目錄
前言
一、准備工作
二、為docker鏡像配置ssh-server
三、將本地目錄映射到docker容器中
四、將pycharm於docker容器相鏈接
前言
本文中，將詳細講述如何使用pycharm調用docker中的python環境，並處理宿主機(本地)中的文件。
一、准備工作
本文所需要的工具如下
1.pycharm(專業版)，只有專業版才支持ssh鏈接進行調試，而本文中pycharm與docker容器之間的鏈接就是通過ssh來完成的(注意，不是鏡像)，沒有專業版的小伙伴可以去官網使用edu郵箱申請一下。
2.docker社區版，這個直接上官網下載就好了，安裝教程見https://blog.csdn.net/ambm29/article/details/96151358
3.配置好python環境的docker鏡像，可以直接從docker hub上下載，也可以參照如下教程進行配置：https://blog.csdn.net/ambm29/article/details/96278696
二、為docker鏡像配置ssh-server
首先啟動docker鏡像，創造一個新的容器，並在該容器中安裝ssh-server
PS C:\Users\ChenJH> docker run -it ubuntu:potk
# 創造docker容器
(base) root@dd53ea4c2f2b:/# apt-get install openssh-server
# 安裝ssh-server
之后檢查ssh-server是否安裝成功
(base) root@dd53ea4c2f2b:/# systemctl restart sshd
出現如下結果，即為安裝成功
接下來，設置ssh-server自動啟動
echo 'service ssh start'>>~/.bashrc
隨后，為ssh登錄設置一個密碼，這里密碼暫定為csdn，請牢記你的密碼，同時，用戶名默認為root
(base) root@dd53ea4c2f2b:/# passwd
Enter new UNIX password:
Retype new UNIX password:
passwd: password updated successfully
使用命令vim /etc/ssh/sshd_config，修改下面兩個配置
PermitRootLogin yes
UsePAM no
如果沒有安裝vim,使用如下命令安裝
apt-get install vim
echo ':set term=builtin_ansi' >> /usr/share/vim/vimrc
# 第二行如果不加的話會出現在vim中方向鍵使用失靈的情況
到這里，docker容器中的ssh-server就已經全部配置成功了，下面我們將該容器提交為鏡像，留在后面使用。
(base) root@dd53ea4c2f2b:/# exit
exit
PS C:\Users\ChenJH> docker ps -a
CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES
dd53ea4c2f2b ubuntu:potk "/bin/bash" About an hour ago Exited (0) 13 seconds ago condescending_kell
PS C:\Users\ChenJH> docker commit dd53ea4c2f2b ubuntu:ssh
sha256:a3d978258f5901210263cfa730d8b54a230df356e4c302b4a22e0ebd744e21a3
PS C:\Users\ChenJH> docker images
REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE
ubuntu ssh a3d978258f59 5 seconds ago 8.94GB
ubuntu potkd c7c187496762 30 hours ago 9.01GB
不熟悉有關鏡像和容器相關操作的朋友可以看這篇教程https://blog.csdn.net/ambm29/article/details/96151358
三、將本地目錄映射到docker容器中
筆者認為，我們之所以配置docker，是因為docker可以被當作一種可移植的開發環境，通過組建自己的docker，可以在很方便的將開發環境中的程序部署到生產環境中。
但是在實際應用時，如果將需要處理的數據和代碼都放入docker鏡像或者容器中，docker鏡像會變得越來越龐大，因此我們使用映射本地文件夾到docker容器中的方法，就可以通過docker中的環境來處理本地文件了。
docker映射本地文件夾的命令如下：
docker run -v [本地文件夾的路徑]:[docker容器中映射的目標文件夾路徑] [IMAGE]:[TAG]
如上所示，我們將本地的‘C:\opencv’文件夾，映射到docker容器中的‘/data’文件夾中。
docker run -it -v C:\opencv:/data ubuntu:ssh
我們來試試效果：
PS C:\Users\ChenJH> docker run -it -v C:\opencv:/data ubuntu:ssh
* Starting OpenBSD Secure Shell server sshd
# 啟動容器
(base) root@4661eca714bc:/# cd /data/
# 切換到/data目錄
(base) root@4661eca714bc:/data# ll
total 4
drwxrwxrwx 2 root root 0 Jul 19 09:42 ./
drwxr-xr-x 1 root root 4096 Jul 19 09:44 ../
drwxrwxrwx 2 root root 0 Jul 10 01:29 opencv/
# 查看該文件夾中有什么文件
(base) root@4661eca714bc:/data# mkdir hello_docker
# 為了驗證效果，我們在該目錄下新建一個叫hello_docker的文件夾
(base) root@4661eca714bc:/data# ll
total 4
drwxrwxrwx 2 root root 0 Jul 19 09:44 ./
drwxr-xr-x 1 root root 4096 Jul 19 09:44 ../
drwxrwxrwx 2 root root 0 Jul 19 09:44 hello_docker/
drwxrwxrwx 2 root root 0 Jul 10 01:29 opencv/
# 可以看到，文件夾建立成功
接下來，切換到windows,看看‘C:\opencv’下有沒有多出一個文件夾。
OK，離成功又進一步，這說明我們在docker環境中成功處理了宿主機中的文件。
四、將pycharm於docker容器相鏈接
為了使pycharm可以通過ssh鏈接到docker容器，我們需要為docker容器分配端口，分配端口的命令如下：
docker run -p [宿主機端口號]:[要映射的docker容器端口號] [IMAGE]:[TAG]
如上，我們使用以下命令開啟開啟映射端口並且映射目錄的容器，在這里，我們將docker容器中的22端口(ssh默認端口)映射到宿主機的10001(隨便寫的)端口中。不同的是，我們這次不啟動docker的命令行，而是使用守護進程的方式讓docker容器在后台運行，這時，只需要把'-it'改成'-id‘就行，‘d’在這里的意思即為讓該容器以守護進程的方式運行。
docker run -id -p 10001:22 -v C:\Users\ChenJH\Documents\DataSet:/data --privileged=true -d ubuntu:ssh /usr/sbin/init
可以看到，我們的容器不僅運行成功，而且端口也映射好了，現在我們對docker鏡像的操作就可以告一段落，下面我們將進入pycharm進行設置。
首先確認我們的Pycharm是專業版，分辨方法也非常簡單，在啟動pycharm時，如果有看到professional字樣，那就說明你的pycharm是專業版啦。
在本文中，我們添加為pycharm添加docker環境的方法是通過遠程ssh的方式來添加的，但其實Pycharm已經為我們設置好了直接使用docker環境的方法，但是筆者一直沒有調試成功，所以這也是一種曲線救國的辦法吧。
打開pycharm后，在狀態欄中選擇File->Settings->progect:[你的項目名字]->project interpreter->頁面左上的小齒輪->Add
之后，選擇SSH Interpreter(如果沒這個選項說明你pycharm的是社區版)，然后按照圖中的設置，注意port中要填入你，剛才映射到宿主機中端口號(上一步中我們將docker容器中的22端口映射到了10001端口，因此這里填寫10001)，127.0.0.1的意思是本地環回，不太理解的朋友們照着填就好了。
輸入密碼，剛才設置的密碼是csdn。
下面這一步比較復雜，大家可以結合實踐多試試，在Interpreter中設置你的Python環境安裝路徑，不確定的話就去docker容器中找一找。
Sync folders中填寫本地要和docker容器中哪個文件夾建立聯系，因為pycharm遠程的原理是將遠程的Py文件下載到本地修改，然后在運行和調試時發送到遠程去執行。注意，這里的遠程和本地分別置docker鏡像和宿主機。(仔細看路徑，還記得我們將本地的文件夾映射到了/data路徑么，所以這里其實處理的是本地的程序)
之后，遠程環境就已經配置好了，我們在狀態欄中選擇Tools->Deployment->Browse Remote Host
就可以看到我們docker容器的里的文件系統了，如下圖所示，我們找到剛才設置的遠程映射路徑，如果你的路徑找對的話，文件夾會顯示為綠色，如下圖所示。
我們右鍵綠色的文件夾，選擇Sync with local,他會掃描本地與遠程的差異，見下圖
因為只需要同步py文件，因此在Filter中輸入*.py,之后點回車，在點擊綠色的快進號(兩個三角形)，本地的py文件就下載好了。如下圖所示。
現在，我們就可以像編輯本地文件一樣，通過docker里的Python環境來處理本地數據了(其實/data路徑映射的是本地的文件夾)。當然這塊有點復雜，希望大家可以動手實際操作下。
參考：https://blog.csdn.net/ambm29/article/details/96483086