注意:如果是使用vscode远程连接服务器debug,则无需执行步骤一,直接从步骤二中的2开始即可。 一、服务器端的docker容器创建时需要注意的问题 创建容器时,一般按照如下命令创建。其中,端口映射参数:-p宿主机port:容器port。 sudo docker run --gpus all -it -d -p 8010:22 --name 容器名称 -v 本地路径或服务...
1.通过跳板机连接远程服务器或远程服务器上的容器(关于连接容器方法,参见博客),可以是多个跳板机,多次跳。比如服务器A是我们个人开发用的装有win10的电脑,服务器C只能通过B来连接,那么服务器A要连接C,就要把服务器B作为跳板机;服务器D只能通过服务器C来连接,那么A连接到D就要把C做为跳板机。 2.是通过代理连接...
sudo gpasswd -a <当前登陆用户名> docker# 从用户组中删除: sudo gpasswd -d <当前登陆用户名> docker 3.重启服务器,这时在点击docker图标就可以看到docker容器和镜像的信息了 进入容器内部断点调试 1.右键想要进入的容器,选择attach vscode,进入容器内部,会打开一个新窗口 2.我这里是python项目,运行以下命令 pi...
你可以安装VSCode的Python插件,并在调试配置中指定远程调试的主机和端口。 容器运行状态问题:确保你的Docker容器正在运行,并且Python脚本也在容器内正确执行。你可以使用docker ps命令检查容器的运行状态,并使用docker logs命令查看容器内的日志输出。 如果以上方法都无法解决问题,你可以尝试使用其他的远程调试...
Python文件未在vscodedocker容器中调试 docker debugging visual-studio-code 打开VSCode。容器由docker扩展启动。随容器附上visual studio代码。开始调试,但终端上没有显示任何内容。添加断点,调试未启动。调试调色板出现一段时间。开始调试,但终端上没有显示任何内容。添加断点,调试未启动。调试调色板出现一段时间。在预...
docker build -f <your_dockerfile_name> -t <your_image_name>:<tag> . 1. 2. 3. 3、运行container: docker run -it --rm \ --user=$(id -u $USER):$(id -g $USER) \ --workdir="/home/$USER" \ --volume="/home/$USER:/home/$USER" \ ...
修改Launcher下config.json里使能Debugpy调试 .vscode里launch.json有两个调试脚本 第一步:在python策略文件内打上断点,F5用launch运行策略,会卡在监听端口处 第二步,左侧调试脚本从launch切到attach to python,点击绿色三角运行,程序会往下走停在断点处
It seems the Python command exeuctions with the arguments as that is all I have running in the terminal. When I inspect the container, it seems it is not passing the args, is there something wrong with my tasks.json? { "type": "docker-run", "label": "docker-run: debug", "depends...
example project with docker container Usingblinkandhello_worldprojects as examples, If you have more example projects, you can put them in the same folder and mount them together in the IDF Docker image; otherwise, it will take your much more space size on your disk as you need to create ...
第一步,在/usr/local/下新建python/app文件夹。 命令:mkdir -p /usr/local/python /usr/local/python/myapp python容器配置的应用目录将映射为/usr/local/python/myapp。 第二步,创建python容器。 命令:docker pull python docker images -a docker run -d --name mypython -p 8022:22 -v /automl:/works...