标签:执行 占用 说明 pytho add target ice rem 配置
让低端芯片也可以 Remote Python Call ,看仓库 https://github.com/junhuanchen/rpyc_ikernel 的说明。
注意 IPython 的内存占用比想象的更多,光是启动就需要 38M 了,所以才需要 rpyc 的内核,只需要 11M 即可启动。
在你远端的设备上使用 ifconfig 或 ipconfig 获取你的 IP 地址,请确保该地址可以 ping 通。
确保远端的设备配置为 Python3 环境,输入 pip3 install rpyc 安装 rpyc 服务,复制下述指令运行即可启动服务。
python3 -c "from rpyc.utils.server import ThreadedServer;from rpyc.core.service import SlaveService;server = ThreadedServer(SlaveService, hostname=‘0.0.0.0‘, port=18812, reuse_addr=True);server.start();" &
此时你的 rpyc 服务已经起来了,请记住你的 IP 地址。
也可用写入如下代码并保存到 rpycs.py 文件。
from rpyc.utils.server import ThreadedServer
from rpyc.core.service import SlaveService
server = ThreadedServer(SlaveService, hostname=‘0.0.0.0‘, port=18812, reuse_addr=True)
server.start()
输入命令 python3 rpycs.py & 即可在后台执行。
在 64M 以下使用 jupyter notebook 编写 Python3 代码(用 rpyc 取代 ipykernel)
标签:执行 占用 说明 pytho add target ice rem 配置
原文地址:https://www.cnblogs.com/juwan/p/14178210.html