pycharm docker windows

### 配置PyCharm以支持Docker容器化开发环境

#### 准备工作
为了使 Windows 上的 PyCharm 支持 Docker 容器化开发环境，需先确认已安装 Docker Desktop 并启动服务。确保 Docker 可正常运行并能够拉取镜像。

#### 下载和配置 Ubuntu 桌面 Docker 镜像
通过命令行工具（如 PowerShell 或 CMD），可以使用 `docker pull ubuntu` 来获取最新的官方 Ubuntu 镜像[^1]。接着利用此基础镜像来定制适合编程工作的环境：

docker run -it --name pycharm_env ubuntu /bin/bash

上述指令会创建一个新的名为 `pycharm_env` 的交互式终端实例，在其中可继续完成后续设置操作。

#### 创建 Miniconda 虚拟环境
考虑到 CUDA 环境及其他依赖项可能被多个项目共享的情况，建议在容器内部署 Miniconda 作为包管理解决方案，并据此建立独立于宿主机系统的 Python 解释器版本及其库文件集合[^2]。具体做法如下所示：

apt-y wget bzip2
wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh -O ~/miniconda.sh
bash ~/miniconda.sh -b -p $HOME/miniconda
echo "export PATH=$HOME/miniconda/bin:$PATH" >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc
conda create --name myenv python=3.x anaconda
conda activate myenv

这里假设目标是构建一个基于 Python 3.x 版本的新环境；实际应用时可根据需求调整参数值。

#### PyCharm 中集成 Docker 和远程解释器
回到 PyCharm IDE 内部，依次点击菜单栏上的 **File -> Settings (Ctrl+Alt+S)** ，导航至左侧列表中的 **Build, Execution, Deployment -> Docker** 。按照提示添加本地可用的 Docker 连接选项——通常只需指定默认套接字路径即可满足大多数场景下的连接要求。

随后转到 **Project Interpreter** 页面，选择右上角齿轮图标旁边的加号按钮，选取 **Add... -> Docker Compose** （如果适用的话）或直接挑选现有的 Docker Container 实例作为新的解释器源。对于后者而言，则要输入先前定义好的容器名称 (`pycharm_env`) 以及完整的 Python 执行程序位置（例如 `/root/miniconda/envs/myenv/bin/python`）。此时应当能看到由 Conda 构建出来的虚拟环境中所包含的各项软件包清单。

#### 测试 Django 应用部署情况
当一切准备就绪之后，可以通过修改项目的 `settings.py` 文件来验证整个流程是否顺畅无阻。特别是针对数据库部分，应参照既定模式指明外部 MySQL 数据库的位置和其他必要属性[^3]。

DATABASES = {
    'default': {
        'ENGINE': 'django.db.backends.mysql',
        'NAME': 'sms',  
        'HOST': 'mysql',   
        'USER': 'root',
        'PASSWORD': 'root',
        'PORT': '3306',
    }
}

以上步骤完成后，便可在 Windows 系统之上借助 PyCharm 成功搭建起一套功能完备且易于维护更新的 Docker 化开发平台了。