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install python

$ wget <https://www.python.org/ftp/python/3.6.5/Python-3.6.5.tgz>
$ tar xvf Python-3.6.5.tgz
$ cd python3.6.5
$ ./configure --prefix=/usr/local/python3.6.5
$ make && make install
$  ln -sv /usr/local/bin/python3.5 /usr/bin/python
$  ln -sv /usr/local/bin/python3.5/bin/pip3 /usr/bin/pip

pycharm + docker

• 激活教程

<https://docs.qq.com/doc/p/4fbfea0beb191645a086647fd1cb14f119006530?dver=3.0.27505696>

docker 配置

• 创建容器
  • sudo docker run -it -d -v ~/Desktop/:/work --cpus 11 -p 8022:22 -m 15g --shm-size 10G --memory-swappiness 90 --name npss 38aa4c5a68c8
  • 一定要留一个端口映射到容器22端口，因为SFTP默认使用22端口
• 配置ssh
  • apt update
  • apt install -y openssh-server
  • 创建配置文件夹并进行配置
    • mkdir /var/run/sshd
    • echo 'root:passwd' | chpasswd # 这里使用你自己想设置的用户名和密码，但是一定要记住！
    • sed -i 's/PermitRootLogin prohibit-password/PermitRootLogin yes/' /etc/ssh/sshd_config
    • sed 's@session\srequired\spam_loginuid.so@session optional pam_loginuid.so@g' -i /etc/pam.d/sshd
    • echo "export VISIBLE=now" >> /etc/profile
  • service ssh restart
  • 开机启动：systemctl enable ssh
  • 测试容器映射的端口
    • sudo docker port npss 22
    • 应该会输出 0.0.0.0:8022
  • 登陆ssh测试
    • ssh [email protected] -p 9100 # passwd
  • 出现权限问题
    • vim /etc/ssh/sshd_config
    • 注释掉：PermitRootLogin yes
    • service ssh restart

pycharm 配置

• 打开PyCharmTools > Deployment > Configuration, 新建一个SFTP服务器，名字自己取：

    ![](<https://tva1.sinaimg.cn/large/006tNbRwgy1g9op3lrp66j30do083glm.jpg>)
  

    ![](<https://tva1.sinaimg.cn/large/006tNbRwgy1g9oqkdiumzj30m70ilaad.jpg>)
  

• 最后在Mappings中配置路径，这里的路径是你本地存放代码的路径，与刚刚配置的Root Path相互映射（意思是Mapping里本机的路径映射到远程的Root Path），方便以后在本地和远程docker中进行代码和其他文件同步。

  • 本地空文件夹：容器中的文件夹

• 在PyCharm里配置远程解释器

  • 点击PyCharm的File > Setting > Project > Project Interpreter右边的设置按钮新建一个项目的远程解释器：

      ![](<https://tva1.sinaimg.cn/large/006tNbRwgy1g9opjyachqj30ui0jygmi.jpg>)
    

  • 配置完成以后在项目解释器界面就会出现如下图所示，可以看到此时已经完成远程解释器的本地化

      ![](<https://tva1.sinaimg.cn/large/006tNbRwgy1g9opkzy7y5j30rn0k43zs.jpg>)
    

  • 左边是本地的文件，修改之后可以随时右键deployment->upload到远程主机，或者直接在本地调试运行；最右边是远程主机的文件，假如直接在远程修改了文件刷新一下同样可以右键下载到本地，但是我不建议这样做，因为这样很容易带来冲突（毕竟没有很好的版本控制）。目前最好的实践是在局域网的服务器上，时延低，同步速度快。

      ![](<https://tva1.sinaimg.cn/large/006tNbRwgy1g9opwcp5wuj30k00b9aah.jpg>)
    

常见问题

• 最常见的问题就是docker容器停了以后里面的SSH服务也会相应停止，因此当你发现自己某一天连不上的时候，记得去docker里重启一下ssh服务： $ service ssh restart
  • 可以在run的时候加上--restart=always，同时ssh启动的写到dockerfile里去。

pycharm + 服务器

基础设置

• 1.假设服务器 IP 地址为 90.0.0.50，已经开启 SSH 服务，并且安装了 Python，本地 Project 名为 ML-Project。
• 2.首先配置 Pycharm 服务器的代码同步，打开 Tools -> Deployment -> Configuration，点击左边的 + 添加一个部署配置，输入配置名 Name，Type 选择 SFTP，然后确认。