- 使用情景





远程解释器的使用情景是，我们想在linux服务器上运行一个程序，并且想调试这个程序，并且远程linux服务器上的python环境是安装好了的，是迎合我们的程序执行的。

我们不想在linux服务器安装一些调试的软件，我们也不想在本地安装python环境迎合程序。

我们想要的是：借助本地windows版本的Pycharm调试，借助服务器上的python环境运行程序。

-  结论

远程解释器提供了这一功能。

---

* 方法1

使用Pycharm 随便创建一个工程，然后

1 打开解释器选择

2 add

3 打开SSH 解释器配置

4 填写host等等一步一步到最后，Pycharm 会自动在远程解释器的/tmp创建一个工程，并且把本地工程传上去。

![在这里插入图片描述](/static/img/images/00691.png)

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* 方法2

1 打开发布选项，配置好路径。路径需要已经在服务器里存在。

2 然后去选SSH解释器

![在这里插入图片描述](/static/img/images/00692.png)

![在这里插入图片描述](/static/img/images/00693.png)

![在这里插入图片描述](/static/img/images/00694.png)

Pycharm 远程解释器配置说明 ssh python

用这个软件：





[https://www.neat-reader.cn/downloads/converter](https://www.neat-reader.cn/downloads/converter)

![在这里插入图片描述](/static/img/images/00726.png)

![在这里插入图片描述](/static/img/images/00727.png)

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工具使用





```python
# from sympy import *
# def dasdasdasdas():
#
#
#
#     a = 12
#     b = Symbol('b')
#     c = Symbol('c')
#     d = Symbol('d')
#     ee = Symbol('ee')
#     rou = Symbol('rou')
#
#     theta = Symbol('theta')
#     rr = Symbol('rr')
#
#     solved_value = solve([cos(theta / 180 * pi) - (a / b), cos(rou / 180 * pi) - (c / d),
#                           cos(rr / 180 * pi) - (ee / c), a ** 2 + ee ** 2 - c ** 2,
#                           b ** 2 - a ** 2 - d ** 2 + c ** 2,
#                           b ** 2 + ee ** 2 - d ** 2], [b, c, d, ee, rou])
#     for i in solved_value:
#         print(i[-1])
# 180*acos(sqrt(1/(sin(pi*rr/180)**2 + cos(pi*rr/180)**2*cos(pi*theta/180)**2))*cos(pi*theta/180))/pi
# -180*acos(sqrt(1/(sin(pi*rr/180)**2 + cos(pi*rr/180)**2*cos(pi*theta/180)**2))*cos(pi*theta/180))/pi + 360
# 180*acos(-sqrt(1/(sin(pi*rr/180)**2 + cos(pi*rr/180)**2*cos(pi*theta/180)**2))*cos(pi*theta/180))/pi
# -180*acos(-sqrt(1/(sin(pi*rr/180)**2 + cos(pi*rr/180)**2*cos(pi*theta/180)**2))*cos(pi*theta/180))/pi + 360
if __name__ == '__main__':
    from math import *
    rr=45
    theta=40
    print(180*acos(sqrt(1/(sin(pi*rr/180)**2 + cos(pi*rr/180)**2*cos(pi*theta/180)**2))*cos(pi*theta/180))/pi)
```

30.682056176433413

rr是坡向角度减去火蔓延角度的那个角

theta是坡度

python 已经 坡度 坡向 和 风向 求风向与坡的线往下投影的那个角

参考了这个：https://blog.csdn.net/u014793102/article/details/103869480





面积计算：

高德网址：https://developer.amap.com/demo/javascript-api/example/calcutation/ring-area

![在这里插入图片描述](/static/img/images/00766.png)

也就是说 这些个坐标边界计算出来的结果面积就是左边那个数字。

代码：

```python
from math import asin, sqrt, cos, pi
def st_area(wkt_list):
    # 弧度
    radian = pi / 180.0
    # 地球半径
    radius = 6378137
    # 地球弧度
    earth_radian = radius * radian
    # 面积
    area = 0
    length = len(wkt_list)
    if length < 3:
        return 0
    for index in range(0, length - 1):
        front_point = wkt_list[index]
        rear_point = wkt_list[index + 1]
        front_sector = front_point[0] * earth_radian * cos(front_point[1] * radian)
        front_line = front_point[1] * earth_radian
        rear_sector = rear_point[0] * earth_radian * cos(rear_point[1] * radian)
        area += (front_sector * rear_point[1] * earth_radian - rear_sector * front_line)
    wkt_rear = wkt_list[length - 1]
    wkt_front = wkt_list[0]
    wkt_rear_sector = wkt_rear[0] * earth_radian * cos(wkt_rear[1] * radian)
    wkt_rear_line = wkt_rear[1] * earth_radian
    wkt_front_sector = wkt_front[0] * earth_radian * cos(wkt_front[1] * radian)
    area += wkt_rear_sector * wkt_front[1] * earth_radian - wkt_front_sector * wkt_rear_line
    return 0.5 * abs(area) / 1000000
a = [
    [116.169465, 39.932670],
    [116.160260, 39.924492],
    [116.150625, 39.710019],
    [116.183198, 39.709920],
    [116.226950, 39.777616],
    [116.442621, 39.799892],
    [116.463478, 39.790066],
    [116.588276, 39.809551],
    [116.536091, 39.808859],
    [116.573856, 39.839643],
    [116.706380, 39.916740],
    [116.600293, 39.937770],
    [116.514805, 39.982375],
    [116.499935, 40.013710],
    [116.546520, 40.030443],
    [116.687668, 40.129961],
    [116.539697, 40.080659],
    [116.503390, 40.058474],
    [116.468800, 40.052578]
]
print(st_area(a))
```

结果是：

952.8632989570312

单位是平方千米，和高德地图API一致。


两点之间的距离计算：

https://developer.amap.com/demo/javascript-api/example/calcutation/calculate-distance-between-two-markers

![在这里插入图片描述](/static/img/images/00767.png)

```python
from math import asin, sqrt, cos, pi
# point_a,point_b是经纬度,格式为[lng,lat]
def st_distance(point_a, point_b):
    # 弧度
    radian = pi / 180.0
    # 地球半径
    radius = 6378137
    f = point_a[1] * radian
    h = point_b[1] * radian
    k = 2 * radius
    d = point_b[0] * radian - point_a[0] * radian
    e = (1 - cos(h - f) + (1 - cos(d)) * cos(f) * cos(h)) / 2
    return k * asin(sqrt(e))
print(st_distance([116.368904, 39.923423],[116.387271, 39.922501]))
```

代码结果是1571.3795388458316

单位是米，和高德地图API一致。

python 高德地图 距离计算 面积计算

从远端拷贝文件到本地当前目录：





```python
scp root@172.18.43.32:/home/kevin_xie/writer.py ./
```


从本地拷贝文件到远端服务器：

```python
scp scripts.tar.gz root@172.18.43.32:/home/kevin_xie/
```

scp root@172.18.43.32:/home/kevin_xie/writer.py ./

我是一个专注技术分享的博主,尤其爱搞深度学习和单片机电子。你现在看到的是我的个人博客网站。