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      Einrichten von Jupyter Notebook mit Python 3 unter Ubuntu 20.04 und Connect über SSH Tunneling


      Einführung

      Jupyter Notebook ist eine Open-Source Webanwendung, um internaktiven Code, Visualisierungen und mehr zu erstellen und zu teilen. Dieses Tool kann mit verschiedenen Programmiersprachen genutzt werden, einschließlich Python, Julia, R, Haskell und Ruby. Er wird oft für das Arbeiten mit Daten, statistisches Modeling und Machine Learning genutzt.

      Jupyter Notebooks (oder kurz: „Notebooks“) werden durch die Jupyter App produziert, die sowohl Computercode als auch erweiterte Textelemente (Absätze, Gleichungen, Zahlen, Links, etc.) enthalten, die die Darstellung und Freigabe reproduzierbarer Ergebnisse unterstützen. Sie sind somit ein ausgezeichnetes Tool für datenbasierte oder programmbasierte Präsentationen oder als Lernwerkzeug.

      In diesem Tutorial befassen wir uns mit der Einrichtung von Jupyter Notebook auf einem Ubuntu 20.04-Server und zeigen, wie das Notebook via Tunnelling von einer lokalen Maschine verbunden und genutzt wird. Am Ende dieses Leitfadens können Sie Python 3 Code mit Jupyter Notebook auf einem Remote-Server ausführen.

      Voraussetzungen

      Um diesen Leitfaden erfolgreich zu absolvieren, sollten Sie eine neue Ubuntu 20.04-Serverinstanz mit einer einfachen Firewall und einem Nicht-root-Benutzer mit sudo-Berechtigungen konfiguriert haben. In unserem Leitfaden zur Ersteinrichtung des Servers erfahren Sie, wie Sie die Einrichtung vornehmen.

      Schritt 1 — Einrichten von Python

      Wir beginnen damit, die Abhängigkeiten zu installieren, die wir für unsere Python-Programmierung aus den Ubuntu Repositorys benötigen. Ubuntu 20.04 hat Python 3 vorinstalliert. Wir nutzen den Python Paketmanager pip, um später zusätzliche Komponenten zu installieren.

      Wir müssen zuerst den lokalen Paketindex apt aktualisieren und die Pakete herunterladen und installieren:

      Installieren Sie als Nächstes pip und die Python Header-Dateien, die von einigen der Jupyter-Abhängigkeiten genutzt werden:

      • sudo apt install python3-pip python3-dev

      Wir können nun mit der Einrichtung einer virtuellen Python-Umgebung fortfahren, in die wir Jupyter installieren.

      Schritt 2 — Erstellen einer virtuellen Python-Umgebung für Jupyter

      Nachdem wir nun Python 3 und seine Header-Dateien haben und pip bereit ist, können wir eine virtuelle Python-Umgebung erstellen, um unsere Projekte zu verwalten. Wir wollen Jupyter in diese virtuelle Umgebung installieren.

      Dazu benötigen wir zunächst Zugriff auf den Befehl virtualenv, den wir mit pip installieren können.

      Upgraden Sie pip und installieren Sie den Paket, indem Sie Folgendes eingeben:

      • sudo -H pip3 install --upgrade pip
      • sudo -H pip3 install virtualenv

      Das Flag -H stellt sicher, dass die Sicherheitsrichtlinie die home-Umgebungsvariable im Home-Verzeichnis des Zielbenutzers festlegt.

      Wenn virtualenv installiert ist, können wir mit der Erstellung unserer Umgebung beginnen. Erstellen und wechseln Sie in ein Verzeichnis, in dem wir unsere Projektdateien speichern können. Wir nennen es my_project_dir. Sie sollten jedoch einen Namen verwenden, der für Sie und das, woran Sie arbeiten, aussagekräftig ist.

      • mkdir ~/my_project_dir
      • cd ~/my_project_dir

      Innerhalb des Projektverzeichnisses erstellen wir eine virtuelle Python-Umgebung. Für den Zweck dieses Tutorials werden wir sie my_project_env nennen, aber Sie sollten sie so benennen, wie es für Ihr Projekt relevant ist.

      • virtualenv my_project_env

      Auf diese Weise wird ein Verzeichnis mit dem Namen my_project_env in Ihrem Verzeichnis my_project_dir erstellt. Darin wird eine lokale Version von Python und eine lokale Version von pip installiert. Wir können es nutzen, um eine isolierte Python-Umgebung für Jupyter zu installieren und zu konfigurieren.

      Bevor wir Jupyter installieren, müssen wir die virtuelle Umgebung aktivieren. Geben Sie hierzu Folgendes ein:

      • source my_project_env/bin/activate

      Ihre Eingabeaufforderung ändert sich und zeigt an, dass Sie jetzt innerhalb einer virtuellen Python-Umgebung arbeiten. Ihre Eingabeaufforderung sieht nun in etwa wie folgt aus: (my_project_env)user@host:~/my_project_dir$.

      Jetzt sind Sie bereit, Jupyter in diese virtuelle Umgebung zu installieren.

      Schritt 3 — Installieren von Jupyter

      Wenn Ihre virtuelle Umgebung aktiv ist, installieren Sie Jupyter mit der lokalen Instanz von pip.

      Anmerkung: Wenn die virtuelle Umgebung aktiviert ist (wenn Ihre Eingabe über (my_project_env) dieser voransteht), verwenden Sie pip anstelle von pip3, selbst wenn Sie Python 3 verwenden. Die Kopie der virtuellen Umgebung des Tools ist immer pip – unabhängig von der Python-Version.

      Jetzt haben Sie alle zur Ausführung von Jupyter benötigte Software erfolgreich installiert. Wir können nun den Notebook-Server starten.

      Schritt 4 — Ausführen von Jupyter Notebook

      Sie haben nun alles, was Sie brauchen, um Jupyter Notebook auszuführen! Um es auszuführen, führen Sie den folgenden Befehl aus:

      Ein Protokoll der Aktivitäten von Jupyter Notebooks wird auf das Terminal gedruckt. Wenn Sie Jupyter Notebook ausführen, läuft es auf einer bestimmten Portnummer. Das erste Notebook, das Sie ausführen, verwendet normalerweise Port 8888. Um die Portnummer, auf der Jupyter Notebook ausgeführt wird, zu überprüfen, prüfen Sie die Ausgabe des Befehls, der zum Starten verwendet wird:

      Output

      [I 21:23:21.198 NotebookApp] Writing notebook server cookie secret to /run/user/1001/jupyter/notebook_cookie_secret [I 21:23:21.361 NotebookApp] Serving notebooks from local directory: /home/sammy/my_project_dir [I 21:23:21.361 NotebookApp] The Jupyter Notebook is running at: [I 21:23:21.361 NotebookApp] http://localhost:8888/?token=1fefa6ab49a498a3f37c959404f7baf16b9a2eda3eaa6d72 [I 21:23:21.361 NotebookApp] Use Control-C to stop this server and shut down all kernels (twice to skip confirmation). [W 21:23:21.361 NotebookApp] No web browser found: could not locate runnable browser. [C 21:23:21.361 NotebookApp] Copy/paste this URL into your browser when you connect for the first time, to login with a token: http://localhost:8888/?token=1fefa6ab49a498a3f37c959404f7baf16b9a2eda3eaa6d72

      Wenn Sie Jupyter Notebook auf einem lokalen Computer (nicht auf einem Server) ausführen, können Sie zur angezeigten URL navigieren, um eine Verbindung mit Jupyter Notebook herzustellen. Wenn Sie Jupyter Notebook auf einem Server ausführen, müssen Sie über SSH-Tunneling mit dem Server eine Verbindung herstellen, wie im nächsten Abschnitt beschrieben.

      Jetzt können Sie die SSH-Verbindung offen lassen und Jupyter Notebook weiter ausführen oder die App beenden und erneut ausführen, wenn Sie SSH-Tunneling eingerichtet haben. Wir wollen den Jupyter Notebook-Prozess stoppen. Wir führen ihn wieder aus, sobald wir SSH-Tunnel eingerichtet haben. Um den Jupyter Notebook-Prozess zu stoppen, drücken Sie STRG+C, geben Sie Y und dann zur Bestätigung ENTER ein. Die folgende Ausgabe wird angezeigt:

      Output

      [C 21:28:28.512 NotebookApp] Shutdown confirmed [I 21:28:28.512 NotebookApp] Shutting down 0 kernels

      Wir richten nun einen SSH-Tunnel ein, damit wir auf das Notebook zugreifen können.

      Schritt 5 — Verbinden mit dem Server mit SSH-Tunneling

      In diesem Abschnitt zeigen wir, wie wir mit der Weboberfläche von Jupyter Notebook eine Verbindung über SSH-Tunneling herstellen. Da Jupyter Notebook auf einem bestimmten Port auf dem Server ausgeführt wird (wie :8888, :8889 usw.), ermöglicht SSH-Tunneling eine sichere Verbindung mit dem Server-Port.

      Die nächsten beiden Unterabschnitte beschreiben, wie Sie einen SSH-Tunnel aus 1) einem Mac oder Linux oder 2) Windows erstellen. Siehe der Unterabschnitt für Ihren lokalen Computer.

      SSH-Tunneling mit einem Mac oder Linux

      Wenn Sie einen lokalen Mac- oder Linux-Computer verwenden, ähneln die Schritte zum Erstellen eines SSH-Tunnels der Anmeldung mit einem Remote-Server über SSH, mit Ausnahme der zusätzlichen Parameter im Befehl ssh. Dieser Unterabschnitt beschreibt die zusätzlichen Parameter, die im Befehl ssh für erfolgreiches Tunneling benötigt werden.

      SSH-Tunneling kann durch Ausführen des folgenden SSH-Befehls in einem neuen lokalen Terminalfenster erfolgen:

      • ssh -L 8888:localhost:8888 your_server_username@your_server_ip

      Der Befehl ssh öffnet eine SSH-Verbindung, aber -L gibt an, dass der bestimmte Port auf dem lokalen (Client) Host remote-seitig (Server) an den bestimmten Host weitergeleitet werden soll. Das bedeutet, dass alles, was auf der zweiten Portnummer (z. B. 8888) auf dem Server auf der ersten Portnummer (z. B. 8888) auf dem lokalen Computer angezeigt wird.

      Optional ändern Sie Port 8888 in einen anderen Ihrer Wahl, um zu vermeiden, einen Port zu nutzen, der bereits in einem anderen Prozess verwendet wird.

      server_username ist Ihr Benutzername (z. B. sammy) auf dem Server, den Sie erstellt haben, und your_server_ip lautet die IP-Adresse Ihres Servers.

      Für den Benutzernamen sammy und die Adresse des Servers <^>203.0.113.0^> wäre der Befehl:

      • ssh -L 8888:localhost:8888 sammy@203.0.113.0

      Wenn nach Ausführung des Befehls ssh-L kein Fehler angezeigt wird, können Sie in Ihre Programmierumgebung wechseln und Jupyter Notebook ausführen:

      Sie erhalten eine Ausgabe mit einer URL. Öffnen Sie von einem Webbrowser auf Ihrem lokalen Rechner die Weboberfläche von Jupyter Notebook mit der URL, die mit http://localhost:8888 beginnt. Stellen Sie sicher, dass die Token-Nummer enthalten ist oder geben Sie die Token-Nummer, wenn Sie dazu aufgefordert werden, unter http://localhost:8888 ein.

      SSH-Tunneling mit Windows und Putty

      Wenn Sie Windows verwenden, können Sie einen SSH-Tunnel mit Putty erstellen.

      Geben Sie zunächst die Adresse des Servers oder die IP-Adresse als Hostnamen ein, wie hier dargestellt:

      Hostname für SSH-Tunnel festlegen

      Klicken Sie dann unten im linken Fenster auf SSH, um das Menü auszuklappen und klicken Sie anschließend auf Tunnels. Geben Sie die lokale Portnummer ein, die Sie zum Zugriff auf Jupyter auf Ihrem lokalen Computer verwenden möchten. Wählen Sie 8000 oder höher aus, um Ports zu vermeiden, die von anderen Diensten verwendet werden, und setzen Sie das Ziel als localhost:8888 fest (wobei :8888 der Port-Nummer entspricht, auf der das Jupyter Notebook ausgeführt wird).

      Klicken Sie nun auf die Schaltfläche Add (hinzufügen). Die Ports sollten in der Liste Forwarded ports angezeigt werden:

      Forwarded Ports Liste

      Klicken Sie abschließend auf die Schaltfläche Open, um eine Verbindung zum Server über SSH herzustellen und die gewünschten Ports zu tunneln. Navigieren Sie im Browser zu http://localhost:8000 (oder einen anderen beliebigen Port), um sich mit dem Jupyter Notebook zu verbinden, das auf dem Server ausgeführt wird. Stellen Sie sicher, dass die Token-Nummer enthalten ist oder geben Sie die Token-Nummer unter http://localhost:8888 ein, wenn Sie dazu aufgefordert werden.

      Schritt 6 — Verwenden von Jupyter Notebook

      Dieser Abschnitt beschreibt die Grundlagen der Verwendung von Jupyter Notebook. Wenn Sie Jupyter Notebook nicht bereits ausführen, starten Sie es mit dem Befehl jupyter notebook.

      Sie sollten nun damit über einen Webbrowser verbunden sein. Jupyter Notebook ist ein sehr leistungsfähiges Tool mit vielen Funktionen. Dieser Abschnitt beschreibt einige grundlegende Funktionen für den Einstieg ins Notebook. Jupyter Notebook zeigt alle Dateien und Ordner im Verzeichnis an, aus dem es ausgeführt wird. Wenn Sie also an einem Projekt arbeiten, müssen Sie sie aus dem Projektverzeichnis starten.

      Um eine neue Notebook-Datei zu erstellen, wählen Sie New > Python 3 aus dem Pull-down-Menü oben rechts:

      Erstellen eines neuen Python 3 Notebooks

      Das öffnet ein Notebook. Wir können nun Python-Code in der Zelle ausführen oder die Zelle in Markdown ändern. Ändern Sie beispielsweise die erste Zelle, um Markdown zu akzeptieren, indem Sie über die obere Navigationsleiste auf Cell > Cell Type > Markdown klicken. Wir können nun Notizen mit Markdown schreiben und sogar Gleichungen einschließen, die in LaTeX geschrieben wurden, indem wir Sie zwischen die Symbole $$ setzen. Geben Sie beispielsweise Folgendes in die Zelle ein, nachdem Sie sie in Markdown geändert haben:

      # First Equation
      
      Let us now implement the following equation:
      $$ y = x^2$$
      
      where $x = 2$
      

      Um Markdown in Rich-Text zu verwandeln, betätigen Sie die Tasten CTRL und ENTER. Sie erhalten eine Ausgabe, die etwa folgendermaßen aussieht:

      Markdown-Ergebnisse

      Sie können die Markdown-Zellen nutzen, um Notizen zu machen und Ihren Code zu dokumentieren. Wir wollen diese Gleichung implementieren und das Ergebnis drucken. Klicken Sie auf die Zelle oben und betätigen Sie dann gleichzeitig die Tasten ALT und ENTER, um eine Zelle darunter hinzuzufügen.

      x = 2
      y = x**2
      print(y)
      

      Um den Code auszuführen, betätigen Sie CTRL+ENTER. Sie erhalten die folgenden Ergebnisse:

      Ergebnisse der ersten Gleichung

      Sie haben nun die Möglichkeit, Module zu importieren und das Notebook so zu verwenden, wie in jeder anderen Python-Entwicklungsumgebung!

      Zusammenfassung

      Herzlichen Glückwunsch! Sie sollten nun reproduzierbaren Python-Code und Notizen in Markdown mit Jupyter Notebook schreiben können. Um Jupyter Notebook aus der Oberfläche heraus schnell kennenzulernen, wählen Sie Help > User Interface Tour aus dem Navigationsmenü oben.

      Von hier aus können Sie ein Datenanalyse- und Visualisierungsprojekt beginnen, indem Sie Data Analysis und Visualisierung mit Pandas und Jupyter Notebook in Python 3 lesen.



      Source link

      Verwenden von Visual Studio Code für die Remoteentwicklung über das Remote-SSH-Plugin


      Einführung

      Visual Studio Code ist eine beliebte Integrated Developer Environment (IDE) für Entwickler. Dank ihres großen Spektrums an Plugins, eines Minimaldesigns und plattformübergreifender Unterstützung eignet sie sich perfekt für Entwickler aller Kenntnisstufen. In diesem Tutorial geht es um die Verwendung des Remote-SSH-Plugins, das eine Remoteentwicklung von Software ermöglicht. Mit diesem Plugin können Sie Dateien auf Ihrer lokalen Workstation bearbeiten, Entwicklungsaufgaben wie Programmausführung, Komponententests oder statische Analysen aber auf einem Remoteserver ausführen.

      Es gibt viele Gründe, warum dies hilfreich sein kann. Möglicherweise verfügen Sie zum Beispiel über eine Windows-Workstation und möchten unter Windows entwickeln, während der Code später in Linux ausgeführt werden soll. Vielleicht benötigen Sie mehr RAM- oder Verarbeitungsleistung, als Ihr aktueller Rechner hat, oder wollen aufgrund einer Unternehmensrichtlinie Code fern von Ihrem persönlichen Rechner halten, oder Ihre Workstation unberührt lassen.

      In diesem Tutorial aktivieren Sie das Remote-SSH-Plugin, konfigurieren Visual Studio Code so, dass Code auf dem Remoteserver ausgeführt wird, und führen Code von Ihrer lokalen Visual Studio Code-Installation auf dem Remoteserver aus.

      Voraussetzungen

      Um mit diesem Leitfaden fortfahren zu können, benötigen Sie:

      • Einen lokalen Entwicklungscomputer, auf dem Windows, MacOSX oder Linux ausgeführt wird. Dieses Tutorial funktioniert nicht auf ChromeOS-Geräten.
      • Visual Studio Code, das Sie von der offiziellen Website herunterladen und installieren können.
      • Ein generiertes SSH-Schlüsselpaar:
      • Einen Ubuntu 18.04-Server, der gemäß der Anleitung zur Einrichtung des Ubuntu 18.04-Servers eingerichtet wurde, einschließlich eines sudo-fähigen non-root users und einer Firewall.

      Schritt 1 — Installieren des Remote-SSH-Plugins

      Im Extensions Marketplace können Sie für verschiedene Tools und Programmiersprachen unterstützte Erweiterungen und Erweiterungen von Drittanbietern herunterladen. Hier suchen Sie nach dem Remote-SSH-Plugin und installieren es.

      Auf der linken Seite der IDE befindet sich eine vertikale Reihe mit fünf Symbolen. Das unterste Symbol, das wie vier Quadrate in einem Kästchen aussieht, dessen oberes rechtes Quadrat nach außen ragt, ist das Symbol für den Extensions Marketplace:

      Stelle des Extensions Marketplace-Symbols

      Sie können auch auf diesen Abschnitt zugreifen, indem Sie Strg+Umschalttaste+X drücken. Wenn Sie diese Seite öffnen, sehen Sie zum Herunterladen und Installieren vorgeschlagene Plugins.

      Wenn der Extensions Marketplace geöffnet ist, geben Sie Remote-SSH in die Suchleiste Extensions in Marketplace durchsuchen ein. Wenn Sie das Plugin finden, wählen Sie es aus und klicken Sie dann auf die grüne Schaltfläche Installieren, um die Erweiterung zu installieren.

      Suchen nach dem Remote-SSH-Plugin

      Die Erweiterung ist nun installiert. Als Nächstes konfigurieren Sie die Erweiterung, damit Sie sich mit Ihrem Server verbinden können.

      Schritt 2 — Konfigurieren des Remote-SSH-Plugins und Verbinden mit Ihrem Server

      Nachdem Sie das Plugin installiert haben, können Sie es nun konfigurieren, um eine Verbindung mit einem Server herzustellen. Dazu benötigen Sie folgende Informationen:

      • Die IP-Adresse oder den Hostnamen des Servers.
      • Den Benutzernamen, mit dem Sie sich verbinden.
      • Den privaten Schlüssel, den Sie zur Authentifizierung Ihres Benutzers verwenden werden.

      Sie verwenden diese Informationen zum Erstellen einer SSH-Konfigurationsdatei, die Visual Studio Code zur Herstellung einer SSH-Verbindung mit dem Server verwenden kann, um Dateien zu synchronisieren und Code in Ihrem Namen auszuführen. Diese Konfiguration erstellen Sie mit Visual Studio Code.

      Nachdem Sie das Remote-SSH-Plugin installiert haben, sehen Sie nun ein kleines grünes Feld in der unteren linken Ecke der Benutzeroberfläche von Visual Studio Code. Wenn Sie mit dem Mauszeiger über das Feld fahren, steht im Popup Remotefenster öffnen. Die Schaltfläche sieht ungefähr wie ein Größer-als-Zeichen unter einem Kleiner-als-Zeichen >< aus, wie im folgenden Bild dargestellt:

      Grüne Schaltfläche zum Öffnen eines Remotefensters

      Klicken Sie auf die Schaltfläche, woraufhin oben in der Mitte ein Dialogfeld erscheint. Wählen Sie Remote-SSH: Konfigurationsdatei öffnen… aus der Liste:

      Auswählen von "SSH konfigurieren" in der Benutzeroberfläche

      In der nächsten Eingabeaufforderung werden Sie gefragt, welche Konfigurationsdatei Sie öffnen möchten. Wenn Sie Windows verwenden, sehen Sie zwei Speicherorte: einen in Ihrem persönlichen Benutzerverzeichnis und einen am Installationsspeicherort für SSH. Zum Konfigurieren des Servers sollten Sie die Datei in Ihrem Benutzerverzeichnis verwenden.

      Wählen Sie die Datei aus, woraufhin Ihr Editor die config-Datei öffnet. Fügen Sie der Datei folgenden Code hinzu, um die Verbindung mit Ihrem Server festzulegen, indem Sie die hervorgehobenen Abschnitte durch die Informationen für Ihren Server ersetzen:

      config

      Host my_remote_server
          HostName your_server_ip_or_hostname
          User sammy
          IdentityFile /location/of/your/private/key
      

      So funktioniert diese Konfigurationsdatei:

      • Host: Gibt einen Namen für Ihren Host an. Damit können Sie beim Herstellen einer Verbindung mit dem Server einen kurzen Namen oder eine Abkürzung anstelle der vollständigen IP-Adresse oder des Hostnamens verwenden.
      • HostName: Der tatsächliche Hostname des Servers, der entweder eine IP-Adresse oder ein vollqualifizierter Domänenname ist.
      • User: Der Benutzer, mit dem Sie eine Verbindung herstellen möchten.
      • IdentityFile: Der Pfad zu Ihrem privaten SSH-Schlüssel. In Mac- und Linux-Systemen finden Sie diesen in Ihrem Stammverzeichnis in einem versteckten .ssh-Verzeichnis, das typischerweise id_rsa heißt. Wenn Sie Windows verwenden, haben Sie einen Speicherort zur Speicherung dieser Datei angegeben, als Sie diese mit putty-gen erstellt haben.

      Geben Sie die entsprechenden Werte in Ihrer Datei an und speichern Sie die Datei.

      Visual Studio Code ist nun konfiguriert und bereit, sich mit Ihrem Server zu verbinden. Klicken Sie unten links auf die grüne Schaltfläche Remotefenster öffnen und wählen Sie Remote-SSH: Mit Host verbinden…

      Herstellen einer Verbindung mit dem Server von Visual Studio Code

      Sobald Sie damit fertig sind, werden alle verfügbaren und konfigurierten Server im Dropdown-Menü angezeigt. Wählen Sie den Server, mit dem Sie sich verbinden möchten, aus dieser Liste aus.

      Wenn Sie sich von Ihrem Rechner zum ersten Mal mit diesem Server verbinden, werden Sie wahrscheinlich eine Aufforderung mit dem SSH Fingerprint-Verifizierungsdialog erhalten, wie im folgenden Bild zu sehen:

      Bestätigen Ihres SSH Fingerprint

      Dadurch wird sichergestellt, dass Sie sich wirklich mit dem richtigen Server verbinden. Sie können dies überprüfen, indem Sie sich bei Ihrem Server manuell anmelden und ssh-keygen -l -f /etc/ssh/ssh_host_key.pub ausführen, um den Fingerabdruck des Servers anzuzeigen. Wenn dieser Fingerabdruck mit dem übereinstimmt, der in Visual Studio Code angezeigt wird, dann verbinden Sie sich tatsächlich mit dem richtigen Server, sodass Sie auf Fortfahren klicken können.

      Visual Studio Code öffnet standardmäßig ein neues Fenster, sobald eine neue Verbindung hergestellt wird. Ein neues Fenster mit dem Empfangsbildschirm wird angezeigt. Sie wissen, dass Ihre Verbindung erfolgreich hergestellt wurde, wenn unten links im grünen Feld SSH: your_ip_address_or_hostname angezeigt wird. Das bedeutet, dass Visual Studio Code verbunden ist und mit Ihrem Remoteserver kommuniziert.

      Erfolgreiche SSH-Verbindung

      Nachdem Sie verbunden sind, können Sie nun Befehle und Code aus Ihrem Editor ausführen.

      Schritt 3 — Ausführen von Code auf dem Remoteserver

      Das Remote-SSH-Plugin ist fertig konfiguriert, sodass es an der Zeit ist, Code auf Ihrem Remotecomputer auszuführen. Öffnen Sie ein Terminalfenster, indem Sie aus der Navigationsleiste oben im Fenster Visual Studio Terminal auswählen und auf Neues Terminal klicken. Sie können auch ein Terminal öffnen, indem Sie Strg+Umschalttaste+` drücken. Das Terminal, das geöffnet wird, ist ein Terminal auf Ihrem Remoteserver, nicht auf Ihrem lokalen Rechner.

      Wenn sich das Terminal öffnet, geben Sie folgenden Befehl aus, um die IP-Adresse Ihres Servers anzuzeigen und zu überprüfen, ob Sie mit Ihrem Remoteserver verbunden sind:

      Sie sehen in Ihrem Terminal folgende Ausgabe:

      Output

      1: lo: <LOOPBACK,UP,LOWER_UP> mtu 65536 qdisc noqueue state UNKNOWN group default qlen 1000 link/loopback 00:00:00:00:00:00 brd 00:00:00:00:00:00 inet 127.0.0.1/8 scope host lo valid_lft forever preferred_lft forever inet6 ::1/128 scope host valid_lft forever preferred_lft forever 2: eth0: <BROADCAST,MULTICAST,UP,LOWER_UP> mtu 1500 qdisc fq_codel state UP group default qlen 1000 link/ether 16:cb:05:5b:30:f1 brd ff:ff:ff:ff:ff:ff inet your_server_ip brd your_broadcast_address scope global eth0 valid_lft forever preferred_lft forever ...

      Um die Fähigkeit zur Ausführung von Remotecode zu testen, erstellen Sie in Ihrem Editor eine neue Python-Datei namens hello.py. Wenn Sie mit Ihrem Remoteserver verbunden sind, werden alle über Visual Studio Code erstellten Dateien auf diesem Server gespeichert, nicht auf Ihrem lokalen Rechner.

      Fügen Sie der Datei folgende Inhalte hinzu:

      hello.py

      print("Hello Sammy!")
      

      Um das Programm auf Ihrem Server auszuführen, öffnen Sie in Visual Studio Code ein Terminal über das Navigationsmenü oder drücken Sie die Tastenfolge Strg+Umschalt+`. Da diese Terminalsitzung mit Ihrem Remoteserver verbunden ist, führen Sie im Terminal folgenden Befehl zur Ausführung Ihres hello.py-Programms aus:

      Die Ausgabe Ihres Programms wird angezeigt.

      Ausführen Ihres Python-Skripts

      Sie können die Datei auch über das Kontextmenü Debug ausführen, indem Sie Ohne Debugging ausführen wählen.

      Anmerkung: Wenn Sie in Visual Studio Code Entwicklungserweiterungen installiert haben (wie die Python-Erweiterung), müssen Sie diese Erweiterungen auf Ihrem Server über den Extension Marketplace neu installieren. Falls Sie diese Plugins zuvor in Visual Studio Code installiert haben, zeigt der Marketplace, wenn Sie erneut nach ihnen suchen, Installieren in SSH: Hostname an. Achten Sie stets darauf, in welchem Entwicklungskontext Sie sich befinden, da Visual Studio Code dort Ihre Plugins installieren und Dateien erstellen wird. Wenn Sie versuchen, Code auszuführen, ohne diese Plugins installiert zu haben, werden in der unteren rechten Ecke des Bildschirms Fehlerdialogfelder angezeigt, in denen Sie zur Installation der Plugins auf Ihrem Remoteserver aufgefordert werden. Nachdem Sie sie installiert haben, müssen Sie Visual Studio Code wahrscheinlich neu laden. Wenn Sie es neu starten, wird es auf dem Remoteserver weiter ausgeführt, ohne dass Sie manuell eine neue Verbindung herstellen müssen.

      Zusammenfassung

      Sie haben Visual Studio Code nun zur Entwicklung auf einem Remoteserver mit SSH konfiguriert. Remoteausführung mit einer IDE bietet viele Vorteile, einschließlich der Fähigkeit, schnell zu testen, wie Ihr Code in verschiedenen Betriebssystemen und Hardwarespezifikationen ausgeführt wird. Solange Sie über eine Internetverbindung verfügen, können Sie sich mit Ihrem Server verbinden und über beliebige Computer mit Ihrem Code arbeiten. Außerdem können Sie mit einer Linux-Umgebung entwickeln, selbst wenn Sie Windows als primäres Betriebssystem verwenden.



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