spyder使用远程的python内核

朱雀 2022-12-09 11:39 348阅读 0赞

spyder虽然平时在本地用起来很方便，但是偶尔还是想使用远程运行远程linux服务器上的代码和环境

## 1.需要在远程的服务端启动spyder服务 ##

启动spyder核

root@AI# python -m spyder_kernels.console
    NOTE: When using the `ipython kernel` entry point, Ctrl-C will not work.
    
    To exit, you will have to explicitly quit this process, by either sending
    "quit" from a client, or using Ctrl-\ in UNIX-like environments.
    
    To read more about this, see https://github.com/ipython/ipython/issues/2049
    
    
    To connect another client to this kernel, use:
        --existing kernel-26032.json

会生成一个json文件 ，具体文件的位置不是在执行这条命令的路径下，需要使用这个命令找到路径：

root@AI# jupyter --runtime-dir
    /run/user/0/jupyter

接下来在这个路径 找到json 文件(kernel-26032.json) ，拷贝这个json文件到Windows上

接下来 就可以使用win端的spyder连接了

## 2.连接spyder ##

在spyder的右下侧找到这个进连接

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3pob3VfNDM4_size_16_color_FFFFFF_t_70][]

接下来会弹出来一个窗口

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3pob3VfNDM4_size_16_color_FFFFFF_t_70 1][]

host的使用格式：root@ip:端口号

ssh key不用管，内容填好然后点击ok就可以连接上了，如果出现下面错误

![20200922122627476.png][]

然后需要在win上安装一下就行

pip install Paramiko

然后再去连接就可以了

注意的是，安装Paramiko后需要重启spyder才能生效 ，不然很可能还是一样的错误

## 3.使用 ##

连接好的界面相当于python的命令行形式

比如试一下：

![20200922123851715.png][]

发现是没问题的

上面只是命令行形式，但是很多时候我们 还是想运行一个python文件方便 一些

注意的是，没办法直接运行Windows上面的python 文件的，会找不到路径，因为我们python核毕竟在远程，我们也没进行远程提交任务到服务端

接下来我们运行一下linux远程的文件

![20200922123955304.png][]

代码 如下

import subprocess
    top_info = subprocess.Popen(["/data/opt/AAN/bin/python3", "/data/opt/test.py"], stdout=subprocess.PIPE)
    
    top_info.communicate()

这个test.py是linux远程的文件，内容如下：

print(1)
    print(1)
    print(1)
    print(1)

我们可以看到，前面的运行结果就是四个1

![20200922124603205.png][]

不过结果还是令人不满意，因为这样的话，和xshell上运行远程也没区别，那干嘛还用spyder呢

下面这样就可以在win上进行操作：

![2020092213220386.png][]

# -*- coding: utf-8 -*-
    
    print(1)
    import torch
    print(torch.__version__)
    # %%

在代码最后一行加入\# %%

使之成为cell

然后这样就行或者按键盘的Ctrl+Enter键也可以

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3pob3VfNDM4_size_16_color_FFFFFF_t_70 2][]

运行结果：

![2020092213184826.png][]

这样本地的python文件就可以直接运行了

不过，还是有问题，因为还没 读取数据，这个运行方式相当于只是将代码发送给了console

因此如果我们这样读取本地文件的数据，会出现

# -*- coding: utf-8 -*-
    
    import pandas as  pd
    df=pd.read_csv('C:\\sample-orders.csv')
    print(df)
    # %%

![20200922134409135.png][]

需要将路径修改为linux服务器上的数据路径，也就是数据需要上传到上面：

这样就行：

# -*- coding: utf-8 -*-
    
    import pandas as  pd
    df=pd.read_csv('/data/opt/sample-orders.csv')
    print(df)
    # %%

运行结果：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3pob3VfNDM4_size_16_color_FFFFFF_t_70 3][]

不过还会有新的问题，比如调用另外一个文件的函数时会出错，因为cell相当于只是发送cell里面的代码，而不知道依赖的文件在哪，这样会报错

这里是调用Utils.py下面的函数

# -*- coding: utf-8 -*-
    
    from Utils import get_data
    
    df=get_data('/data/opt/sample-orders.csv')
    print(df)
    # %%

![20200922140826127.png][]

解决方式，索性直接将需要依赖的文件（这里是Utils.py）上传到linux上，固定在某个路径下，这里我是将Utils.py放在了/data/opt/test下面。

# -*- coding: utf-8 -*-
    import sys
    sys.path.append("/data/opt/test")
    from Utils import get_data
    
    df=get_data('/data/opt/sample-orders.csv')
    print(df)
    # %%

结果：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3pob3VfNDM4_size_16_color_FFFFFF_t_70 4][]

[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3pob3VfNDM4_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20221123/63752b46e9b8405c9c177356aca2a55c.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3pob3VfNDM4_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: /images/20221123/aa8bffdc45f94aab804592ea4f3f3350.png
[20200922122627476.png]: /images/20221123/30a12025541f413e9d2e4f948afc2364.png
[20200922123851715.png]: /images/20221123/65255f7557bf4f91921ff07239679d88.png
[20200922123955304.png]: /images/20221123/ea3b6265f9b34ea49158f066793fdfc6.png
[20200922124603205.png]: /images/20221123/93280777f6664def929da99f79e8c90b.png
[2020092213220386.png]: /images/20221123/d1524e89c3d242d4a2fbb99552ab37c3.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3pob3VfNDM4_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]: /images/20221123/14d93fddbe52416583287787679dfb16.png
[2020092213184826.png]: /images/20221123/a80c9f15b7ff4f6a90f1d07469c3250f.png
[20200922134409135.png]: /images/20221123/8f5d915c1c5a42e39bd1dec792b98278.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3pob3VfNDM4_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]: /images/20221123/eade966142174305ab83d1e3434b717f.png
[20200922140826127.png]: /images/20221123/7eb867339f064691a90ea0b8146cef03.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3pob3VfNDM4_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]: /images/20221123/36ebdeb17c0f4e77975e85d6e6e16fa2.png