调试的需求，本文介绍WingIDE远程调试配置方法。 环境描述 WingIDE 版本需求 6./ 7. ,我的是 7.2.0 本地操作系统 Win10 远程服务器操作系统 Ubuntu 16.04 安装 putty 解决方案：使用ssh协议通信，实现远程调试 环境配置 安装SSH服务 查看服务是否安装： sudo ps -e |grep ssh 返回带有 sshd 的条目即为
在命令行中直接输入命令进行执行playbook文件。操作前需要确保ansible服务器可以操作远端服务器。
在机器学习服务器中，计算上下文是指处理给定工作负载的计算引擎的物理位置。默认为本地。但是，如果您有多台机器，则可以从本地切换到远程，将以数据为中心的RevoScaleR (R)、revoscalepy (Python)、MicrosoftML (R)和microsoftml (Python)函数的执行推送到另一个系统上的计算引擎。例如，在 R 客户端中本地运行的脚本可以将执行转移到 Spark 集群中的远程机器学习服务器以在那里处理数据。
Python是时下最流行、最火爆的编程语言之一，具体原因如下： 1、简单、易学，适应人群广泛
pycharm pro Mac版编程软件的智能代码编辑器为Python、JavaScript、CoffeeScript、类型记录、CSS、流行模板语言等提供了一流的支持。利用语言识别的代码完成、错误检测和即时代码修复！节省时间，而PyCharm负责处理例程。专注于更大的事情，并采用以键盘为中心的方法来充分利用这款软件的许多生产力特性。
EDRaser是一款功能强大的数据清理工具，该工具基于Python开发，并提供了两种操作模式（即手动和自动模式），可以帮助广大研究人员远程删除目标计算机上的访问日志、Windows事件日志、数据库和其他文件。
pycharm professional 2022 mac永久激活是Mac平台的Python编辑利器，具有智能代码编辑器，能理解 Python 的特色并提供卓越的生产力推进工具：自动代码格式化、代码完成、重构、自动导入和一键代码导航等。
日常工作、学习中可能都会有小型工作站或者是服务器（云服务器）供大家使用，而且使用Python的频率也挺高的，那么通常都会有可能个人电脑性能有限、存储空间或者内存有限的情形，那么我们Jupyter notebook就能够发挥很大的作用，特别是在公司、学校、或者单位局域网的环境下，远程的延迟相对较小，使用Jupyter来做Python数据处理和绘图实在是不错的选择。远程端负责计算，个人电脑仅仅是一个编辑器的作用。对于一些云服务器，可能相应的端口管理会更加严格一些，但通过设置远程使用Jupyter基本都没有问题。其实，本文所提及的远程使用jupyter主要集中于Python的配置、安装、使用。各取所需，仅仅做简单推介，不做深入的探讨。后文以Kaggle的气象聚类分析为例，实操一下如何远程Jupyter notebook使用Python的库来计算和绘图。
pycharm pro 2022是一款强大的Python编辑开发环境，PyCharm用于一般IDE具备的功能，比如， 调试、语法高亮、Project管理、代码跳转、智能提示、自动完成、单元测试、版本控制。另外，PyCharm还提供了一些很好的功能用于Django开发，同时支持Google App Engine，更酷的是，PyCharm支持IronPython。
选自Medium 作者：Erik Hallström 机器之心编译 参与：机器之心编辑部 一般而言，大型的神经网络对硬件能力有着较高的需求——往往需要强劲的 GPU 来加速计算。但是你也许还是想拿着一台笔记本坐在咖啡店里安静地写 TensorFlow 代码，同时还能享受每秒数万亿次的浮点运算（teraFLOPS）速度？其实这个目标不难实现，使用 PyCharm 中的一个远程解释器，你就能通过远程的方式获得几乎和本地计算时一样的性能。Erik Hallström 在本文中分享了如何使用 PyCharm、Ten
之前从qiime2的更新介绍中了解到了这个模块，这里再详细了解一下！哪天用起来呀！
Robot Framework的四层结构已经极大的提高了它的扩展性。我们可以使用它丰富的扩展库来完成大部分测试工作。可是碰到下面两种情况，仅靠四层结构就不好使了：
Ansiable 是新出现的自动化运维工具，基于 Python 开发，集合了众多运维工具（puppet、chef、func、fabric）的优点，实现了批量系统配置、批量程序部署、批量运行命令等功能。 ansible 是基于 paramiko 开发的,并且基于模块化工作，本身没有批量部署的能力。真正具有批量部署的是ansible所运行的模块，ansible只是提供一种框架。ansible不需要在远程主机上安装client/agents，因为它们是基于ssh来和远程主机通讯的。
Fabric 是一个用 Python 开发的部署工具，最大特点是不用登录远程服务器，在本地运行远程命令，几行 Python 脚本就可以轻松部署。
XShell是用来连接远程Linux很好的工具，在连接之后并运行好需要运行的程序后，往往需要关闭XShell，但是直接运行比如运行python crawler.py运行一个Python爬虫程序后，并直接关闭XShell往往会同时杀掉正在运行的爬虫程序，因此需要使用sudo nohup command &来将运行程序添加到进程中，比如执行sudo nohup python3 crawler.py &就会将运行的爬虫程序添加到系统进程，会输出一个进程号，比如：
Pycharm 连接服务器是最为常用的内容，本文记录了 Pycharm 连接服务器的方法。
环境配置问题可能一直会让我们头疼，包括如下几种情况。 我们在本地写好了一个Scrapy爬虫项目，想要把它放到服务器上运行，但是服务器上没有安装Python环境。 其他人给了我们一个Scrapy爬虫项目，项目使用包的版本和本地环境版本不一致，项目无法直接运行。 我们需要同时管理不同版本的Scrapy项目，如早期的项目依赖于Scrapy 0.25，现在的项目依赖于Scrapy 1.4.0。 在这些情况下，我们需要解决的就是环境的安装配置、环境的版本冲突解决等问题。 对于Python来说，VirtualEnv
提供智能代码完成，代码检查，动态错误突出显示和快速修复，以及自动代码重构和丰富的导航功能。
Salt，一种全新的基础设施管理方式，部署轻松，在几分钟内可运行起来，扩展性好，很容易管理上万台服务器，速度够快，服务器之间秒级通讯。
首先介绍下我本人情况，我在 windows 笔记本电脑上下载了 Pycharm 专业版，因为我本人只是用来跑代码，想把代码自动同步起来，因此特地通过 Pycharm 来远程使用 Linux 上配置好的环境，加速代码运行。当然大家也可以使用Xshell等软件，使用命令行来操作。
1. 登录 NVIDIA 驱动下载 或打开链接 http://www.nvidia.com/Download/Find.aspx 。
近期新接手一批windows服务器，因为要做一些批量的操作，所以首选ansible，最重要的是他支持windows。本文主要就ansible 在windows使用环境搭建过程分享
在 使用 Nginx 和 Gunicorn 部署 Django 博客 中，我们通过手工方式将代码部署到了服务器。整个过程涉及到十几条命令，输了 N 个字符。一旦我们本地的代码有更新，整个过程又得重复来一遍，这将变得非常繁琐。 使用 Fabric 可以在服务器中自动执行命令。因为整个代码部署过程都是相同的，只要我们用 Fabric 写好部署脚本，以后就可以通过运行脚本自动完成部署了。 安装 Fabric Fabric 目前仅支持 Python2，如果你的系统中只有 Python3 版本，请先安装一个 Pyth
Universe是一个用于衡量和训练AI的软件平台，适合世界上的所有游戏，网站和应用程序。本项目是一个universe开源库，它为 每个Universe环境提供了一个简单的Gym界面。
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