在PyCharm 中远程连接 Linux 服务器，可以实现在本地编辑代码并直接在远程服务器上运行、调试的功能，非常适合开发部署在服务器上的项目。以下是详细步骤：

一、准备工作

1. 确保服务器满足条件：

   • Linux 服务器已开启 SSH 服务（默认端口 22，可通过 systemctl status sshd 检查状态）。
   • 知道服务器的 IP 地址、SSH 端口（默认 22）、登录用户名和密码（或密钥）。
   • 服务器已安装 Python 环境（如 python3、pip3）。

2. PyCharm 版本要求：

   • 需使用 PyCharm Professional 版（社区版不支持远程开发功能）。

二、远程连接步骤

1. 配置远程服务器（SSH 连接）

打开 PyCharm，依次进入：
File → Settings → Build, Execution, Deployment → Deployment

• 点击左侧 + 号，选择 SFTP（用于文件传输），输入服务器名称（自定义，如 MyLinuxServer）。

• 在右侧配置面板：

  • Connection 标签页：

    • SFTP host：服务器 IP 地址（如 192.168.1.100）。
    • Port：SSH 端口（默认 22）。
    • Username：服务器登录用户名（如 root 或普通用户）。
    • Authentication：选择认证方式：
      • 若用密码：勾选 Password 并输入密码。
      • 若用密钥：选择 Key pair，点击 Browse 选择私钥文件（如 id_rsa），若有密钥密码（passphrase）需填写。
    • 点击 Test Connection，提示 “Successfully connected” 则表示 SSH 连接成功。

  • Mappings 标签页（配置本地与远程文件映射）：

    • Local path：本地项目文件夹路径（如 D:\Projects\myproject）。
    • Deployment path on server [服务器名]：服务器上存放项目的路径（如 /home/user/projects/myproject，需提前在服务器创建）。
    • Web server root URL：无需填写（非 Web 项目）。

• 点击 OK 保存配置。

2. 配置远程 Python 解释器

依次进入：
File → Settings Settings → Project: [项目名] → Python Interpreter

• 点击右上角齿轮图标 → Add...。
• 在左侧选择 SSH Interpreter → 选择 Existing server configuration，在下拉列表中选择刚才配置的服务器 → 点击 Next。
• 选择服务器上的 Python 解释器路径：
  • 可通过在服务器终端运行 which python3 查看路径（如 /usr/bin/python3 或 /home/user/venv/bin/python）。
  • 建议使用虚拟环境：在服务器创建虚拟环境后，选择其下的 python3 路径。
• 点击 Next → 确认解释器路径和同步文件夹（默认与 Deployment 配置一致）→ 点击 Finish。

此时，PyCharm 会将远程解释器添加到项目中，后续运行 / 调试都会使用该远程环境。

3. 同步本地与远程文件

• 手动同步：右键点击项目文件夹 → Deployment → Upload to [服务器名]（上传本地文件到服务器）或 Download from [服务器名]（从服务器下载文件到本地）。
• 自动同步：进入 Deployment 配置 → Options 标签页 → 勾选 Upload changed files automatically to the default server → 选择同步时机（如 On explicit save action，保存时自动上传）。

4. 运行 / 调试远程代码

• 直接右键点击代码文件 → Run 或 Debug，PyCharm 会自动将代码同步到服务器，并在远程解释器中执行。
• 控制台输出会显示在 PyCharm 的 Run 面板中，与本地运行体验一致。

三、常见问题解决

1. SSH 连接失败：

   • 检查服务器 IP、端口是否正确，网络是否通畅（可通过 ping 服务器IP 测试）。
   • 确认 SSH 服务是否运行，防火墙是否开放 22 端口（如 ufw allow 22）。
   • 密钥认证失败：检查私钥文件权限（服务器端 ~/.ssh/id_rsa.pub 需添加到 ~/.ssh/authorized_keys，且权限为 600）。

2. 解释器配置失败：

   • 确保服务器上的 Python 路径正确，且版本与项目兼容。
   • 若提示 “Permission denied”，需确保用户对该 Python 解释器或虚拟环境有执行权限。

3. 文件同步缓慢：

   • 减少同步文件范围：在 Deployment → Excluded Paths 中添加无需同步的文件夹（如 venv、__pycache__）。
   • 改用手动同步，避免频繁自动上传。

通过以上步骤，即可在 PyCharm 中无缝开发远程 Linux 服务器上的项目，兼顾本地编辑的便捷性和远程运行的真实性。

【PyCharm】连接Jupyter Notebook

在 PyCharm 中连接 Jupyter Notebook 可以结合 PyCharm 的强大编辑功能和 Jupyter 的交互式运行特性，尤其适合数据分析和机器学习开发。以下是详细的连接步骤：

一、准备工作

1. 确保已安装 Jupyter
   在本地或远程环境中安装 Jupyter Notebook：

   bash

   # 本地环境安装
   pip install jupyter
   
   # 虚拟环境中安装（推荐）
   pip install ipykernel
   python -m ipykernel install --user --name=myenv  # 将虚拟环境添加到 Jupyter
   

2. PyCharm 版本要求

   • 支持 PyCharm Professional 版（完全支持 Jupyter 功能）。
   • 社区版可通过插件有限支持，但推荐专业版以获得完整体验。

二、本地 Jupyter Notebook 连接（最常用）

1. 直接创建 Jupyter 笔记本文件

• 在 PyCharm 中，右键项目文件夹 → New → Jupyter Notebook，命名文件（如 demo.ipynb）。
• 首次创建时，PyCharm 会自动检测本地 Jupyter 环境，若未安装会提示安装，点击 Install 即可。

2. 配置 Jupyter 服务器（默认自动配置）

• 创建后，PyCharm 会自动启动本地 Jupyter 服务器（默认端口 8888），并在下方显示服务器状态：

  plaintext

  [I 10:00:00.000 NotebookApp] Serving notebooks from local directory: ...
  [I 10:00:00.000 NotebookApp] Jupyter Notebook 6.5.4 is running at:
  [I 10:00:00.000 NotebookApp] http://localhost:8888/?token=xxxxxx
  

• 若需自定义端口或配置，可通过 File → Settings → Languages & Frameworks → Jupyter 调整。

3. 运行 Jupyter 单元格

• 在 .ipynb 文件中，输入代码后按 Shift + Enter 运行单元格，结果会直接显示在下方，与 Jupyter 网页版体验一致。

三、连接远程 Jupyter Notebook 服务器

如果 Jupyter 服务器运行在远程服务器（如 Linux 服务器），可按以下步骤连接：

1. 在远程服务器启动 Jupyter 并允许远程访问

• 登录远程服务器，启动 Jupyter 时指定允许远程连接：

  bash

  # 生成配置文件（首次运行）
  jupyter notebook --generate-config
  
  # 启动服务器，允许所有 IP 访问，指定端口（如 8889）
  jupyter notebook --ip=0.0.0.0 --port=8889 --no-browser --allow-root
  

• 启动后会显示访问链接，包含 token（如 http://服务器IP:8889/?token=xxxx），记录该 token。

2. 在 PyCharm 中连接远程服务器

• 打开 PyCharm，进入 File → Settings → Languages & Frameworks → Jupyter → Servers。
• 点击 + 号，配置远程服务器：
  • Name：自定义名称（如 RemoteJupyter）。
  • URI：输入远程 Jupyter 地址（如 http://服务器IP:8889）。
  • Token：输入启动时生成的 token（或输入密码，若已设置）。
• 点击 OK 保存，PyCharm 会测试连接，成功后即可使用远程 Jupyter 内核。

四、配置 Jupyter 解释器（可选）

若需指定 Jupyter 使用的 Python 环境（如虚拟环境）：

1. 进入 File → Settings → Project: [项目名] → Python Interpreter。
2. 选择已配置的解释器（本地或远程），确保该环境已安装 ipykernel。
3. 在 Jupyter 笔记本中，点击右上角的内核选择框（默认显示 Python 3），选择目标解释器即可。

五、常见问题解决

1. “No Jupyter kernel found” 错误

   • 原因：当前解释器未安装 ipykernel。
   • 解决：在对应环境中运行 pip install ipykernel，重启 PyCharm。

2. 远程连接失败

   • 检查服务器防火墙是否开放指定端口（如 8889）：sudo ufw allow 8889。
   • 确认服务器 IP 和端口是否正确，可通过 telnet 服务器IP 端口 测试网络连通性。

3. 单元格运行无响应

   • 可能是 Jupyter 服务器未启动，在 PyCharm 底部的 Jupyter 面板中点击 Start Jupyter Server 重启。
   • 若内核崩溃，点击 Kernel → Restart 重启内核。

通过 PyCharm 连接 Jupyter Notebook 后，既能利用 PyCharm 的代码补全、语法检查等功能，又能享受 Jupyter 的交互式运行体验，特别适合需要频繁调试和可视化的场景（如数据处理、模型训练）。

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