连接远程服务器,使用Linux命令行上传下载文件_云计算

发布时间:2024-07-11 19:37

阅读量:13

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MobaXterm 又名 MobaXVT，是一款加强型终端、X 服务器和 Unix 命令集(GNU/ Cygwin)工具箱。

MobaXterm 能够开启多个终端视窗，以最新的 X 服务器为基础的 X.Org，能够轻松地来试用 Unix/Linux 上的 GNU Unix 命令。这样一来，咱们能够不用安装虚拟机来试用虚拟环境，而后只要经过 MobaXterm 就能够使用大多数的 linux 命令。MobaXterm 还有很强的扩展能力，能够集成插件来运行 Gcc, Perl、Curl、Tcl / Tk / Expect 等程序。

一、[MobaXterm]连接远程服务器

二、Linux 命令行上传和下载文件

由于本人在上传和下载文件时需要管理员权限，所以只能通过命令行操作，当然 MobaXterm 也支持在非管理员权限下拖拽上传文件

切换到管理员权限

[user1@localhost ~]$ su root

之后会提示输入管理员密码

在远程服务器上创建文件夹

(base) [root@localhost user1]# cd /home/user1/data
(base) [root@localhost data]# mkdir 文件夹名称

#补充命令
cd ..                  返回上一级目录
cd ../..               返回上两级目录
cd 或 cd ~             返回home目录
cd - 目录名             返回指定目录

先进入相应的文件夹，再在该文件夹下创建自己的文件夹

4.将文件 (夹）上传到刚刚创建的文件夹里

在本机进入到需要复制的文件（夹）的目录下，右键点击 "open MobaXterm terminal here"

在 MobaXterm 终端输入命令

#上传文件
 scp local_fileName remote_username@remote_ip:remote_folder
 #例如 scp valid.csv root@10.10.10.10:/home/uer1/data
 
#上传文件夹
 scp -r local_fileName remote_username@remote_ip:remote_folder

从远程服务器下载文件（夹）

MobaXterm 输入命令

#下载文件
 scp remote_username@remote_ip:remote_filePath local_filePath
 #例如 scp root@10.10.10.10:/home/uer1/data/valid.csv /drives/d/
 
#下载文件夹
 scp -r remote_username@remote_ip:remote_filePath local_filePath

修改上传的文件 (夹）权限

将文件（夹）上传到远程服务器后，在右侧目录树点击打开上传的文件会报错：SFTP error #3：permission denied

解决办法：以管理员身份登录远程服务器，命令行进入自己创建的文件夹，输入命令chmod -R 777 *

删除文件（夹）

#删除文件 
rm 文件路径
#删除文件夹及其子文件
rm -r 文件夹路径

三、.ipynb 文件转化为. py 文件

jupyter nbconvert --to script *.ipynb

# 示例
jupyter nbconvert --to script test.ipynb

问题记录

切换管理员

(base) [user1@localhost ~]$ su root
密码：
su: 鉴定故障

解决:

sudo su

多用户多个 anaconda，切换 anaconda base 路径

问题描述：现在 base 路径为 / home/uu/anaconda3 下，如果创建环境，都会在该路径下。我的目标是在 / home/user1/amaconda3 下创建环境。

解决办法:

1. 修改~/.bashrc
vim ~/.bashrc

2.点击键盘i,进入插入模式
将文件中所有的/home/uu/anaconda3 开头的路径 
替换为 /home/user1/anaconda3

3.输入 :wq
保存修改并退出

4.退出MobaXterm 然后重启MobaXterm才会看到base 路径已经切换了

conda 有关环境常用命令

1.建立环境
conda create -n 环境名 python=版本号
eg. conda create -n py38 python=3.8

2.删除环境
conda remove -n 环境名 --all
eg. conda remove -n py38 --all

3.查看所有环境
conda env list

4.激活环境
conda activate 环境名

5.关闭环境
conda deactivate