VS Code如何使用服务器的Python开发环境

---

❤️觉得内容不错的话，欢迎点赞收藏加关注，后续会继续输入更多优质内容❤️
有问题欢迎大家加关注私戳或者评论（包括但不限于NLP算法相关，linux学习相关，读研读博相关......）

---

博主原文链接：https://www.yourmetaverse.cn/nlp/469/

（封面图由文心一格生成）

VS Code如何使用服务器的Python开发环境

在当今的开发世界中，远程开发已经变得越来越普遍。特别是对于需要大量计算资源或特定配置的项目，使用服务器的开发环境可以大大提高效率。Visual Studio Code（VS Code）是一个功能强大的代码编辑器，支持远程开发。在本文中，我们将探讨如何在VS Code中设置和使用服务器上的Python开发环境。

1. 准备工作

在开始之前，确保你已经安装了以下内容：

• VS Code: 最新版本的Visual Studio Code。
• Remote - SSH 插件: 这个VS Code插件允许你通过SSH连接到远程服务器。
• Python: 服务器上需要安装Python环境。

2. 配置SSH连接

首先，你需要在VS Code中配置SSH连接。这涉及到创建一个SSH配置文件，其中包含服务器的地址、端口和用户信息。

1. 打开VS Code。

2. 按下 Ctrl+Shift+P 打开命令面板。

3. 输入 Remote-SSH: Open Configuration File 并选择一个文件来编辑。

4. 添加类似以下内容的配置：

   Host my-server
       HostName example.com
       User myuser
       Port 22
   

5. 保存文件。

3. 连接到服务器

配置好SSH之后，你可以连接到服务器：

1. 在VS Code中，点击左下角的绿色远程开发图标。
2. 选择 Remote-SSH: Connect to Host 并选择你刚才配置的服务器。
3. 输入密码或使用SSH密钥认证。

一旦连接成功，VS Code将在远程服务器上打开一个新的窗口。

4. 安装Python扩展

要在远程服务器上使用Python，你需要在那里安装Python扩展：

1. 在远程服务器的VS Code窗口中，转到扩展市场。
2. 搜索并安装 Python 扩展。
3. 重新加载窗口以应用更改。

5. 开始编程

现在你可以开始使用服务器上的Python环境编程了。你可以打开现有的项目，或者创建一个新的Python文件来开始编写代码。

6. 调试和运行代码

VS Code提供了强大的调试工具。你可以在代码中设置断点，然后使用VS Code的调试功能来运行和调试代码。

1. 在你的Python代码中设置断点。
2. 按下 F5 或点击调试图标来启动调试会话。
3. 观察代码执行并在断点处暂停。

非常好，将如何使用Jupyter的kernel集成到VS Code的远程Python开发环境中，是对博客内容的一个有价值的补充。以下是相关部分的内容：

---

7. 配置和使用Jupyter Kernel

Jupyter Notebook是数据科学和机器学习领域非常流行的工具。幸运的是，VS Code支持直接在编辑器中运行Jupyter Notebooks。如果你希望在远程服务器上使用Jupyter Kernel，可以按照以下步骤操作：

安装Jupyter

首先确保服务器上安装了Jupyter。你可以通过以下命令进行安装：

pip install jupyter

启动Jupyter Kernel

1. 在远程服务器上打开一个终端。
2. 运行 jupyter notebook 来启动Jupyter服务器。这将在后台运行。
3. 注意终端中显示的Jupyter服务器的URL，你可能需要它来连接。

在VS Code中配置Jupyter

1. 在远程连接的VS Code窗口中，打开一个.ipynb文件或创建一个新的Notebook。
2. 点击右上角的Kernel选择器。
3. 选择 Python: Select Interpreter to Start Jupyter Server。
4. 如果需要，输入Jupyter服务器的URL。

使用Jupyter Notebook

现在，你可以像在本地一样使用Jupyter Notebook了。可以执行单元格，查看输出，甚至利用Jupyter的交互式特性进行数据探索和可视化。

高级配置

• 如果你需要更复杂的设置，例如使用特定的Jupyter Kernel或配置远程Jupyter服务器，请参考官方VS Code文档和Jupyter文档。
• 对于高级用户，还可以考虑使用JupyterLab，它提供了更丰富的界面和功能。

---

❤️觉得内容不错的话，欢迎点赞收藏加关注，后续会继续输入更多优质内容❤️
有问题欢迎大家加关注私戳或者评论（包括但不限于NLP算法相关，linux学习相关，读研读博相关......）

---