PyCharm使用之利用Docker镜像搭建Python开发环境

叁歲伎倆 2023-06-25 04:45 78阅读 0赞

在我们平时使用PyCharm的过程中，一般都是连接本地的Python环境进行开发，但是如果是离线的环境呢？这样就不好搭建Python开发环境，因为第三方模块的依赖复杂，不好通过离线安装包的方式安装。本文将介绍如何利用PyCharm来连接Docker镜像，从而搭建Python开发环境。  
  首先，我们需要准备一下工具：

*  PyCharm专业版
 *  Docker

我们用一个示例项目来演示在PyCharm中如何利用Docker镜像搭建Python开发环境。项目的截图如下：  
![项目截图][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2pjbGlhbjkx_size_16_color_FFFFFF_t_70]  
注意到，在该项目中`还没有设置Python开发环境`，External Libraries为空，到时候我们将用Docker中的Python环境作为该项目的Python开发环境。  
  第一步，我们需要制作`Docker镜像`，该镜像的Dockerfile文件（python\_dev.build）如下：

FROM centos:7.2.1511
    
    # author label
    LABEL maintainer="jclian"
    
    # install related packages
    ENV ENVIRONMENT DOCKER_PROD
    RUN cd / && ln -sf /usr/share/zoneinfo/Asia/Shanghai /etc/localtime \
        && yum makecache \
        && yum install -y wget aclocal automake autoconf make gcc gcc-c++ python-devel mysql-devel bzip2 libffi-devel epel-release \
        && yum clean all
    
    # install python 3.7.0
    RUN wget https://npm.taobao.org/mirrors/python/3.7.0/Python-3.7.0.tar.xz \
        && tar -xvf Python-3.7.0.tar.xz -C /usr/local/ \
        && rm -rf Python-3.7.0.tar.xz \
        && cd /usr/local/Python-3.7.0 \
        && ./configure && make && make install
    
    # install related packages
    RUN yum install -y python-pip \
        && yum install -y python-setuptools \
        && mkdir -m 755 -p /etc/supervisor/conf.d \
        && yum install -y supervisor \
        && pip3 install --upgrade pip -i http://pypi.douban.com/simple/ --trusted-host pypi.douban.com \
        && pip3 install setuptools==33.1.1 -i http://pypi.douban.com/simple/ --trusted-host pypi.douban.com \
        && pip3 install jieba -i http://pypi.douban.com/simple/ --trusted-host pypi.douban.com \
        && pip3 install tornado==5.1.1 -i http://pypi.douban.com/simple/ --trusted-host pypi.douban.com \
        && yum clean all
    
    # expost port
    EXPOSE 15731

在这个CentOS系统中，我们安装了Python3.7.0，同时又安装了两个第三方模块jieba和tornado。接着我们运行build.sh脚本，内容如下：

TIMENOW=`date +%y.%m.%d.%H%M`
    
    # 进行docker镜像打包
    # -f 指定文件 ， -t 指定生成镜像名称 , 冒号后为版本号 ，例子 ： docker_package:17.08.01.1311
    docker build -f python_env.build -t python_env:${TIMENOW} .

运行后，我们生成的Docker镜像名称为：python\_env:19.12.25.0008。

接着我们在Python中使用Docker镜像配置Python Interpreter。在系统的设置界面中，选择“Project Interpreter”，点击“Project Interpreter”右侧的小齿轮，选择“Add”，截图如下：

![新增Interpreter][Interpreter]  
在弹出的界面中，选择“Docker”，右侧的Server一般默认为本地的Docker，等待一会儿它会提示连接成功，当然你也可以选择远程服务器的Docker，这个设置这里不再讲述。连接Docker成功后，选择“Image name”，这里选择我们刚打好的Docker镜像python\_env，“Python interpreter path”为容器中的Python路径，我们这里输入“/usr/local/Python-3.7.0/python”，如下图所示：  
![选择docker镜像][docker]

点击“OK”键，等待一会儿，然后弹出的界面如下：

![连接docker镜像成功][docker 1]  
出现该图表示连接Docker镜像成功，同时能看到该Python环境安装的第三方模块。  
  最后我们再测试一下该Python环境是否能进行开发，示例的Python代码（f\_write.py）如下：

# -*- coding: utf-8 -*-
    # author: Jclian91
    # place: Pudong Shanghai
    # time: 12:04 上午
    import jieba
    
    if __name__ == '__main__':
        sent = '三亚的风景很不错，一派南国风光。'
        print(list(jieba.cut(sent)))

输出结果如下：

![python输出结果][python]  
可以看到，Python的运行结果正常，这说明Python开发环境真的可以使用了。

本次分享到此结束，感谢大家的阅读。该演示项目已经分享至Github，网址为：https://github.com/percent4/Docker\_env\_test 。

`注意`：不妨了解下笔者的微信公众号： Python爬虫与算法（微信号为：easy\_web\_scrape）， 欢迎大家关注~

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