在云服务器上运行代码（在云服务器上编程）

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本篇文章给大家谈谈在云服务器上运行代码，以及在云服务器上编程对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

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本文目录一览：

1、如何在云服务器上部署持久运行scrapy
2、如何在云端服务器运行Jupyter Notebook
3、如何在云服务器正常运行java程序
4、在云服务器ecs上运行python socket模块的服务器端代码，用自己的笔记本运
5、我在云服务器上（linux系统)想用php代码调用一个exe程序，passthru("$data",$result)，却总是返回126.

如何在云服务器上部署持久运行scrapy

　作为linux服务器管理员,经常要使用ssh登陆到远程linux机器上做一些耗时的操作。

也许你遇到过使用telnet或SSH远程登录linux,运行一些程序。如果这些程序需要运行很长时间(几个小时)，而程序运行过程中出现网络故障，或者客户机故障，这时候客户机与远程服务器的链接将终端，并且远程服务器没有正常结束的命令将被迫终止。

又比如你SSH到主机上后，开始批量的scp命令，如果这个ssh线程断线了，scp进程就中断了。在远程服务器上正在运行某些耗时的作业，但是工作还没做完快要下班了，退出的话就会中断操作了，如何才好呢?

我们利用screen命令可以很好的解决这个问题。实现在断开SSH的情况下,在服务器上继续执行程序。

那什么是screen命令?

Screen被称之为一个全屏窗口管理器，用他可以轻松在一个物理终端上获得多个虚拟终端的效果。

Screen功能说明：

简单来说，Screen是一个可以在多个进程之间多路复用一个物理终端的窗口管理器,这意味着你能够使用一个单一的终端窗口运行多终端的应用。Screen中有会话的概念，用户可以在一个screen会话中创建多个screen窗口，在每一个screen窗口中就像操作一个真实的telnet/SSH连接窗口那样。

Screen命令语法：

screen [-AmRvx -ls -wipe][-d 作业名称][-h 行数][-r 作业名称][-s ][-S 作业名称]

Screen命令参数：

-A -[rR] 将所有的视窗都调整为目前终端机的大小。

-c filename 用指定的filename文件替代screen的配置文件’.screenrc’.

-d [pid.tty.host] 断开screen进程(使用该命令时，screen的状态一定要是Attached，也就是说有用户连在screen里)。一般进程的名字是以pid.tty.host这种形式表示(用screen -list命令可以看出状态)。

-D [pid.tty.host] 与-d命令实现一样的功能，区别就是如果执行成功，会踢掉原来在screen里的用户并让他logout。

-h 行数　指定视窗的缓冲区行数。

-ls或–list 显示目前所有的screen作业。

-m 即使目前已在作业中的screen作业，仍强制建立新的screen作业。

-p number or name 预先选择一个窗口。

-r [pid.tty.host] 恢复离线的screen进程，如果有多个断开的进程，需要指定[pid.tty.host]

-R 先试图恢复离线的作业。若找不到离线的作业，即建立新的screen作业。

-s shell 指定建立新视窗时，所要执行的shell。

-S 作业名称指定screen作业的名称。(用来替代[pid.tty.host]的命名方式,可以简化操作).

-v 显示版本信息。

-wipe 检查目前所有的screen作业，并删除已经无法使用的screen作业。

-x 恢复之前离线的screen作业。

Screen命令的常规用法:

screen -d -r:连接一个screen进程，如果该进程是attached，就先踢掉远端用户再连接。

screen -D -r:连接一个screen进程，如果该进程是attached，就先踢掉远端用户并让他logout再连接

screen -ls或者-list:显示存在的screen进程，常用命令

screen -m:如果在一个Screen进程里，用快捷键crtl+a c或者直接打screen可以创建一个新窗口,screen -m可以新建一个screen进程。

screen -dm:新建一个screen，并默认是detached模式，也就是建好之后不会连上去。

screen -p number or name:预先选择一个窗口。

Screen实现后台运行程序的简单步骤:

1 要进行某项操作时，先使用命令创建一个Screen:

代码如下:

[linux@user~]$ screen -S test1

2接着就可以在里面进行操作了，如果你的任务还没完成就要走开的话，使用命令保留Screen：

代码如下:

[linux@user~]$ Ctrl+a+d #按Ctrl+a，然后再按d即可保留Screen

[detached] #这时会显示出这个提示，说明已经保留好Screen了

如果你工作完成的话，就直接输入:

代码如下:

[linux@user~]$ exit #这样就表示成功退出了

[screen is terminating]

3 如果你上一次保留了Screen，可以使用命令查看：

代码如下:

[linux@user~]$ screen -ls

There is a screen on:

9649.test1 (Detached)

恢复Screen，使用命令：

代码如下:

[linux@user~]$ screen -r test1 (or 9649)

Screen命令中用到的快捷键

Ctrl+a c ：创建窗口

Ctrl+a w ：窗口列表

Ctrl+a n ：下一个窗口

Ctrl+a p ：上一个窗口

Ctrl+a 0-9 ：在第0个窗口和第9个窗口之间切换

Ctrl+a K(大写) ：关闭当前窗口，并且切换到下一个窗口(当退出最后一个窗口时，该终端自动终止，并且退回到原始shell状态)

exit ：关闭当前窗口，并且切换到下一个窗口(当退出最后一个窗口时，该终端自动终止，并且退回到原始shell状态)

Ctrl+a d ：退出当前终端，返回加载screen前的shell命令状态

多窗口

screen，像许多的窗口管理器一样，能支持多窗口。这个功能在处理多个任务且同时没有打开新的会话时很有用。作为一个系统管理员，我常常要同时开四五个SSH会话。在每个shell下，我可能要处理两三个任务。不使用screen的话，需要15个SSH 会话，15次登录，15个窗口等等。使用screen，每个系统都分配到一个单独的会话中，我通过screen来管理系统上不同的作业。

要打开新的窗口，只需要使用“Ctrl-A”“c”。创建的新的窗口会显示一个默认的命令提示符。例如，我可以运行top命令后再打开一个新的窗口来做其它的工作。Top继续留在那运行!可以亲身实验一下，启动screen并运行top。(注：为了节省空间我截断了多个屏幕。)

启动top

代码如下:

Mem: 506028K av, 500596K used, 5432K free,

0K shrd, 11752K buff

Swap: 1020116K av, 53320K used, 966796K free

393660K cached

p PID USER PRI NI SIZE RSS SHARE STAT %CPU %ME

6538 root 25 0 1892 1892 596 R 49.1 0.3

6614 root 16 0 1544 1544 668 S 28.3 0.3

7198 admin 15 0 1108 1104 828 R 5.6 0.2

现在可以通过“Ctrl-A”“c”来打开一个新窗口

代码如下:

[admin@ensim admin]$

To get back to top, use "Ctrl-A "n"

Mem: 506028K av, 500588K used, 5440K free,

0K shrd, 11960K buff

Swap: 1020116K av, 53320K used, 966796K free

392220K cached

p PID USER PRI NI SIZE RSS SHARE STAT %CPU %ME

6538 root 25 0 1892 1892 596 R 48.3 0.3

6614 root 15 0 1544 1544 668 S 30.7 0.3

你可以创建多个窗口然后通过“Ctrl-A”“n”切换到下一个窗口，或者使用“Ctrl-A”“p”返回上一个窗口。当你在其它窗口工作时，其它窗口的每个程序都会保持运行。

退出screen

有两种方式退出screen。第一种和登出一个shell一样，你可以通过“Ctrl-A”“K”或者“exit”来终止一个窗口。这样当前的窗口会被关闭，如果你打开了多个窗口，你就会直接转到其余中的一个，而如果是仅有的一个窗口时，你就退出了screen。

另外一种退出screen的方式是分离窗口。这种方式只是简单地关闭了窗口但进程仍运行着。如果你有确定要长时间执行的进程，还需要关闭SSH程序时，你便可以使用“Ctrl-A”“d”分离窗口。这会使你回到shell中。所有的screen窗口都待在那里，你可以稍后重新接管它们。(译者注：这很像我们实际中的最小化窗口和程序后台运行)

接管会话

假设你正用着screen花了很长时间编译着一个程序，突然间你的连接断开了。请不用担心，screen会保存你的编译进度。重新登录你的操作系统后使用screen列表工具查看有哪些会话正在运行：

代码如下:

[root@gigan root]# screen -ls

There are screens on:

31619.ttyp2.gigan (Detached)

4731.ttyp2.gigan (Detached)

2 Sockets in /tmp/screens/S-root.

在这里，我有两个不同的screen会话。要需要重新接管其中一个，使用恢复窗口的命令：

代码如下:

[root@gigan root]#screen -r 31619.ttyp2.gigan

只需要使用 -r 选项再接会话的名，现在你便可以重新回到刚才的屏幕。令人欣喜的是，你还可以在任何地方重新接管。不论在办公室还是其它客户端上，你都可以使用screen来启动一项工作然后退出。

多窗口

启动top

代码如下:

Mem: 506028K av, 500596K used, 5432K free,

0K shrd, 11752K buff

Swap: 1020116K av, 53320K used, 966796K free

393660K cached

p PID USER PRI NI SIZE RSS SHARE STAT %CPU %ME

6538 root 25 0 1892 1892 596 R 49.1 0.3

6614 root 16 0 1544 1544 668 S 28.3 0.3

7198 admin 15 0 1108 1104 828 R 5.6 0.2

现在可以通过“Ctrl-A”“c”来打开一个新窗口

代码如下:

[admin@ensim admin]$

To get back to top, use "Ctrl-A "n"

Mem: 506028K av, 500588K used, 5440K free,

0K shrd, 11960K buff

Swap: 1020116K av, 53320K used, 966796K free

392220K cached

p PID USER PRI NI SIZE RSS SHARE STAT %CPU %ME

6538 root 25 0 1892 1892 596 R 48.3 0.3

6614 root 15 0 1544 1544 668 S 30.7 0.3

退出screen

接管会话

代码如下:

[root@gigan root]# screen -ls

There are screens on:

31619.ttyp2.gigan (Detached)

4731.ttyp2.gigan (Detached)

2 Sockets in /tmp/screens/S-root.

在这里，我有两个不同的screen会话。要需要重新接管其中一个，使用恢复窗口的命令：

代码如下:

[root@gigan root]#screen -r 31619.ttyp2.gigan

在云服务器上运行代码（在云服务器上编程）

如何在云端服务器运行Jupyter Notebook

垫场演出：如何在ipython Notebook里运行R？（一行命令搞定版）

从去年开始，我抛弃了mathmatica,eviews,matlab之类的商业统计和数学软件，开始拥抱开源数据分析。这一方面是因为工作需要，想掌握一门更通用的编程语言，一方面也因为和所有中国的分析师一样，我用的是盗版的eviews和matlab，因此是完全没有客户支持。为了解决日常问题而花的研究文档和stackoverflow上的工作量，并不比用开源软件更少。而开源的好处是，实在查不到解决方案了，至少我还可以去看源代码，虽然看不看得懂可以再讨论，但 I‘d like to have the option。

大家都知道开源数据分析的两大利器，IPython 和 R。一般来说，IPython从Python发展而来，更倾向于科学计算。互联网数据分析更喜欢用。而R是统计学家发展出的一门语言，在金融、经济和社会科学领域应用更广泛。我更喜欢R的数据解构和与数学相关的syntax，在读完R的入门教程之后，很多时候我都不需要去查文档，猜都能猜到我想用的一些函数名称(lag(),diff())。另一方面，我也喜欢Ipython Notebook的交互方式，在富文本的展示效果和使用体验上，R markdown简直就是个不成熟的玩具，更何况Python还是个更成熟的通用编程语言，除了数据以外，几乎可以和这个世界的一切协议进行通信。之前，我一直是在用Rstudio调试R代码，用Anaconda的IPython Notebook或者spyder调试Python代码，有必要的话再通过Rpy2之类的接口综合起来。

但是8月底，收到了Anaconda的一封邮件：Ipython Notebook升级到4.0，改名Jupyter。而且，可以开始用conda管理R的程序包了，Anaconda正式支持R！下载安装Anaconda，然后一条命令：

conda create -n my-r-env -c r r-essentials

就可以创建R的虚拟环境，安装由Anaconda维护的R发行版本r-essentials 然后在ipython Notebook里面用R的语法调试、运行R程序！Windows,Linux,OS X全都可用！how cool is that！再见啦，rpy2。

正场：如何在云端运行Jupyter Notebook?

成功在ipython里面创建了R的环境之后，我又想尝试之前的一个想法了，部署一个云端的计算服务器。传统行业还没有进入大数据时代，数据量相对较小，绝大部分运算任务都是在我的笔记本上解决。但因为开始用Python了，也开始自己写爬虫、甚至想做自己的云端数据可视化方案(否则怎么向非码农的领导展示花了这么多时间的研究成果？代码？）。当然，rstudio拥有rstudio server版本，也可以在云端运行。但我觉得ipython的界面是一个更漂亮的前端页面，支持markdown功能，可以写入很多注释文档，以便非码农使用。另一方面，ipython支持bokeh,一个html5的数据可视化方案。

google了一阵之后发现，目前网上所有在云端安装ipython notebook的方案都是基于ipython 2.x的。而在ipython3.0之后，原有的配置方法已经不可用，只好自己去研究文档。经过几个小时的试错，终于在云端开始跑起了。

以下是主要步骤，前提是，拥有一个虚拟机，并且有ssh账号登陆。没有的同学可以自己在阿里云之类的服务商处申请，个人推荐”1元免费试用“1个月的微软云。一般这些主机服务商都会提供一个基本的教程，因此从设置主机直到创建账号，ssh登陆都应该不是什么问题。

接下来，下载miniconda，一个科学计算环境管理软件，Anaconda的最小发型版本（假设运行的是64位Linux 虚拟机)：

wget ""

然后安装：

sudo bash Miniconda-latest-Linux-x86_64.sh

然后通过miniconda的环境管理软件，conda安装必要被ipython和ipython-notebook.

conda install ipython

conda install ipython-notebook

接下来，我们需要创建一个名为nbserver的配置。

ipython profile create nbserver

这将创建一个文件夹，其中包含一些原始的配置文件。我们跳转到这个文件夹进行一些配置

cd ~/.ipython/profile_nbserver/

由于ipython Notebook要求https连接，因此我们需要创建一个ssl证书。

openssl req -x509 -nodes -days 365 -newkey rsa:1024 -keyout mycert.pem -out mycert.pem

命令执行后根据提示输入信息就好，当然，这个证书并未获得认证，因此用chrome之类的浏览器访问的时候会得到一些错误信息，这个问题我们一会儿说。接下来我们创建一个密文的密码。

python -c "import IPython;print IPython.lib.passwd()"

运行之后进入一个创建密码hash值的小程序，根据提示输入你想用的安全口令：

Enter password:

Verify password:

sha1:b86e933199ad:a02e9592e59723da722.. #这是我的密码的hash值，后段被删除，你的密码得到的结果应该不同

然后开始编辑配置文件，通过vi编辑文件的命令如下：

vi ipython_notebook_config.py

这个文件可能不存在，那么通过vi创建一个，配置文件的内容如下：

c = get_config()

# 所有matplotlib的图像都通过iline的方式显示

c.IPKernelApp.pylab = 'inline'

# 这一行指向我们刚刚创建的ssl证书

c.NotebookApp.certfile = u'/home/azureuser/.ipython/profile_nbserver/mycert.pem'

# 给出刚刚创建的密码的哈希值

c.NotebookApp.password = u'sha1:b86e933199ad:a02e9592e5 etc... '

c.NotebookApp.ip = '*'

# 给出运行的端口，ipython默认为8888

c.NotebookApp.port = 8888

# 禁止在运行ipython的同时弹出浏览器

c.NotebookApp.open_browser = False

编辑完成以后按两次shift+z 保存退出

配置完毕以后就可以运行ipython Notebook的服务端了：

jupyter notebook --config=/home/azureuser/.ipython/profile_nbserver/ipython_notebook_config.py #给出你刚才创建的nbserver路径，这里为微软azure云默认的情况

当然，微软云还需要配置一下服务器端的endpoint，将云主机的https端口(443)指向内部的8888端口。

在你的浏览器地址栏输入：

这时候会遇到https提示根证书并非认证证书，不用管这个提示继续进入，voila，你的ipython Notebook server架好啦！

输入你刚才创建的密码，就可以开始像在本地一样使用了。

附注：这是我的第一篇技术博客，之前遇到各种技术问题就在网上搜，stackoverflow、quora和知乎的热心人们分享的技术经验都给了我很大的帮助。因为几乎从来没遇到过别人没有解决过的问题，一直没想到要写技术分享的博客，直到这次配置Jupyter Notebook。这好像是中英文世界里第一个在云端配置Jupyter Notebook 4.0的教程，同时也是第一个在中文世界里传播r-essential这个好消息的博客文章。 let me know what you think.