Можем ли мы разработать интерфейс Pycharm на нашем компьютере, запустив его с вычислительными ресурсами и средой на другом удаленном ПК? - PullRequest
0 голосов
/ 12 марта 2020

Можем ли мы разработать интерфейс Pycharm на нашем компьютере, используя вычислительные ресурсы и среду на другом удаленном компьютере P C?

Например, в Jupyter Notebook мы можем выполнить следующую команду на удаленном компьютере P C:

jupyter notebook --ip 135.2.55.205 --port 8888

, что позволяет нам получить доступ к ноутбуку с этим ip-адресом удаленно с любого другого компьютера и после этого, коды, которые мы записываем удаленно в блокноте, будут использовать процессор или графический процессор того пульта P C. Поэтому, когда я использую функцию отладки PyCharm или просто запускаю код, я хотел бы, чтобы вычисления выполнялись на удаленном компьютере P C, аналогично использованию вышеупомянутого ноутбука Jupyter с этим IP-адресом.

Может мы делаем то же самое с PyCharm? Я знаю, что в PyCharm мы можем, например, определить удаленную виртуальную среду, но я думаю, что она все равно будет использовать нашу вычислительную мощность, а не удаленную машину.

Подобный подход, вероятно, будет, если я просто сделаю удаленную с рабочего стола на удаленный компьютер P C, но это не очень удобно.

1 Ответ

1 голос
/ 16 марта 2020

Это можно сделать в PyCharm, настроив редактирование и выполнение файлов удаленно через S SH (SFTP для файлов, который использует S SH). Первый шаг позволит вам просматривать и редактировать файлы на другом (удаленном) компьютере. Второй шаг позволит вам запустить интерпретатор Python (и, следовательно, отладку) на том же удаленном компьютере.

Вот как настроить редактирование кода на удаленном компьютере с помощью PyCharm: https://www.jetbrains.com/help/pycharm/creating-a-remote-server-configuration.html

Вот как настроить удаленный Python интерпретатор, который будет работать на удаленном компьютере: https://www.jetbrains.com/help/pycharm/remote-debugging-with-product.html#

Для полноты, два других варианта вне PyCharm: (1) использовать VS Code и функциональность «удаленный хост» . И (2) запустить jupyter lab на удаленном компьютере, который предоставит вам редактор файлов и терминал на этом компьютере в дополнение к ноутбукам.

...