概述

因为之前公司服务器的硬盘出现损坏，导致服务器不能使用，也把我的Jupyter Notebook里的东西全部销毁了。之前那些代码和数据都找不回来了，郁闷了几天。因为自己平时都会做一些技术研究，写写一些demo，为了方便，公司和家里的电脑，都尽量共用一个环境。特别是Python这个，那些库的版本，感觉很乱，没有统一好，而且版本之间的差异性还是比较大。最近想起，PyCharm是可以支持配置远程python环境，也就是远程解释器。以前自己都想配置的，在网上搜了一下，看了一些博客，感觉好麻烦，最后就放弃了。

这次没办法，只能尝试配置一下，这样不管在公司还是家里，都可以共用一个远程环境。到时代码那些，就用github来管理。

配置过程

先打开“PyCharm”，并打开File-->Settings

选择Project:ChToKorean-->Python Interpreter

在那个配置按钮里，选择添加新的解释器（Interpreter）

然后选择“SSH Interpreter”

接着就可以在右侧这里输入Host、Port、Username等信息。

然后“Next”：

然后“Yes”：

输入对应的SSH密码：

接着“Next”，出现以下界面后，再进入远程服务器那里，选择python解释器。

从这里可以看到我们远程服务器的目录。

我们选择我们自己已安装好的python环境，因为我是anaconda安装的，所以进入anaconda的目录。

接着点击“OK”：

接着点击“Finish”：

最后点击“OK”，配置完成。

验证

配置完成之后，我们验证一下，是否已经配置成功。

我们再PyCharm新创建一个Project，File-->New Project

从这个界面可以看到，我们可以选择不同的解释器（Interpreter)：

从这里就可以看到，我们可以选择的解释器（Interpreter)：

我们就选择刚刚配置好的远程解释器。

我们运行看看：

从这里可以看出，PyCharm会自动去调远程解释器。

其实，这里的原理是，PyCharm把我们本地的代码上传到远程服务器那里进行运行，细心的朋友，应该会留意到，我们创建项目的时候，选择解释器的时候，是有个远程路径的，因为我自己选用的默认了，按道理应该可以让大家自定义。

配置支持anaconda其它kernel

因为我自己弄的是anaconda，而且为了防止项目的库版本冲突，我自己习惯了一个项目，一个环境（kernel）。前面我们配置的是anaconda的默认python环境，我们可以现在控制台看看这个python版本信息。

代码如下：

import sysdef print_hi(name):# Use a breakpoint in the code line below to debug your script.print(f'Hi, {name}')  # Press Ctrl+F8 to toggle the breakpoint.# Press the green button in the gutter to run the script.
if __name__ == '__main__':print_hi('PyCharm')print(sys.version)

运行结果：

Hi, PyCharm
3.7.6 (default, Jan  8 2020, 19:59:22)
[GCC 7.3.0]

为了区别，我在这个代码加上TensorFlow的代码，看看能不能执行成功。按道理是不能执行成功的，因为我没有在这个python环境里添加TensorFlow相关的库。

增加以下代码：

import sys
import tensorflow as tfdef print_hi(name):# Use a breakpoint in the code line below to debug your script.print(f'Hi, {name}')  # Press Ctrl+F8 to toggle the breakpoint.# Press the green button in the gutter to run the script.
if __name__ == '__main__':print_hi('PyCharm')print(sys.version)print(tf.__version__)

从PyCharm界面来看，都已经提示错误，提示没有这个库，不能导入。

运行之后，也可以看出有报错。

我自己已在远程服务器里新建了一个python环境（kernel），如何用anaconda创建多个python环境，大家可以查看我相关的博客内容，里面有详细过程。我新创建的python环境里，是已经添加了TensorFlow的库，我们现在试试把PyCharm的解释器换到这个环境。

我们还是从之前的界面里配置。File-->Settings

填入对应的服务器信息：

当进入以下界面时，我们要选择对应的虚拟环境路径。

我们直接到anaconda里找，在envs目录里，找到我们之前配置的kernel名字，我这里的名字叫做“my_py37”，然后进入这个目录找到python解释器。

然后就点击“OK”，后续保存即可。

我们重新回到代码编辑界面，可以发现，代码编辑区，没有报错提示，证明TensorFlow库已经导入进来，也证明的我们已经成功切换到不同的python环境。

那我们运行一下，看看是否真的成功了。

Hi, PyCharm
3.7.11 (default, Jul 27 2021, 14:32:16)
[GCC 7.5.0]
2.0.0

因此，我们已经成功切换到有TensorFlow库的python环境，而且是通过anaconda方式创建的虚拟环境（kernel），那我们以后用起来就很方便了。

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