使用pycharm远程调试-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了使用pycharm远程调试。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

使用pycharm 专业版，在设置解释器中，具备ssh 解释器功能；

一般在本地无法调试远程端代码，机械性的scp传输文件十分影响工作效率，PyCharm的Pro支持远程Run，Debug，等可视化的功能。

操作系统：本地MacOS，远程Linux (本地3个操作系统都是支持的，远程Linux比较稳定)
IDE: 最新版本 PyCharm Pro (不支持社区版)
python虚拟环境：Anaconda，pip，virtualenv

1. 远程服务器上的环境配置

在使用本地的pycharm 远程服务器上的pycharm ,
需要获取服务器上的如下信息；

服务器上的项目路径，需要将数据集提前准备好放在服务器上；
远程调试时，需要用到服务器中的环境路径，指定到虚拟环境中的python 路径下面；
服务器端的用户名，ip 地址， port 端口；

1.1 服务器信息

从服务器上获取如下信息；

1. project path:  pwd
/home/yons/Documents/python_proj/02_patch-mix_contrastive_learning/patch-mix_contrastive_learning-main

2. conda python environments path:
/home/yons/anaconda3/envs/torch2.1.0/bin/python3.8

3. Username:  whoami
yons
4. ip, ifconfig
inet 192.168.xx.xx
5. port:  use default
 22

1.2 远程环境的配置

在服务器上，需要检查三件事情，

1.2.1 ufw 已经启用

sudo ufw enable

检查状态：
要验证 SSH 规则是否已添加并且防火墙是否处于活动状态，请运行

sudo ufw status

1.2.2. 允许端口22 进行通信

·注意，尽量不要使用默认端口，

因为黑客知道常用默认端口的作用，会使用端口扫描工具，各个网段下的默认端口，
进而攻击服务器；
个人的服务器11.18 号，被攻击了，并且被攻击之后，
只要一上网， cpu 所有的核就会被满负荷占满，估计运算资源被占用。
所以修改自己的应用服务对应的端口，
比如其他端口，比如改成4000, 黑客扫描后不至于一下猜到这是什么协议，用于什么应用；

使用端口 22，是因为配置pycharm 中端口默认的是22;
允许 SSH（端口 22）：
现在 UFW 已启用，应该允许默认端口 22 上的 SSH 流量。使用以下命令：

sudo ufw allow 22/tcp

1.2.3. ssh 服务已经启动

检查 SSH 服务状态：
确保 SSH 服务正在远程服务器上运行。您可以使用以下命令检查其状态

sudo systemctl status ssh

如果该服务未运行，请使用以下命令启动它：

sudo systemctl start ssh

如果出现： unit ssh.service could not be found
列出名称中包含“ssh”的所有服务单元，可以使用以下命令：

systemctl list-units | grep ssh

如果没有输出的话，
要确定是否安装了 SSH，您可以使用特定于您的 Linux 发行版的包管理工具。

dpkg -l | grep openssh-server

如果未安装 SSH 服务器，您应该使用包管理器安装它。
例如，在 Ubuntu 上，您可以使用以下命令安装它：

sudo apt update
sudo apt install openssh-server

确保 SSH 服务确实已安装并在您的 Ubuntu 20.04 系统上正常运行。

sudo systemctl status ssh.service

如果服务正在运行，您应该会看到其状态并处于活动状态（正在运行）。

将 systemctl 与服务名称或别名一起使用时，使用完整的服务名称非常重要，在本例中为 ssh.service 。使用别名可能无法按预期工作。

sudo systemctl start ssh.service

1.3 新建或打开项目

首先在远程服务器上新建或者打开一个项目文件，

注意该项目文件后期会与本地的项目文件进行同步，

python虚拟环境可以使用之前的，或者自己新建一个。

这里需要记录下项目的路径，以及conda的python路径，在Linux系统下anaconda的虚拟环境一般会在当前用户目录下，例如：

/home/USER/.conda/envs/YOUR_CONDA_ENVIRONMENT/bin/pythonX

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