pycharm怎么ssh连接Ubuntu
时间: 2023-12-23 11:04:53 浏览: 231
首先,确保您的Ubuntu已启用SSH服务。然后,按照以下步骤进行操作:
1. 打开PyCharm,点击“File”菜单,选择“Settings”选项。
2. 选择“Project Interpreter”选项卡,点击右上角的齿轮图标,选择“Add”选项。
3. 在弹出的窗口中,选择“SSH Interpreter”选项,并填写以下信息:
- 主机:Ubuntu的IP地址或域名
- 端口:默认为22,如果您的Ubuntu SSH服务端口不是22,请输入正确的端口号
- 用户名:Ubuntu的用户名
- 认证类型:选择“Password”或“Private Key”,并根据您的配置填写相应的信息
4. 点击“Test Connection”按钮,确保连接成功。
5. 点击“OK”按钮,保存配置。
现在,您可以在PyCharm中使用SSH连接Ubuntu了。
相关问题
pycharm 远程连接ubuntu
### 配置 PyCharm 远程连接到 Ubuntu 系统进行开发
#### 1. 创建并配置远程服务器上的虚拟环境
在 Ubuntu 上创建一个虚拟环境是必要的,以确保项目的依赖项与系统级安装的包隔离。使用 `conda` 或 `virtualenv` 创建虚拟环境,并安装所需的库。
例如,使用 `conda` 创建 Python 3.8 的虚拟环境:
```bash
conda create -n myenv python=3.8
conda activate myenv
pip install numpy pandas -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
```
上述命令将创建名为 `myenv` 的虚拟环境,并安装指定的库[^2]。
#### 2. 配置 PyCharm 的 SSH 连接
进入 PyCharm 的设置界面,导航至 `Tools → Deployment → Configuration`,点击“+”按钮添加一个新的 SFTP 连接。输入远程 Ubuntu 服务器的地址、用户名和密码(或使用 SSH 密钥认证)。测试连接以确保成功建立连接[^4]。
#### 3. 设置项目解释器为远程解释器
为了使 PyCharm 使用远程服务器上的 Python 解释器,需要配置远程解释器。导航至 `File → Settings → Project: <Project Name> → Python Interpreter`,点击齿轮图标选择 `Add...`。选择 `SSH Interpreter`,然后按照提示输入远程服务器的详细信息。选择之前创建的虚拟环境作为基础解释器[^4]。
#### 4. 配置文件同步
在 `Tools → Deployment → Options` 中,可以调整文件传输模式和同步选项。推荐启用自动上传功能,以便在本地保存文件时自动将其上传到远程服务器。此外,在 `Mappings` 标签页中定义本地目录与远程目录之间的映射关系,确保两者能够正确同步。
#### 5. 测试远程开发环境
完成上述配置后,可以在 PyCharm 中运行一个简单的 Python 脚本来验证远程开发环境是否正常工作:
```python
import sys
print(f"Python version: {sys.version}")
print("Remote development environment is working!")
```
如果脚本成功执行并在控制台输出正确的 Python 版本信息,则表明远程开发环境已正确配置[^2]。
#### 注意事项
- 确保远程服务器上安装了必要的开发工具和库。
- 如果使用 Anaconda 创建虚拟环境,请确保 PyCharm 能够正确识别该环境中的 Python 解释器[^3]。
pycharm ssh连接服务器上的docker
### 配置 PyCharm 使用 SSH 连接到远程服务器上的 Docker 容器
#### 准备工作
为了使本地 PyCharm 能够通过 SSH 方式连接至远程 Ubuntu 服务器并进一步进入其中运行的 Docker 容器,需先完成如下准备工作:
- **构建 Docker 镜像**:基于特定需求创建自定义镜像,在此之前可能要拉取合适的官方基础镜像作为起点[^1]。
- **启动带有 SSH 的 Docker 容器**:确保目标容器内已安装并启用了 SSH 服务,并将其监听的 22 端口映射到宿主机的不同端口(如 `42022` 或其他未被占用的高编号端口),以防止与宿主机自身的 SSH 服务发生冲突[^2]。
- **验证端口映射情况**:利用命令行工具确认所创建容器内的 SSH 服务确实已经成功映射到了预期的外部端口号上[^4]。
```bash
docker port your_container_name 22
```
上述操作完成后即可着手准备 PyCharm 中的相关设置。
#### 设置 PyCharm 远程解释器
##### 添加新的 Python 解释器
打开 PyCharm 并导航到项目结构下的 "Python Interpreter" 页面;点击齿轮图标选择 “Add”,随后选取 “SSH Interpreter”。
##### 输入 SSH 访问信息
按照提示输入用于登录远程服务器的信息,包括但不限于 IP 地址/域名、用户名以及密码或私钥路径。注意这里的目标地址应指向实际承载着所需 Docker 容器的那个物理机实例而非直接针对容器本身。
##### 指定远程环境位置
当询问关于虚拟环境中文件的位置时,请指定位于 `/path/to/container/mounted/folder/python` 类似的目录——这通常是挂载点下对应于容器内部 Python 安装所在之处。对于 TensorFlow GPU 版本而言,则可能是类似于 `/opt/tensorflow-python/bin/python` 的路径[^3]。
##### 同步源码与执行测试
最后一步是配置好项目的根目录同远程机器之间的关联关系,以便能够实时同步修改后的代码片段给远端的工作区。同时也可以在此阶段编写简单的脚本来检验整个流程是否顺畅无误地运作起来。
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