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PyCharm与PySpark远程调试环境配置方法

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简介:
简介:本文详细介绍如何在PyCharm集成开发环境中设置远程调试配置,以便于使用PySpark进行大数据处理和分析,适合Python开发者参考。 前言:前几天准备用 Python 在 Spark 上处理几十GB的数据,在使用 PyCharm 进行 PySpark 远程调试时遇到了一些困难,因此写下这篇文章希望能帮助同样遇到这个问题的大数据及机器学习爱好者们早日解决问题。 版本信息:Spark 1.5.0、Python 2.7.14 1. 配置远程 Spark 集群环境 首先需要确保 Spark 集群已经正确配置并能够正常启动。可以在官方文档中找到对应版本的详细信息,注意,由于 Spark 1.5.0 是一个较老的版本,因此不支持 Python 3.6 及以上版本。此外,集群中的每个节点上的 Python 版本必须保持一致。 接下来是进行 PySpark 远程调试的具体步骤:

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客服
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  • PyCharmPySpark
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    本文介绍了如何在开发环境中搭建PyCharm和PySpark的远程调试环境,包括安装步骤及配置要点。 今天为大家介绍如何配置PyCharm与PySpark进行远程调试的环境设置方法,这将对大家有所帮助。希望这篇文章能让各位读者有所收获。
  • PyCharmPySpark
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    简介:本文详细介绍如何在PyCharm集成开发环境中设置远程调试配置,以便于使用PySpark进行大数据处理和分析,适合Python开发者参考。 前言:前几天准备用 Python 在 Spark 上处理几十GB的数据,在使用 PyCharm 进行 PySpark 远程调试时遇到了一些困难,因此写下这篇文章希望能帮助同样遇到这个问题的大数据及机器学习爱好者们早日解决问题。 版本信息:Spark 1.5.0、Python 2.7.14 1. 配置远程 Spark 集群环境 首先需要确保 Spark 集群已经正确配置并能够正常启动。可以在官方文档中找到对应版本的详细信息,注意,由于 Spark 1.5.0 是一个较老的版本,因此不支持 Python 3.6 及以上版本。此外,集群中的每个节点上的 Python 版本必须保持一致。 接下来是进行 PySpark 远程调试的具体步骤:
  • PyCharmSSH
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    本文介绍了如何在PyCharm集成开发环境中设置SSH远程调试功能,方便开发者对远程服务器上的Python程序进行高效调试。 在开发过程中,有时我们需要在远程服务器上运行代码并进行调试,在这种情况下,PyCharm的SSH远程调试功能就显得尤为重要。作为一款强大的Python集成开发环境(IDE),它提供了丰富的工具和支持远程开发的功能。 一、环境准备: 开始配置前,请确保你的系统是Windows 10 64位,并已安装了PyCharm版本2017.3,同时本地需要有Python 2.7的运行环境。尽管这里使用的是上述特定条件下的设置方法,但其他版本同样可以参考进行相应调整。 二、配置远程调试: 首先打开PyCharm并进入设置界面(通过菜单栏选择`File`-> `Settings` 或者快捷键Ctrl+Alt+S)。在左侧导航中找到`Project Interpreter`, 在这里可以管理Python解释器。点击右侧的齿轮图标,然后选择添加新的解释器,再从弹出窗口中选中Remote。 接下来输入远程服务器的相关信息:包括IP地址(填写到Host栏),端口号(默认为22),用户名以及身份验证方式(密码或密钥路径)。如果是使用SSH密钥认证,则需要在Key Path下导入你的私钥文件。 完成上述设置后,点击`Test Connection`测试连接是否成功。如果一切顺利,请点击OK保存配置。 此外,在本地和远程主机之间进行文件同步也是必要的步骤之一:进入Deployment部分并添加新的部署配置(选择SFTP),按照之前的步骤输入SSH信息,并填写好本地与远程的根目录路径。确认无误后,点击`OK`完成设置。 三、解决乱码问题: 在调试过程中可能会遇到字符编码的问题导致输出显示混乱。要解决这个问题,请进入File -> Settings,在设置界面中找到Editor -> File Encodings, 将IDE Encoding、Project Encoding以及Default Encoding for properties files都设为UTF-8。 另外,为了确保SSH终端的正确配置,还需在Editor -> Console -> SSH Terminal下将默认编码也调整为UTF-8。 完成以上步骤之后,你就可以通过PyCharm进行远程调试了。创建或打开Python项目时选择刚设置好的远程解释器作为项目的运行环境,这样PyCharm会自动同步代码到服务器,并且直接在该环境中执行。放置断点后使用Run -> Debug 或快捷键F9开始远程调试。 借助于SSH远程调试功能,开发者可以在实际的生产环境下高效地测试和修复程序中的错误,无需频繁上传下载文件至服务器。实时查看运行状态并定位问题有助于提高开发效率与代码质量。保持良好的编码习惯对于提升软件品质同样重要。
  • PyTorch 1.11 CUDA 11.3 PyCharm 2022
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    本教程详细介绍如何在CUDA 11.3环境下安装和配置PyTorch 1.11及PyCharm 2022,涵盖调试技巧与实战应用。 一个老程序猿要走Pytorch的新路,先搭建一个运行调试环境,踩坑若干若干,那滋味就是一个字=太爽!分享给同路的小伙伴,一些学习成长吧! 涉及的内容包括: 1. 更新显卡驱动至GTX1070 CUDA Version:11.6; 2. 从官网下载对应版本的CUDA Toolkit Archive 3. 安装NVIDIA cuDNN 4. 安装Anaconda3 5. 创建Pytorch_GPU运行的虚拟环境 6. 使用清华镜像快速安装Pytorch GPU版本 7. IDE安装Pycharm,链接Anaconda环境解释器 8. 验证 ### Pytorch 1.11_CUDA11.3_Pycharm2022_调试环境搭建 #### 一、更新显卡驱动与确认CUDA版本 为了确保GPU能够正常支持Pytorch,首先需要更新显卡驱动并确认其支持的CUDA版本。 - **步骤1**:通过命令行输入`nvidia-smi`,查看当前显卡驱动和CUDA版本信息。 - **步骤2**:若发现版本不匹配或过旧,则前往NVIDIA中文官网下载最新的显卡驱动程序。安装过程中,请选择“精简”模式以避免错误。 - **步骤3**:重新输入`nvidia-smi`命令,确认更新后的驱动和CUDA版本信息。 #### 二、安装CUDA Toolkit - **步骤1**:根据所需CUDA版本(此处为11.6),访问NVIDIA开发者官网下载对应版本的CUDA Toolkit Archive。 - **步骤2**:建议使用下载管理器如迅雷进行加速下载。文件名为`cuda_11.6.2_511.65_windows.exe`。 - **步骤3**:按照默认或自定义路径安装CUDA Toolkit,例如 `C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv11.6`。 - **步骤4**:在系统环境变量Path中添加两个路径:`C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv11.6bin` 和 `C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv11.6libnvvp`。 - **步骤5**:重启计算机后,通过命令行工具输入`nvcc --version`,检查CUDA版本是否正确安装。 #### 三、安装NVIDIA cuDNN - **步骤1**:访问NVIDIA开发者网站下载cuDNN。注册账号以获取下载权限。 - **步骤2**:下载适用于CUDA 11.6的cuDNN版本(例如`cudnn-windows-x86_64-8.4.0.27_cuda11.6-archive.zip`)。 - **步骤3**:解压下载的cuDNN文件,并将其放置于CUDA安装路径下的`cudnn`文件夹中。 - **步骤4**:通过命令行切换至 `C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv11.6extrasdemo_suite`目录,运行`bandwidthTest.exe`进行测试。如果安装成功,输出结果应为 `Result=PASS`。 #### 四、安装Anaconda3 - **步骤1**:访问清华大学提供的Anaconda镜像站点下载最新版本的Anaconda3。 - **步骤2**:安装完成后,通过Windows开始菜单中的“Anaconda Prompt”打开命令行界面。 - **步骤3**:创建一个新的虚拟环境以安装Pytorch和相关依赖包。例如:`conda create -n Pytorch1.11_GPU python=3.7`。 #### 五、在虚拟环境中安装Pytorch - **步骤1**:激活创建的虚拟环境:`conda activate Pytorch1.11_GPU`。 - **步骤2**:使用清华镜像快速安装Pytorch GPU版本。命令示例: ``` conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch -c conda-forge -c nvidia ``` - **步骤3**:安装完成后,可以通过Python脚本导入Pytorch库进行测试,确认安装无误。 #### 六、安装Pycharm并配置环境 - **步骤1**:下载并安装Pycharm 2022版本。 - **步骤2**:在Pycharm中,配置解释器指向Anaconda3创建的虚拟环境(`Pytorch1.11_GPU`)。 - **步骤3**:创建新的Python项目,并设置工作空间和解释器。 - **步骤4**:验证Pytorch是否能够在Pycharm中正常使用。 通过以上步骤,可以顺利完成基于Pytorch 1.11、CUDA 11.3、Pycharm 2022的GPU调试环境搭建,为后续深度学习项目的开发
  • PyCharm的步骤
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    本文介绍了如何在PyCharm中配置和使用远程调试功能,详细列举了每一步操作流程,帮助开发者更高效地进行代码调试。 动机: 一些bug由于本地环境与线上环境的差异可能无法在本地复现。 此外,本地依赖库版本与线上的不一致也可能引发问题。 有时,某些错误涉及特定数据集,在没有相同或相似的数据时难以重现。 还有一些第三方平台需要验证服务器合法性或者异步回调结果(例如微信支付),这使得本地测试变得困难。 因此,如果有一种便捷的方法来调试远程服务器将会非常理想。通过PyCharm可以轻松实现这一目标,下面将详细介绍如何在PyCharm中配置和使用远程解释器进行开发与调试。 使用远程解释器: 默认情况下,在本地开发Python程序时我们会用到的是本机的Python环境;如果安装了virtualenv或者pyenv的话,则可以选择相应的虚拟环境。而在处理需要远程服务器支持的功能或修复线上问题时,我们可以利用PyCharm提供的功能来配置和使用远程解释器,从而实现更高效的调试与开发工作。
  • 使用PyCharm进行Linux下的代码开发
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    本教程介绍如何利用PyCharm在远程Linux服务器上进行高效编程、代码调试及管理,适合Python开发者参考。 PyCharm是一款强大的Python集成开发环境(IDE),支持多种操作系统如Windows、Linux和macOS。在实际的软件开发过程中,尤其是在服务器主要使用Linux的情况下,开发者经常需要在一个运行Windows的操作系统上编写代码,并将其部署到远程的Linux服务器中执行。 为了提高这样的工作流程效率,PyCharm提供了一套便捷的功能来实现远程开发与调试: 1. **配置远程主机信息**:首先,在PyCharm里进入`Tools > Deployment > Configuration`。选择SFTP作为连接类型(即SSH文件传输协议),填写Linux服务器的IP地址、端口号(默认为22)、用户名和密码等必要信息,也可以通过设置身份验证密钥来实现无密码登录。 接着要确保远程主机能够成功访问。 2. **配置本地与远程路径映射**:在同一窗口内设定`Local path`为你在Windows机器上的工作目录,并指定你的PyCharm项目的根文件夹。然后,为Linux服务器上存放代码的位置设置`Deployment path on server`。 通常情况下,你会将项目存放在类似 `home/your_username/projects/your_project_name` 的路径中。 3. **测试连接与同步**:保存配置后通过点击`Tools > Deployment > Browse Remote Host`来查看远程主机的文件结构。在编辑代码时,请记得使用右上角上传按钮或快捷键将更改实时同步到服务器,PyCharm会自动跟踪这些改动以确保代码更新。 4. **远程调试**:为了支持Python脚本的远程调试功能,在Linux服务器端需要安装`pydevd-pycharm`包。然后在项目中设置一个调试配置,指定使用的解释器路径、待运行的Python文件以及任何必要的环境变量和工作目录。 启动后,PyCharm将在Linux环境中执行代码,并提供断点检查及变量查看等调试工具。 5. **代码对比**:如果你忘记上传修改后的代码,则可以使用左边的第一个图标来比较本地与远程之间的差异。这将帮助你了解哪些文件需要更新或同步到服务器上。 6. **持续集成和自动化测试环境的搭建**:可以通过Git或其他版本控制系统进行项目管理,以提高团队协作效率。结合Docker及Docker Compose可以创建一个更接近实际生产环境的开发、测试条件。 通过以上步骤,在Windows环境下使用PyCharm就可以享受到与本地开发相似的操作体验,并直接在远程Linux服务器上完成代码编译和调试工作,从而极大提升了开发效率。 掌握这套技巧对进行跨平台Python项目开发非常有帮助。
  • PyCharmDocker运行详解图解
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    本教程详细讲解如何使用PyCharm配置远程Docker运行环境,包含步骤说明和图解示例,帮助开发者轻松掌握相关技能。 本段落详细介绍了如何在PyCharm中配置远程Docker运行环境,并通过图文形式进行讲解,对学习或工作具有参考价值。有兴趣的朋友可以参考这篇文章。
  • PyCharmDocker运行详解图解
    优质
    本教程详细讲解如何在PyCharm中配置远程Docker运行环境,包括步骤说明和图解,帮助开发者轻松实现远程开发。 捣鼓了一天一直报错:Error running ‘mypython’: Can’t run remote python interpreter: the working directory ‘C:\Users\admin\Desktop\dc’ is invalid, it needs to be an absolute path 首先,我们需要了解PyCharm连接Docker的原理: 步骤1:在PyCharm中设置与Docker的连接,并确保远程2375端口已打开。 步骤2:配置远程Python解释器以连接到Docker容器内。 步骤3:在远程服务器上创建一个目录/dc,通过这个路径实现文件上传。
  • Python+PyCharm+Selenium
    优质
    本教程详细介绍如何在计算机上搭建Python编程语言结合PyCharm开发工具和Selenium库进行自动化测试的完整开发环境。 在进行web自动化测试时,可以使用Python结合PyCharm和Selenium来搭建开发环境。首先安装Python,并配置好相应的路径;接着下载并安装PyCharm作为代码编辑器;最后通过pip命令或直接从官网下载的方式安装Selenium库。完成这些步骤后,就可以开始编写用于web自动化测试的脚本了。
  • Repoll-PyCharmPython
    优质
    本教程介绍如何使用PyCharm设置和优化Python开发环境,包括安装插件、配置解释器以及项目搭建等步骤。 DjangoRedisRepollredis 如何在PyCharm中配置Python环境?以下是关于此主题的一些建议: 1. 打开PyCharm并创建或打开一个项目。 2. 进入“File”菜单,选择“Settings”(或者直接按快捷键Ctrl+Alt+S)。 3. 在设置窗口左侧导航栏中找到“Project: [你的项目名称]”,然后点击展开它。 4. 选择“Python Interpreter”。在这里你可以看到当前项目的Python解释器配置。如果你想更改或添加新的解释器,可以点击右侧的齿轮图标进行操作。 以上就是在PyCharm中配置Python环境的基本步骤,请根据实际情况调整设置以满足需求。