一、下載相應開發工具
Pycharm ：下載地址
二、部署開發機
一般在工作過程中，開發環境並不是本地環境，而是指在開發機；因為，有很多依賴本地部署非常麻煩，而開發機中則內置了很多相關的服務
三、代碼自動化部署
由於我們在本地進行代碼編輯、在開發機中進行代碼的運行及調試，因此，需要一種很方便的方式進行代碼的遠程自動化部署
Pycharm 基於SFTP 的自動化部署
Pycharm 中集成了基於SFTP的自動化部署方案，可以實時將改動的代碼部署於線上服務器。
Add Server
配置路徑：Tools -> Deployment -> Configuration -> Add (左上角加號) : Type 選擇SFTP
Connection
說明：
SFTP host ：開發給的IP
Root path ：當前代碼及依賴的架包等共同的父目錄（在頭條，源代碼一般部署在/opt/tiger 目錄下，請確保當前的用戶在該目錄擁有讀寫權限）
User name ：登錄開發集的用戶名
Auth type：使用Key pair 可以很方便的進行登錄
Mapping
Deloyment path：源碼上傳到服務器時的目錄
因為在Configuration 中我們已經配置了Root path，因此，此處的Deloyment path 選擇相對的根目錄即可
配置自動上傳
Tools -> Deployment -> Automatic Upload(always) 即可自動將修改的代碼上傳至服務器中
說明：點擊Upload to *** 即可將當前代碼手動上傳至開發機
四、遠程調試環境
現在我們的代碼在開發機中運行，在開發過程中，我們需要對我們開發的代碼進行高效的調試，檢查代碼邏輯的正確性。遠程調試方法有兩種：遠程調試 和 查看Log
遠程Debug的有點在於將開發機當做本地環境，可以實時跟蹤檢查點的數據結果、實時查看日志
配置Project Interpreter
配置遠程服務器
Preference -> Project -> Project Interpreter -> Add -> SSH Interpreter -> Exsiting server configuration
由於我們在之前已經配置了Deployment Configuration Connection ，因此只要選擇對應的Deployment Configuration即可
配置Interpreter
Interpreter: 在下一步中選擇對應的python執行器，由於頭條真對MySQLdb等做了服務發現等相關的修改，該修改后的架包放置於：/opt/tiger/ss_lib/python_package/bin/python 下，因此，可以選擇該Python執行器作為Interpreter 或者生成自己的env
Sync folders: 選擇自己在服務器中存放源碼的目錄
五、遠程運行及調試
遠程運行
如本地環境一般運行python程序即可
配置相關依賴
由於項目需要許多外部依賴，如果盡在PYTHONPATH中配置對應的路徑會存在幾個問題：
- 多個項目公用PYTHONPATH 會相互影響
- 無法再外部依賴內進行遠程debug，因此無法了解內部運行情況
本地與遠程依賴關聯方法如下：
配置本地依賴
將相應的依賴下載到本地，並Add Content Root
Preference -> Project -> Project Structure -> Add Content Root 選擇下載到本地的依賴
依賴遠程關聯
由於大部分的依賴在/opt/tiger 下，因此不需要下載；如果該目錄下不存在，則可以選擇從git中下載，一般存在目錄都會放在/opt/tiger 下
Path mapping
在Run -> Edit Configurations 下配置對應的Path mapping，配置依賴的本地和遠程地址即可。
現在就可以像在本地一樣debug 你的代碼了！！！