vscode利用ssh配置docker容器并开启远程编程模式的详细步骤

下面是详细的攻略说明：

准备工作

在实现利用VScode进行docker容器的远程编程之前，需要准备以下一些环境：

1. 已经安装好 VScode 编辑器
2. 在远程主机上安装好 Docker 引擎并配置好 Docker 的相关环境
3. 远程主机开启 SSH 服务，确保连接到该主机的 IP 和端口能够正常通信

配置 SSH 连接工具

在 VScode 中实现连接到远程主机的目的，需要使用插件。在这里，我推荐使用 Remote - SSH 这个插件，它可以很好地与 SSH 连接工具进行整合，实现连接到远程主机的目的。

下面是如何安装和使用这个插件的步骤：

1. 打开 VScode 编辑器，在扩展商店中搜索 Remote - SSH，点击安装并等待安装完成
2. 安装完成后，点击 VScode 编辑器的左侧侧边栏中的远程标志，或者使用按键组合 Ctrl + Shift + P 打开命令面板，输入 Remote-SSH 并选择 Remote-SSH: Connect to Host，然后选择 Add New SSH Host 创建一个新的 SSH 远程连接
3. 在弹出的窗口中，输入需要创建的远程连接的一些参数，例如主机名称、用户名、密码等，然后点击 Add New Host 完成远程连接的创建，并在弹出的窗口中选择这个新创建的连接

使用 SSH 连接到 Docker 容器

在 VScode 编辑器中与远程主机建立 SSH 连接之后，就可以使用 VSCode 对 Docker 容器进行编程。具体的步骤如下：

1. 在终端中输入以下类似的 SSH 命令（其中，remote-host-name 为远程主机的名称）：

ssh -N -L localhost:23750:/var/run/docker.sock remote-host-name

1. 打开 VSCode 编辑器的左侧侧边栏中的远程标志，或者使用按键组合 Ctrl + Shift + P 打开命令面板，在命令面板中输入 Remote-Containers: Attach to Running Container... 手动连接到正在运行的 Docker 容器

2. 在打开的面板中，输入需要连接的 Docker 容器的名称，然后选择容器名称，在弹出的窗口中选择需要连接的容器，并等待连接完成

示例说明

以下是两个示例说明：

示例一：基于 docker-compose 进行编程

在前面的准备工作中，已经安装了 Docker 引擎并配置好了 Docker 的环境。在此基础上，我们可以使用 docker-compose 来编写 Docker 容器的配置，例如下面这段内容：

version: '3'
services:
  web:
    build: .
    command: python manage.py runserver 0.0.0.0:8000
    volumes:
        - .:/code
    ports:
        - "8000:8000"

接下来，我们可以在 VSCode 编辑器中打开该文件，然后使用 Remote Containers 插件来创建 Docker 容器，具体步骤如下：

1. 在 Container 面板上找到 Open Folder in Container 按钮，点击该按钮选择刚才编写好的 docker-compose.yml 文件所在的目录，创建 Docker 容器

2. 在容器创建完成后，VSCode 编辑器会自动打开一个新编辑器窗口，用于连接到该容器，并以容器内部的方式执行 VSCode 编辑器的相关命令

3. 在编辑器窗口中，我们可以像平常一样编辑代码了

示例二：使用 Tensorflow 进行远程编程

假设我们要远程连接到一台云服务器上，该服务器上的 Tensorflow 环境已经配置好，并且已经安装了 jupyter notebook 用于编写和运行 Tensorflow 代码。

下面是具体的步骤：

1. 在 VSCode 编辑器上打开一个新的 Jupyter Notebook

2. 在文件选项中，选择 New Terminal，打开一个新的终端窗口

3. 在终端中，输入以下类似的 SSH 命令（其中，username 为远程机器的用户名，remote-ip 为远程机器的 IP 地址）：

ssh -N -L localhost:8888:localhost:8888 username@remote-ip

1. 在终端输入命令 jupyter notebook 来启动 Jupyter Notebook 服务器

2. 在浏览器中打开 http://localhost:8888 来连接到 Jupyter Notebook 服务，并在服务上开始编写 Tensorflow 代码

以上就是如何利用 VSCode 连接到 Docker 容器并使用远程编程的详细步骤。