PyCharm使用Docker镜像搭建Python开发环境
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，ExternalLibraries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：
FROMcentos:7.2.1511 #authorlabel LABELmaintainer="jclian" #installrelatedpackages ENVENVIRONMENTDOCKER_PROD RUNcd/&&ln-sf/usr/share/zoneinfo/Asia/Shanghai/etc/localtime\ &&yummakecache\ &&yuminstall-ywgetaclocalautomakeautoconfmakegccgcc-c++python-develmysql-develbzip2libffi-develepel-release\ &&yumcleanall #installpython3.7.0 RUNwgethttps://npm.taobao.org/mirrors/python/3.7.0/Python-3.7.0.tar.xz\ &&tar-xvfPython-3.7.0.tar.xz-C/usr/local/\ &&rm-rfPython-3.7.0.tar.xz\ &&cd/usr/local/Python-3.7.0\ &&./configure&&make&&makeinstall #installrelatedpackages RUNyuminstall-ypython-pip\ &&yuminstall-ypython-setuptools\ &&mkdir-m755-p/etc/supervisor/conf.d\ &&yuminstall-ysupervisor\ &&pip3install--upgradepip-ihttp://pypi.douban.com/simple/--trusted-hostpypi.douban.com\ &&pip3installsetuptools==33.1.1-ihttp://pypi.douban.com/simple/--trusted-hostpypi.douban.com\ &&pip3installjieba-ihttp://pypi.douban.com/simple/--trusted-hostpypi.douban.com\ &&pip3installtornado==5.1.1-ihttp://pypi.douban.com/simple/--trusted-hostpypi.douban.com\ &&yumcleanall #expostport EXPOSE15731
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
dockerbuild-fpython_env.build-tpython_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PythonInterpreter。在系统的设置界面中，选择“ProjectInterpreter”，点击“ProjectInterpreter”右侧的小齿轮，选择“Add”，截图如下：
点击“OK”键，等待一会儿，然后弹出的界面如下：
#-*-coding:utf-8-*- #author:Jclian91 #place:PudongShanghai #time:12:04上午 importjieba 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：
本次分享到此结束，感谢大家的阅读。该演示项目已经分享至Github，网址为：https://github.com/percent4/Docker_env_test
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持毛票票。
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