机器人代码放服务器运行教程：阿里云学生机，9.9 元/月，超值

将代码部署至服务器运行，新手们往往需耗费不少时间，甚至可能陷入重重困境。为此，特此详尽记录相关步骤，以助大家避免走错路。

服务器相关配置查看

服务器的配置信息至关重要。操作时，只需点击下方的云服务器，便可查看到其配置详情。这些配置涵盖了服务器的多种资源信息，如计算能力、存储容量等，这些都与我们的代码运行紧密相连。值得注意的是，不同云服务器提供商在配置显示页面的布局上可能存在差异。

初次查看时，务必认真弄清楚每一项配置参数，比如CPU的核心数量，内存的容量等基本配置信息。这些详尽的配置信息对于我们判断服务器是否能够满足我们代码的运行需求至关重要。

服务器连接方式

服务器连接至关重要。页面右侧有远程连接选项，点击进入后，首次会获取一个远程连接密码，务必牢记，因为每次使用此方法进行远程连接时都需要填写此密码。然而，尽管成功连接后会出现黑色框，但操作起来并不便捷。

putty是一款非常好用的免费工具，可用于进行ssh连接。不过，不同的连接方法在速度和稳定性上可能存在差异。一些用户表示，在使用putty进行连接时，网络波动有时会导致连接不稳定。因此，在选择连接方式时，也要考虑到这些因素。

运行环境准备

运行脚本于服务器之上，便需配置特定的环境。阿里云为学生机预设了2.7.5版本的软件。这就像车辆需依赖适合的道路才能行驶，代码也必须在其对应版本的环境中才能流畅执行。

yum install zlib-devel bzip2-devel openssl-devel ncurses-devel sqlite-devel readline-devel tk-devel gcc make

若版本选择不当，代码便可能遭遇兼容性问题。此外，若需对环境进行升级或调整，操作需格外小心。否则，不当操作可能损害现有运行体系，导致代码无法正常执行。

虚拟环境的使用

https://www.python.org/ftp/python/3.6.8/Python-3.6.8.tar.xz

利用虚拟环境在代码管理上极为便利。它能有效避免脚本运行时出现的库冲突问题。通常情况下，我们会默认使用特定版本的虚拟环境。如果需要，我们还可以指定其他版本来创建虚拟环境。

进行一次脚本运行，最好是采用虚拟环境。毕竟，后续步骤若遭遇库冲突，问题会变得相当复杂。而提前搭建虚拟环境，可以有效降低这种麻烦。然而，创建和管理虚拟环境本身，也并非易事，它需要一定的学习和投入。

tar xf Python-3.6.8.tar.xz -C /usr/local/src/

文件上传与操作

./configure --prefix=/usr/local/python3

服务器内置了ftp服务功能，只需在本地安装相应的客户端软件，便可以顺利连接。一旦连接成功，屏幕上会分别展示服务器端和本地端的文件列表。在需要上传文件时，只需在本地文件上点击右键，选择上传操作，相应的文件便会出现在服务器上。

make && make install

有时候会遇到上传不成功的问题，这可能是由于网络故障，也可能是文件权限问题或其他原因。举例来说，文件过大可能会因为网络不稳定而无法上传，又或者权限不足，导致无法对服务器上的文件进行操作。

/usr/local/python3/bin/pip3 install --upgrade pip

代码在后台的运行与管理

/usr/local/python3/bin/pip3 list

运行代码时，可以设置代码在后台执行。例如，通过使用“-u”选项来指定实时日志输出的目录，以及使用“&”符号来使程序在后台运行。即便关闭了连接，程序仍会继续运行。若要停止后台程序，则必须查找其进程ID（PID）。

后台运行的不同软件所耗费的资源各不相同。明白代码运行所需资源量对于合理分配服务器资源至关重要。你是否在将代码上传至服务器执行时，遇到过数据库连接不成功的问题？期待大家点赞并转发这篇文章，也欢迎在评论区分享你们的亲身经历。

python -V