docker et PyCharm sous proxy dans Windows
--Définissez le proxy sur http: //proxy.any.ac.jp: 8080 /
docker
Préparation préalable
-Inscrivez-vous à Docker cloud
--Créer un référentiel (par exemple, nom d'utilisateur / représentant)
- Peu importe que ce soit privé ou public, mais si c'est public, ce sera plus facile plus tard au lieu de le rendre public.
Jusqu'au démarrage initial
-Installez Docker Toolbox
- Nom de la variante HTTP_PROXY, valeur
http: //proxy.any.ac.jp: 8080 /
dans les variables d'environnement Windows
- De même, nom de variable HTTPS_PROXY, valeur
http: //proxy.any.ac.jp: 8080 /
- Lancer le terminal de démarrage rapide Docker
--Si vous pouvez voir la baleine en toute sécurité, procédez comme suit
export HTTP_PROXY=http://proxy.any.ac.jp:8080/
export HTTPS_PROXY=$HTTP_PROXY
Jusqu'à la construction de l'environnement initial
--docker run -it --name env <centos, ubuntu, python, etc.> / bin / bash
―― Puisque vous pouvez le mettre dans un environnement virtuel, vous pouvez jouer librement avec
――N'incluez pas le projet à exécuter ici
――Pour construire uniquement l'environnement d'exécution
- Dans le cas de la création d'un utilisateur et de la construction d'un environnement là-bas
ln -s /home/User/.hogebrew/var/pyenv/shims/python /usr/bin/python
ln -s /home/User/.linuxfuga/bin/jumanpp /usr/bin/jumanpp
** Autoriser root à passer par .bash_profile non modifié **
--Lorsque vous pouvez construire l'environnement jusqu'à ce que vous en ayez envie, quittez avec C-d
et exécutez ce qui suit
docker login #Connectez-vous à votre cloud docker
docker commit lab username/rep:latest
docker push username/rep:latest
――Une fois que vous avez créé l'environnement, vous n'avez plus besoin d'utiliser un autre PC.
PyCharm
-Télécharger depuis PyCharm
- Gratuit pour les étudiants. Veuillez vous référer à d'autres endroits
--Une fois démarré, sélectionnez Configurer-> Paramètres en bas à droite pour le moment
Settings
- Passer à l'interpréteur de projet
--Pousser l'équipement dans Project Interpreter et ajouter une télécommande
- Sélectionnez Docker, Nouveau ...
- Conservez les paramètres par défaut et assurez-vous que les dossiers partagés de VirtualBox sont
/ c / Users-> C: \ Users
- OK
- Sélectionnez le nom d'utilisateur / représentant: dernier pour le nom de l'image
- Le chemin de l'interpréteur Python convient avec python
--Ce réglage est le même même si vous utilisez une machine différente
- S'il s'agit d'une machine différente, pull démarrera ici. S'ils sont identiques, laissez-les tels quels
- OK
Edit Configuration
- Revenez au premier écran et sélectionnez un projet
- Cliquez avec le bouton droit sur le fichier Python que vous souhaitez exécuter -> exécutez le nom du fichier
――Soyez grondé. Annuler tel quel
--Exécuter-> Modifier la configuration dans la barre d'outils
--Sélectionnez parce que je pense qu'il y a un nom de fichier dans l'élément Python
- Script modifié de C: \ Users ... à \ c \ Users ...
- De la même manière, changez le répertoire de travail en \ c \ Users ...
--Accédez aux paramètres du conteneur Docker
- Volume bindings
- /opt/project -> C:\Users...\project_path
- Définissez les ressources ici
- Environment variables
- http_proxy -> http://proxy.any.ac.jp:8080/
- https_proxy -> http://proxy.any.ac.jp:8080/
- OK
- Apply
--Confirmez que la colonne des paramètres du conteneur Docker est la suivante
-v /c/Users.../project_path ...
Début du programme
――Je pense que ça marche
- Définir pour chaque fichier. Si vous trouvez cela ennuyeux, vous pouvez jouer avec les valeurs par défaut, mais si vous utilisez un programme qui s'exécute sous Windows, il est préférable de mettre Python dans Windows et de l'exécuter, alors soyez prudent.