PyCharm使用Docker镜像搭建Python开发环境

这篇文章主要介绍了PyCharm使用Docker镜像搭建Python开发环境，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

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：

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：

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：

点击“OK”键，等待一会儿，然后弹出的界面如下：

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：