如何使用Pycharm和Docker实现开发环境自定义

引言

在工作中经常存在这样一种状态，当同时开发多个项目的时候，如果每个项目的环境配置是不一样的，则当需要进行项目切换开发时，是比较痛苦的。

虽说存在各种环境隔离工具，但是仅仅是服务于一种语言的特定开发。项目开发中使用的环境还是蛮多的，有时候还是需要像独立机器那样的环境来进行项目隔离开发。为此以前采用虚拟机方式进行环境隔离。不过使用laptop进行开发，虚拟机解决方案还是不够轻量。

解决思路

其实业界已经成熟的方案来进行环境隔离了，那就是Docker方式。但是目前体验到的Docker最强大的地方还是环境隔离。在开发效率上的提升其实并没有什么直接的促进作用。

为了提高开发效率，还是要进行IDE的扩展和强化。因此，从这两点上来说，如果能够在Pycharm上熟练使用Docker的相关功能，就能够实现轻量级的环境和优雅高效的开发方式。

痛点定义

在日常的工作中，由于开发人员多采用windows和mac系统进行开发，而服务侧则通常使用linux系统进行部署。在通用性满足前提的情况下，问题不大。但当有一定严苛的开发需求出现时，就存在比较大的困扰了。
现在的一个痛点是，需要在本地开发环境对代码进行加密，然后提交到服务器上进行部署，实现源代码的加密部署。由于加密过程中需要打包编译器的相关组件，所以加密后的代码要在相同的系统类型和编译器版本上才能运行。因此在使用Docker隔离的基础上，还需要使用完全一致的开发基础组件。

痛点解决思路

现阶段服务端部署时通常采用直接部署的方式，未采用docker进行部署，所有直接线上线下采用相同版本的Docker镜像行不通，但是由于加密涉及到的仅仅是操作系统类型，编译器类型和语言包，所以保持这三者一致即可。

实施思路

上述思路其实比较简单，不过实现细节的探索过程还是比较曲折的。下面介绍下具体的实现细节（mac版）

安装好Pycharm Professional 版本，普通社区版不具备Docker插件，远程编译和远程部署功能。
安装好Docker，mac这里选择docker for mac进行安装。
启动Docker服务
配置Pycharm连接Docker服务
Pycharm->Perferences->Build,Execution,Deployment ->Docker
选择右边的+号添加Docker服务，填写好对应的本地和容器内部的映射路径对，apply应用即可。
点击Pycharm的services标签页（点击pycharm最左下角的那个博士帽图标，调出services标签页），如下图所示。
右击Docker图标，选择Connect，连接Docker服务，连接成功后，可以看到Docker的管理页，可以看到有具体的容器和镜像。可以对容器和镜像进行相应的增删改查操作。
由于已经下载过对应的Python3.5.4的镜像了，所有这里能够看到，如果想要对应的镜像，可以在下载后再来这里查看。公司线上系统统一的镜像地址请联系运维获取。
这里选择Python3.5.4对应的镜像进行右击，即可进入到容器的配置创建页，默认命名为Docker Image。设置好容器名称，容器的映射端口，卷映射，和一些执行命令等，即可创建对应的容器了。我这里创建一个名为python_test的容器

创建完成后，点击该容器，即可进行该容器的具体管理页。上图中左边红框是新建的容器，右边红框是该容器的对应配置，可以查看和修改，不过修改都是要重启容器的，不建议在容器创建后进行配置修改。

当容器按照定义的配置创建好以后，就需要部署了，对的，容器部署，其实就是容器创建时自定义的那个操作，这边部署的时候执行一下，有点惰性执行的味道。
右键容器名进行部署，即可完成容器的部署操作。部署完之后可以进行验证，比如做了代码映射，可以点击Files查看对应的目录有没有映射成功。
当我们创建好容器，现在就可以进行加密操作了，右击容器名，通过attach进行容器内部，在映射目录中根据requirements.txt安装对应的Python包后，即可运行加密脚本进行加密了。
加密完后，在本地电脑的对应目录中即可看到对应的加密后的文件，此时提交本地修改后，再checkout一份新分支后删除对应的源码即可实现加密提交了。

15.提交完后，停止容器即可。下次再使用时启动容器即可。

思考

其实，这个方案本质上是使用了Pycharm提供的Docker客户端，然后使用命令行的方式进行代码代码。不过因为有了GUI，所以使用起来可能更加便捷。

当然这是一种最基础的方式，有可以通过使用Docker内的远程编译器和远程部署方案来实现。另外，创建Docker的方式也可以使用Dockerfile和yaml脚本的形式，这里暂时用不上，就留待以后说明。