概述
因为之前公司服务器的硬盘出现损坏，导致服务器不能使用，也把我的Jupyter Notebook里的东西全部销毁了。之前那些代码和数据都找不回来了，郁闷了几天。因为自己平时都会做一些技术研究，写写一些demo，为了方便，公司和家里的电脑，都尽量共用一个环境。特别是Python这个，那些库的版本，感觉很乱，没有统一好，而且版本之间的差异性还是比较大。最近想起，PyCharm是可以支持配置远程python环境，也就是远程解释器。以前自己都想配置的，在网上搜了一下，看了一些博客，感觉好麻烦，最后就放弃了。
这次没办法，只能尝试配置一下，这样不管在公司还是家里，都可以共用一个远程环境。到时代码那些，就用github来管理。
配置过程
先打开“PyCharm”，并打开File-->Settings
选择Project:ChToKorean-->Python Interpreter
在那个配置按钮里，选择添加新的解释器（Interpreter）
然后选择“SSH Interpreter”
接着就可以在右侧这里输入Host、Port、Username等信息。
然后“Next”：
然后“Yes”：
输入对应的SSH密码：
接着“Next”，出现以下界面后，再进入远程服务器那里，选择python解释器。
从这里可以看到我们远程服务器的目录。
我们选择我们自己已安装好的python环境，因为我是anaconda安装的，所以进入anaconda的目录。
接着点击“OK”：
接着点击“Finish”：
最后点击“OK”，配置完成。
验证
配置完成之后，我们验证一下，是否已经配置成功。
我们再PyCharm新创建一个Project，File-->New Project
从这个界面可以看到，我们可以选择不同的解释器（Interpreter)：
从这里就可以看到，我们可以选择的解释器（Interpreter)：
我们就选择刚刚配置好的远程解释器。
我们运行看看：
从这里可以看出，PyCharm会自动去调远程解释器。
其实，这里的原理是，PyCharm把我们本地的代码上传到远程服务器那里进行运行，细心的朋友，应该会留意到，我们创建项目的时候，选择解释器的时候，是有个远程路径的，因为我自己选用的默认了，按道理应该可以让大家自定义。
配置支持anaconda其它kernel
因为我自己弄的是anaconda，而且为了防止项目的库版本冲突，我自己习惯了一个项目，一个环境（kernel）。前面我们配置的是anaconda的默认python环境，我们可以现在控制台看看这个python版本信息。
代码如下：
代码语言：javascript复制import sys
def print_hi(name):
# Use a breakpoint in the code line below to debug your script.
print(f'Hi, {name}') # Press Ctrl F8 to toggle the breakpoint.
# Press the green button in the gutter to run the script.
if __name__ == '__main__':
print_hi('PyCharm')
print(sys.version)运行结果：
代码语言：javascript复制Hi, PyCharm
3.7.6 (default, Jan 8 2020, 19:59:22)
[GCC 7.3.0]为了区别，我在这个代码加上TensorFlow的代码，看看能不能执行成功。按道理是不能执行成功的，因为我没有在这个python环境里添加TensorFlow相关的库。
增加以下代码：
代码语言：javascript复制import sys
import tensorflow as tf
def print_hi(name):
# Use a breakpoint in the code line below to debug your script.
print(f'Hi, {name}') # Press Ctrl F8 to toggle the breakpoint.
# Press the green button in the gutter to run the script.
if __name__ == '__main__':
print_hi('PyCharm')
print(sys.version)
print(tf.__version__)
从PyCharm界面来看，都已经提示错误，提示没有这个库，不能导入。
运行之后，也可以看出有报错。
我自己已在远程服务器里新建了一个python环境（kernel），如何用anaconda创建多个python环境，大家可以查看我相关的博客内容，里面有详细过程。我新创建的python环境里，是已经添加了TensorFlow的库，我们现在试试把PyCharm的解释器换到这个环境。
我们还是从之前的界面里配置。File-->Settings
填入对应的服务器信息：
当进入以下界面时，我们要选择对应的虚拟环境路径。
我们直接到anaconda里找，在envs目录里，找到我们之前配置的kernel名字，我这里的名字叫做“my_py37”，然后进入这个目录找到python解释器。
然后就点击“OK”，后续保存即可。
我们重新回到代码编辑界面，可以发现，代码编辑区，没有报错提示，证明TensorFlow库已经导入进来，也证明的我们已经成功切换到不同的python环境。
那我们运行一下，看看是否真的成功了。
代码语言：javascript复制Hi, PyCharm
3.7.11 (default, Jul 27 2021, 14:32:16)
[GCC 7.5.0]
2.0.0因此，我们已经成功切换到有TensorFlow库的python环境，而且是通过anaconda方式创建的虚拟环境（kernel），那我们以后用起来就很方便了。
