python使用PyCharm进行远程开发和调试

背景描述

有时候Python应用的代码在本地开发环境运行十分正常，但是放到线上以后却出现了莫名其妙的异常，经过再三排查以后还是找不到问题原因，于是就在想，要是可以在服务器环境中进行单步跟踪调试就好了。

然而，在服务器系统上安装一个IDE肯定是不现实的；通过SSH远程到服务器端，采用pdb进行调试虽然可行，但是操作还是较为繁琐，而且也不够直观。

那么，是否可以将开发环境中的IDE与服务器环境相连，实现利用开发环境的IDE调试服务器环境中运行的程序呢？ 答案是肯定的，这就是远程调试（Remote Debug）。

远程调试的工作原理

远程调试的功能在Eclipse、IntelliJ IDEA等大型IDE中均有支持，实现原理都基本相同，这里采用PyCharm进行说明。

在远程调试的模式下，PyCharm（IDE）扮演服务端（Server）的角色，而运行在远程计算机上的应用程序扮演客户端（Client）的角色。正因如此，进行远程调试时，需要先在本地开发环境中设定端口并启动IDE，IDE会对设定的端口开始监听，等待客户端的连接请求；那远程计算机中的应用程序又是怎样与IDE建立通讯连接的呢？

针对远程调试功能，PyCharm提供了pydevd模块，该模块以pycharm-debug.egg的形式存在于PyCharm的安装路径中。远程计算机安装该库文件后，然后就可以调用pydevd.settrace方法，该方法会指定IDE所在机器的IP地址和监听的端口号，用于与IDE建立连接；建立连接后，便可在IDE中对远程在远程计算机中的程序进行单步调试。

使用PyCharm进行远程开发和调试

你是否经常要在Windows 7或MAC OS X上面开发Python或Web应用程序，但是它们最后需要在linux上面来运行呢？ 我们经常会碰到开发时没有问题但是到了正式的Linux环境下面却出现问题。那么怎样保证开发环境跟运行环境的一致呢？

通常有两种方法解决。一种是使用PyCharm内置支持的Vagrant，这个教程可以参考Vagrant开发环境配置。 不过很遗憾的是我自己在试验过程中启动VirtualBox虚拟机时候老是报错，暂时还没解决，读者可以自己试着测试看行不行。 第二种方式就是通过PyCharm的远程解释器加上文件同步功能，实现本地编辑代码->同步到服务器->通过远程debug来调试测试程序。目前我选择的是第二种，虽然比第一种更笨拙点。

远程调试的功能在Eclipse、IntelliJ IDEA等大型IDE中均有支持，实现原理都基本相同，这里采用PyCharm进行说明。

远程服务器的同步配置

远程服务器IP地址192.168.203.95，开启ssh服务，安装python版本2.7。我用一个在PyCharm里面的core-python项目来做演示。

首先我们需要配置PyCharm通服务器的代码同步，打开Tools | Deployment | Configuration

点击左边的“+”添加一个部署配置，输入名字，类型选SFTP

确定之后，再配置远程服务器的ip、端口、用户名和密码。root path是文件上传的根目录，注意这个目录必须用户名有权限创建文件。

然后配置映射，local path是你的工程目录，就是需要将本地这个目录同步到服务器上面，我填的是项目根目录。 Deploy path on server 这里填写相对于root path的目录，下面那个web path不用管先

如果你还有一些文件或文件夹不想同步，那么在配置对话框的第三个tab页“Excluded path”里面添加即可，可同时指定本地和远程。

还有一个设置，打开Tools | Deployment | Options，将”Create Empty directories”打上勾，要是指定的文件夹不存在，会自动创建。

上传和下载文件

有几种方法可以实现本地和远程文件的同步，手动和当文件保存后自动触发。这里我选择了手动，因为自动触发比如影响性能，PyCharm会卡，感觉不爽。

手动上传方式很简单，选择需要同步的文件或文件夹，然后选择 Tools | Deployment | Upload to sftp(这个是刚刚配置的部署名称)

下载文件也是一样，选择 Tools | Deployment | Download from sftp

比较远程和本地文件

有时候你并不确定远程和本地版本的完全一致，需要去比较看看。PyCharm提供了对比视图来为你解决这个问题。

选择Tools | Deployment | Browse Remote Host，打开远程文件视图，在右侧窗口就能看到远程主机中的文件

选择一个你想要对比的文件夹，点击右键->Sync with Local，打开同步对比窗口，使用左右箭头来同步内容。

上面是服务器与本地对比，那么本地文件通服务器对比，就先在PyCharm里面选择文件或文件夹，然后右键->Deployment->Sync with deployed to即可

PyCharm远程调试

在PyCharm中进行远程调试有两种选择：

  1. 使用远程的解释器
  2. 使用Python调试服务器

这里简单起见我只演示第一种，使用远程解释器，也就是使用服务器上面安装的python解释器。

配置远程Python解释器

选择File | Settings，选择Project | Project Interpreter，然后在右边，点击那个小齿轮设置，如下

然后点击”Add Remote”，填写主机的ssh配置

如果之前配置过SFTP的话就直接选“Deployment configuration”，然后选择刚刚的模板名称就可以了，由于我上面配置过就直接选模板， 这里请仔细看我的Python解释器是虚拟环境virtualenv，这个要在服务器上面先创建好虚拟环境。

开始调试

完成之后选择这个远程的解释器作为工程的解释器即可,然后配置一个运行实例，打断点调试。 这里我以另外一个django工程为例来说明，名字为zspace，因为用一个web工程来说明更具代表性。

选择“Run/Debug Configuration”，添加一个“Django server”，然后配置像下面这样写

请注意图中标出的几个点，具体什么意思就不用多解释了吧，^_^

然后你就可以像本地调试一样打断点做调试了。这个步骤太简单就不截图了，记得修改源码后同步到服务器继续下一次的调试。

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持我们。

赞 (0)

相关推荐

  • python中Pycharm 输出中文或打印中文乱码现象的解决办法

    python中Pycharm 输出中文或打印中文乱码现象的解决办法

    1. 确保文件开头加上以下代码: # -*- coding:utf-8 -*- 还可以加上 import sys reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf-8') 确保以下. 如果还是没有解决中文乱码,那么进行方法2. 2. 进入setting 单击打开,单击 修改完成后,结果如下 单击"ok". 成功. 以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持我们.

  • Python、PyCharm安装及使用方法（Mac版）详解

    Python、PyCharm安装及使用方法（Mac版）详解

    上周跟朋友喝咖啡时聊起我想学Python,她恰好也有这个打算,顺便推荐了一本书<编程小白的第1本Python入门书>,我推送到Kindle后,随手翻看了下,用语平实,简洁易懂. 之前在R语言和Python中做选择时,网上看了些别人对这两种语言的评价,也问了一些公司在使用哪种语言,后来还是决定,哪种语言有我喜欢的教材就选哪种,这样会在初始学习时多很多积极性和成就感. 这里对于Python的具体介绍就不做赘述,它的使用对象主要有:数据分析师.网站后端程序员.游戏开发者.自动化测试.自动化运维等.可

  • Django1.7+python 2.78+pycharm配置mysql数据库

    配置好virtualenv 和virtualenvwrapper后,使用pycharm创建新项目.之后要面临的问题就来了,之前一直使用的是sqlite作为开发数据库进行学习,按照之前看教程的原则,好像就是说开发环境要和生产环境尽量的一致,所以现在想尝试一下使用更有可能在生产环境部署的mysql数据库进行开发. 本觉得是一件应该很轻松的事情,没想到遇到了一些麻烦 根据一通百度,搜出来的方案大概有: MySQLdb mysql安装时候自带的connector pymysql MySQLdb 是dja

  • Pycharm学习教程（4） Python解释器的相关配置

    Pycharm学习教程（4） Python解释器的相关配置

    Python解释器的相关配置,供大家参考,具体内容如下 1.准备工作 (1)Pycharm版本为3.4或者更高. (2)电脑上至少已经安装了一个Python解释器. (3)如果你希望配置一个远程解释器,则需要服务器的相关支持. 2.本地解释器配置 配置本地解释器的步骤相对简洁直观: (1)单击工具栏中的设置按钮. (2)在Settings/Preferences对话框中选中 Project Interpreter页面,在Project Interpreter对应的下拉列表中选择对应的解释器版本,

  • Python IDE PyCharm的基本快捷键和配置简介

    Python IDE PyCharm的基本快捷键和配置简介

    快捷键 1.编辑(Editing) Ctrl + Space 基本的代码完成(类.方法.属性) Ctrl + Alt + Space 快速导入任意类 Ctrl + Shift + Enter 语句完成 Ctrl + P 参数信息(在方法中调用参数) Ctrl + Q 快速查看文档 Shift + F1 外部文档 Ctrl + 鼠标 简介 Ctrl + F1 显示错误描述或警告信息 Alt + Insert 自动生成代码 Ctrl + O 重新方法 Ctrl + Alt + T 选中 Ctrl +

  • 使用PyCharm配合部署Python的Django框架的配置纪实

    使用PyCharm配合部署Python的Django框架的配置纪实

    安装软件 安装 Python 2.7.PyCharm.pip(Python包管理工具).Django ( pip install Django) 部署 PyCharm 新建Django工程 完成后,其目录如下: 子目录MyDjangoProject下表示工程的全局配置,分别为setttings.py.urls.py和wsgi.py,其中setttings.py包括了系统的数据库配置.应用配置和其他配置,urls.py则 表示web工程Url映射的配置. 子目录student则是在该工程下创建的a

  • Pycharm学习教程（5） Python快捷键相关设置

    Pycharm学习教程（5） Python快捷键相关设置

    Python快捷键相关设置,具体内容如下 1.主题 毫无疑问Pycharm是一个具有强大快捷键系统的IDE,这就意味着你在Pycharm中的任何操作,例如打开一个文件.切换编辑区域等,都可以通过快捷键来实现.使用快捷键不仅能提高操作速度,看起来也会非常酷.然和,如果你已经习惯使用一些快捷键方案,你的手指就会习以为常,改变起来就比较困难.这部分教程即是介绍如何根据你的习惯来量身定制Pycharm快捷键设置,使你用起来得心应手. 对于基本的快捷键的组合.用法这里不再赘述,详情可参考Configuri

  • python安装教程 Pycharm安装详细教程

    python安装教程 Pycharm安装详细教程

    python安装教程和Pycharm安装详细教程,分享给大家. 首先我们来安装python 1.首先进入网站下载:点击打开链接(或自己输入网址https://www.python.org/downloads/),进入之后如下图,选择图中红色圈中区域进行下载. 2.下载完成后如下图所示 3.双击exe文件进行安装,如下图,并按照圈中区域进行设置,切记要勾选打钩的框,然后再点击Customize installation进入到下一步: 4.对于上图中,可以通过Browse进行自定义安装路径,也可以直

  • PyCharm使用教程之搭建Python开发环境

    PyCharm使用教程之搭建Python开发环境

    PyCharm是JetBrains系列产品的一员,也是现在最好用的IDE.PyCharm维持了JetBrains一贯高度智能的作风,简要枚举如下: 独特的本地VCS系统 强大的重构功能 基于上下文的智能代码提示和纠错 可以与IDEA.PhpStorm等IDE共享配置文件 PyCharm社区版免费下载地址:http://www.jetbrains.com/pycharm/ PyCharm我们注册破解版下载地址:http://www.jb51.net/softs/299378.html 安装完PyC

  • python使用PyCharm进行远程开发和调试

    python使用PyCharm进行远程开发和调试

    背景描述 有时候Python应用的代码在本地开发环境运行十分正常,但是放到线上以后却出现了莫名其妙的异常,经过再三排查以后还是找不到问题原因,于是就在想,要是可以在服务器环境中进行单步跟踪调试就好了. 然而,在服务器系统上安装一个IDE肯定是不现实的:通过SSH远程到服务器端,采用pdb进行调试虽然可行,但是操作还是较为繁琐,而且也不够直观. 那么,是否可以将开发环境中的IDE与服务器环境相连,实现利用开发环境的IDE调试服务器环境中运行的程序呢? 答案是肯定的,这就是远程调试(Remote D

  • 使用PyCharm进行远程开发和调试的实现

    使用PyCharm进行远程开发和调试的实现

    你是否经常要在Windows 7或MAC OS X上面开发Python或Web应用程序,但是它们最后需要在linux上面来运行呢? 我们经常会碰到开发时没有问题但是到了正式的Linux环境下面却出现问题.那么怎样保证开发环境跟运行环境的一致呢? 通常有两种方法解决.一种是使用PyCharm内置支持的Vagrant,这个教程可以参考Vagrant开发环境配置. 不过很遗憾的是我自己在试验过程中启动VirtualBox虚拟机时候老是报错,暂时还没解决,读者可以自己试着测试看行不行. 第二种方式就是通

  • vscode配置远程开发环境并远程调试运行C++代码的教程

    之前的时候我写C/C++代码喜欢在Linux下用vim(一开始甚至都没装代码补全插件),后来入了Clion的坑,感觉IDE还是太方便了,但是毕竟还是有许多场景只能在Linux下完成,于是就经常还是需要用vim.gdb这些东西,用惯了IDE之后就觉得挺麻烦的.最近尝试了一下vscode的远程开发功能,就俩字:真香,写篇文章记录一下,以防我下次配置的时候忘记了. vscode配置远程开发环境 检查服务器是否安装ssh服务 服务器使用命令netstat -tanp查看是否存在sshd 一般这一步都不会

  • pycharm远程linux开发和调试代码的方法

    pycharm是一个非常强大的python开发工具,现在很多代码最终在线上跑的环境都是linux,而开发环境可能还是windows下开发,这就需要经常在linux上进行调试,或者在linux对代码进行编写,而pycharm提供了非常便捷的方式.具体实现在windows上远程linux开发和调试的代码步骤如下: 配置远程linux主机信息 选择Tools--Deployment--Configuration 这里选择SFTP就可以 这里添加SFTP主机信息然后可以天机测试连接,输入用户名和密码  

  • Python远程开发环境部署与调试过程图解

    这篇文章主要介绍了Python远程开发环境部署与调试过程图解,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 一.下载相应开发工具 Pycharm :下载地址 二.部署开发机 一般在工作过程中,开发环境并不是本地环境,而是指在开发机:因为,有很多依赖本地部署非常麻烦,而开发机中则内置了很多相关的服务 三.代码自动化部署 由于我们在本地进行代码编辑.在开发机中进行代码的运行及调试,因此,需要一种很方便的方式进行代码的远程自动化部署Pycharm 基

  • mac 上配置Pycharm连接远程服务器并实现使用远程服务器Python解释器的方法

    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. 进入配置页面 Pycharm菜单栏,如下图所示,依次点击 Tools -> Deployment -> Configration- 开始配置连接服务器 1. Connection 选项设置: 具体参数说明: name 代码服务器配置名称 Type 协议类型,协议最好选择 SFTP Host.User name.Password 服务器配置相关信息 Root Path 为服务器项目运行的上

  • VSCode远程开发调试服务器c/c++代码

    思路与上篇(PyCharm远程调试服务器python代码 )是一致的,所以端口转发这部分直接照抄上篇: 一.端口转发 对于没有公网IP的远程训练服务器,需要先配置端口转发,可以用ssh借道有办公网IP的办公机器. 0.公司给配置了一台Ubuntu系统的台式机器A,开发时想用Windows笔记本B,把远程CentOS训练服务器记为C. 1.首先需要修改台式机A上的ssh配置文件,如果不修改配置的话,将只有机器A可以访问训练服务器C. $ sudo vim /etc/ssh/sshd_config

  • pycharm远程连接服务器调试tensorflow无法加载问题

    pycharm远程连接服务器调试tensorflow无法加载问题

    最近打算在win系统下使用pycharm开发程序,并远程连接服务器调试程序,其中在import tensorflow时报错如图所示(在远程服务器中执行程序正常): 直观错误为: ImportError: libcusolver.so.8.0: cannot open shared object file: No such file or directory Failed to load the native TensorFlow runtime. 原因为无法加载libcusolver.so等,查

  • PyCharm+PySpark远程调试的环境配置的方法

    前言:前两天准备用 Python 在 Spark 上处理量几十G的数据,熟料在利用PyCharm进行PySpark远程调试时掉入深坑,特写此博文以帮助同样深处坑中的bigdata&machine learning fans早日出坑. Version :Spark 1.5.0.Python 2.7.14 1. 远程Spark集群环境 首先Spark集群要配置好且能正常启动,版本号可以在Spark对应版本的官方网站查到,注意:Spark 1.5.0作为一个比较古老的版本,不支持Python 3.6+

  • Pycharm连接远程服务器并实现远程调试的实现

    当需要远程办公时,使用pycharm远程连接服务器时必要的. PyCharm提供两种远程调试(Remote Debugging)的方式: 配置远程的解释器(remote interpreter) 配置Python调试服务器(Python Debug Server) 本篇文章主要介绍配置远程解释器,关于配置 python调试服务器,文末也会简单介绍. 1. Pycharm连接远程服务器 1.1 进入配置页面 Pycharm菜单栏,如下图所示,依次点击 Tools -> Deployment ->

随机推荐