Python遠程開發(fā)環(huán)境部署與調試過程圖解
這篇文章主要介紹了Python遠程開發(fā)環(huán)境部署與調試過程圖解,文中通過示例代碼介紹的非常詳細,對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值,需要的朋友可以參考下
一、下載相應開發(fā)工具
Pycharm :下載地址
二、部署開發(fā)機
一般在工作過程中,開發(fā)環(huán)境并不是本地環(huán)境,而是指在開發(fā)機;因為,有很多依賴本地部署非常麻煩,而開發(fā)機中則內置了很多相關的服務
三、代碼自動化部署
由于我們在本地進行代碼編輯、在開發(fā)機中進行代碼的運行及調試,因此,需要一種很方便的方式進行代碼的遠程自動化部署Pycharm 基于SFTP 的自動化部署
Pycharm 中集成了基于SFTP的自動化部署方案,可以實時將改動的代碼部署于線上服務器。
Add Server
配置路徑:Tools -> Deployment -> Configuration -> Add (左上角加號) : Type 選擇SFTP
Connection
說明:
SFTP host :開發(fā)給的IP
Root path :當前代碼及依賴的架包等共同的父目錄(在頭條,源代碼一般部署在/opt/tiger 目錄下,請確保當前的用戶在該目錄擁有讀寫權限)
User name :登錄開發(fā)集的用戶名
Auth type:使用Key pair 可以很方便的進行登錄Mapping
Deloyment
path:源碼上傳到服務器時的目錄因為在Configuration 中我們已經(jīng)配置了Root path,因此,此處的Deloyment path 選擇相對的根目錄即可配置自動上傳
Tools -> Deployment -> Automatic Upload(always) 即可自動將修改的代碼上傳至服務器中
說明:點擊Upload to *** 即可將當前代碼手動上傳至開發(fā)機
四、遠程調試環(huán)境
現(xiàn)在我們的代碼在開發(fā)機中運行,在開發(fā)過程中,我們需要對我們開發(fā)的代碼進行高效的調試,檢查代碼邏輯的正確性。遠程調試方法有兩種:遠程調試 和 查看Log遠程Debug的有點在于將開發(fā)機當做本地環(huán)境,可以實時跟蹤檢查點的數(shù)據(jù)結果、實時查看日志配置Project Interpreter
配置遠程服務器
Preference -> Project -> Project Interpreter -> Add -> SSH Interpreter -> Exsiting server configuration由于我們在之前已經(jīng)配置了Deployment Configuration Connection ,因此只要選擇對應的Deployment Configuration即可
配置Interpreter
Interpreter:在下一步中選擇對應的python執(zhí)行器,由于頭條真對MySQLdb等做了服務發(fā)現(xiàn)等相關的修改,該修改后的架包放置于:/opt/tiger/ss_lib/python_package/bin/python 下,因此,可以選擇該Python執(zhí)行器作為Interpreter 或者生成自己的envSync folders: 選擇自己在服務器中存放源碼的目錄
五、遠程運行及調試
遠程運行如本地環(huán)境一般運行python程序即可配置相關依賴由于項目需要許多外部依賴,如果盡在PYTHONPATH中配置對應的路徑會存在幾個問題:
多個項目公用PYTHONPATH 會相互影響
無法再外部依賴內進行遠程debug,因此無法了解內部運行情況
本地與遠程依賴關聯(lián)方法如下:
配置本地依賴
將相應的依賴下載到本地,并Add Content Root
Preference -> Project -> Project Structure -> Add Content Root 選擇下載到本地的依賴
依賴遠程關聯(lián)由于大部分的依賴在/opt/tiger 下,因此不需要下載;如果該目錄下不存在,則可以選擇從git中下載,一般存在目錄都會放在/opt/tiger 下
Path mapping
在Run -> Edit Configurations 下配置對應的Path mapping,配置依賴的本地和遠程地址即可。
現(xiàn)在就可以像在本地一樣debug 你的代碼了?。?!
以上就是本文的全部內容,希望對大家的學習有所幫助,也希望大家多多支持腳本之家。
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