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 基于SFTP 的自动化部署

Pycharm 中集成了基于SFTP的自动化部署方案，可以实时将改动的代码部署于线上服务器。

Add Server

配置路径：Tools -> Deployment -> Configuration -> Add (左上角加号) : Type 选择SFTP

Connection

说明：

SFTP host ：开发给的IP

Root path ：当前代码及依赖的架包等共同的父目录（在头条，源代码一般部署在/opt/tiger 目录下，请确保当前的用户在该目录拥有读写权限）

User name ：登录开发集的用户名

Auth type：使用Key pair 可以很方便的进行登录Mapping

Deloyment

path：源码上传到服务器时的目录因为在Configuration 中我们已经配置了Root path，因此，此处的Deloyment path 选择相对的根目录即可配置自动上传

Tools -> Deployment -> Automatic Upload(always) 即可自动将修改的代码上传至服务器中

说明：点击Upload to *** 即可将当前代码手动上传至开发机

四、远程调试环境

现在我们的代码在开发机中运行，在开发过程中，我们需要对我们开发的代码进行高效的调试，检查代码逻辑的正确性。远程调试方法有两种：远程调试 和 查看Log远程Debug的有点在于将开发机当做本地环境，可以实时跟踪检查点的数据结果、实时查看日志配置Project Interpreter

配置远程服务器

Preference -> Project -> Project Interpreter -> Add -> SSH Interpreter -> Exsiting server configuration由于我们在之前已经配置了Deployment Configuration Connection ，因此只要选择对应的Deployment Configuration即可

配置Interpreter

Interpreter:在下一步中选择对应的python执行器，由于头条真对MySQLdb等做了服务发现等相关的修改，该修改后的架包放置于：/opt/tiger/ss_lib/python_package/bin/python 下，因此，可以选择该Python执行器作为Interpreter 或者生成自己的envSync folders: 选择自己在服务器中存放源码的目录

五、远程运行及调试

远程运行如本地环境一般运行python程序即可配置相关依赖由于项目需要许多外部依赖，如果尽在PYTHONPATH中配置对应的路径会存在几个问题：

多个项目公用PYTHONPATH 会相互影响

无法再外部依赖内进行远程debug，因此无法了解内部运行情况

本地与远程依赖关联方法如下：

配置本地依赖

将相应的依赖下载到本地，并Add Content Root

Preference -> Project -> Project Structure -> Add Content Root 选择下载到本地的依赖

依赖远程关联由于大部分的依赖在/opt/tiger 下，因此不需要下载；如果该目录下不存在，则可以选择从git中下载，一般存在目录都会放在/opt/tiger 下

Path mapping

在Run -> Edit Configurations 下配置对应的Path mapping，配置依赖的本地和远程地址即可。

现在就可以像在本地一样debug 你的代码了！！！