在使用python进行深度学习/数据分析的路上经常会需要在云端跑代码,或者用Django开发网站的时候也会用到服务器去部署自己的项目,所以拥有一台自己的服务器会带来很多方便。
1 购买一台服务器
在服务器的选择上我推荐阿里云,没啥原因,用熟悉了。如果你有其他品牌的服务器也可以,并且阿里云还有学生优惠。因为面向初学者,下面说下购买流程,首先打开阿里云学生优惠页面
选择如图所示配置,购买即可,因为只用来数据分析,1核2G就够了。购买完毕之后,回到阿里云控制台
你需要关注的就是你的公网ip地址和你刚刚设置的ecs密码
然后打开命令行,ssh连接以下,输入ssh root@ip
ip替换为你的公网ip地址,Windows如果提示ssh命令不存在,参考
##下载并配置anaconda
在按照上面的步骤连接到自己的服务器之后,依此逐条运行下面的命令
yum update -y
yum -y groupinstall "Development tools"
yum install openssl-devel bzip2-devel expat-devel gdbm-devel readline-devel sqlite-devel
wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2019.03-Linux-x86_64.sh
然后执行下面命令,提示enter就按回车,提示输入yes就输入yes再按回车
bash Anaconda3-2019.03-Linux-x86_64.sh
接着运行
vim /root/.bashrc
在打开的文件里面添加
# >>> conda initialize >>>
# !! Contents within this block are managed by 'conda init' !!
__conda_setup="$('/opt/Anaconda3/bin/conda' 'shell.bash' 'hook' 2> /dev/null)"
if [ $? -eq 0 ]; then
eval "$__conda_setup"
else
if [ -f "/opt/Anaconda3/etc/profile.d/conda.sh" ]; then
. "/opt/Anaconda3/etc/profile.d/conda.sh"
else
export PATH="/opt/Anaconda3/bin:$PATH"
fi
fi
unset __conda_setup
# <<< conda initialize <<<
完毕之后按esc然后输入:wq回车即可
最后执行source ~/.bashrc
使环境生效就大功告成。
为了测试是否成功配置,我们在命令行输入python如果进入了python3.7代表配置成功。
filezilla的使用
因为我们不是专业的运维人员,所以在以后上传、修改文件什么的,如果使用ls等命令会很麻烦,所以在大多数情况下借助第三方软件即可。首先打开filezilla官网下载并安装你电脑系统的filezilla。之后打开这个软件
输入密码,出现了你的文件夹就代表连接成功。在以后我们将使用该软件进行数据传输。