让vscode在远程连接服务器时候如本地般顺滑地debug(Python)
https://cloud.tencent.com/developer/article/1840922
让vscode在远程连接服务器时候如本地般顺滑地debug
【GaintPandaCV导读】本文主要分享了python语言的使用vscode在远程连接服务器的debug,可以通过launch.json来传入python脚本的参数,这样就能够在该情况下用vscode调试,操作跟vscode在本地调试一样
一、vscode 远程连接服务器
1、在vscode应用插件那里下载Remote SSH

Remote SSH
2、连接远程服务器

连接远程服务器
点击SSH TARGETS上面的加号,出现下面的图片,输入ssh username@IP地址,输入密码即可。

SSH TARGETS
3、免密码登录:
在终端输入 ssh-copy-id username@IP地址,输入密码即可。
二、使用vscode在远程服务器上debug
1、命令行的方式:ipdb
首先需要安装 ipdb:pip install ipdb
在终端上输入 python -m ipdb xxx.py就可以一行一行的调试了
或者,在xxx.py文件中在需要中断的地方插入上如下代码
“from ipdb import set_trace
set_trace()”
xxx.py程序跑的时候就会在你设置断点的位置停下来。
但是并不建议使用在源代码中插入代码来达到断点的作用,因为这样破坏了程序源代码的完整性。
纯命令行调试的一些常用指令:
- h(help):帮助命令
- s(step into):进入函数内部
- n(next):执行下一行
- b(break): b line_number 打断点
- cl(clear): 清除断点
- c(continue): 一直执行到断点
- r(return): 从当前函数返回
- j(jump): j line_number,跳过代码片段,直接执行指定行号所在的代码
- l(list): 列出上下文代码
- a(argument): 列出传入函数所有的参数值
- p/pp: print 和 pretty print 打印出变量值
- r(restart): 重启调试器
- q(quit): 推出调试,清除所有信息
2、直接点击vscode的run进行调试:
重点来了,就是使用vscode进行调试,让我们在远程连接服务器的使用感与在本地上一样。没办法,pycharm据说连接远程服务器要收费啊,只能用vscode来做这个事情了。
首先在你项目的文件夹下,创建一个.vscode文件夹,其实也是也可以按按按键来生成的,在ubuntu下,mkdir不是更加便捷嘛hhhh~~。
然后,在.vscode文件夹下面创建3个json文件,launch.json、setting.json、task.json。
a).编写launch.json
{
// Use IntelliSense to learn about possible attributes.
// Hover to view descriptions of existing attributes.
// For more information, visit: https://go.microsoft.com/fwlink/?linkid=830387
"version": "0.2.0",
"configurations": [
{
"name": "Python: Current File",
"type": "python",
"request": "launch",
"program": "${file}",
"python": "/home/ml/anaconda3/envs/py36/bin/python", #这个是虚拟环境 conda info --envs 可以看虚拟环境的地址
"console": "integratedTerminal",
"args": [
"--lr", "0.4",
"--iter", "4" ,
"--epoch", "30",
"--model", "CNN",
],
}
]
}
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 | sudo vim launch.json { "version" : "0.2.0" , "configurations" : [ { "name" : "Python: 当前文件" , "type" : "python" , "request" : "launch" , "program" : "${file}" , "python" : "/home/cbpm2016/anaconda3/envs/torch1.7_py36_dc/bin/python" , "console" : "integratedTerminal" , "args" : [ "--c" , "configs/det/det_mv3_db.yml" , "--o" , "Global.pretrained_model=./pretrain_models/MobileNetV3_large_x0_5_pretrained" ] } ] } |
补充一个如何创建虚拟环境和查看虚拟环境
创建虚拟环境: conda create -n name python=3.6
查看虚拟环境: conda info --envs
激活虚拟环境: conda activate
退出虚拟环境: conda deactivate
b).编写setting.json
{
"python.pythonPath": "/home/ml/anaconda3/envs/py36/bin/python" #这个是虚拟环境 conda info --envs 可以看虚拟环境的地址
}
c).编写task.json
{
"version": "2.0.0",
"tasks": [
{
"label": "python",
"type": "shell",
"command": "/home/ml/anaconda3/envs/py36/bin/python", #这个是虚拟环境 conda info --envs 可以看虚拟环境的地址
"args": [
"${file}"
],
"group": {
"kind": "build",
"isDefault": true
},
"problemMatcher": [
"$eslint-compact"
]
}
]
}
1 2 3 | { "python.pythonPath" : "/home/cbpm2016/anaconda3/envs/torch1.7_py36_dc/bin/python" } |
3、给调试传参数
这个主要是在launch.json里面,
{
// Use IntelliSense to learn about possible attributes.
// Hover to view descriptions of existing attributes.
// For more information, visit: https://go.microsoft.com/fwlink/?linkid=830387
"version": "0.2.0",
"configurations": [
{
....
"args": [
"--lr", "0.4",
"--iter", "4" ,
"--epoch", "30",
"--model", "CNN",
],
....
}
]
}
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 | { "version" : "0.2.0" , "configurations" : [ { "name" : "Python: 当前文件" , "type" : "python" , "request" : "launch" , "program" : "${file}" , "python" : "/home/cbpm2016/anaconda3/envs/torch1.7_py36_dc/bin/python" , "console" : "integratedTerminal" , "args" : [ "--c" , "configs/det/det_mv3_db.yml" , "--o" , "Global.pretrained_model=./pretrain_models/MobileNetV3_large_x0_5_pretrained" ] } ] } |
在args里面 传入你自己设定的参数
最后点击 Run and Debug

点击运行和DEBUG
接下来就是选择python解释器,如果没有就直接点击install即可。
这样就完成了,可以愉快地debug了。
本文分享自微信公众号 - GiantPandaCV(BBuf233),作者:LoBob
原文出处及转载信息见文内详细说明,如有侵权,请联系 yunjia_community@tencent.com 删除。
原始发表时间:2021-06-30
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