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Die IDE für professionelle Data Scientists

JetBrains DataSpell

DataSpell ist eine integrierte Entwicklungsumgebung (Integrated Development Environment, IDE), die spezifischen Aufgaben für die explorative Datenanalyse und das Prototyping von ML-Modellen (Machine Learning) gewidmet ist.

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Die Besonderheiten in JetBrains DataSpell

Intelligente Jupyter-Notebooks

Für hochinteraktive Anwendungen optimiert:

Mit einem einzigen Tastendruck wechseln zwischen Befehls- und Editormodus. Mit den Pfeiltasten kann zwischen den Zellen navigiert werden. Außerdem stehen alle Standard-Tastenkürzel von Jupyter zur Verfügung. Eine vollständige interaktive Ausgabe direkt unterhalb der Zelle erleichtert die Arbeit.

Intelligente Programmierunterstützung:

Beim Bearbeiten von Codezellen werden durch intelligente Code-Completion, Instant-Fehlerüberprüfung, Quick-Fixes und viele weitere Funktionen unterstützt.

Lokale und Remote-Notebooks:

Arbeiten mir lokalen Jupyter-Notebooks oder einer unkomplizierte Remote-Verbindung, zu Jupyter-, JupyterHub 2.0 – oder JupyterLab-Servern herstellen – direkt in der IDE. JupyterHub, eine Plattform, die Mehrbenutzerzugriff auf Remote-Jupyter-Server bietet, erhielt als Version 2.0 ein großes Upgrade, mit dem Rollen und Gültigkeitsbereiche eingeführt wurden.

Interaktive Python-Skripte

Wissenschaftliche Python-Konsole:

Python-Skripte oder beliebige Ausdrücke interaktiv in einer Python-Konsole ausführen. Die Ausgaben und Variablenwerte werden in Echtzeit angezeigt.

Zellen in Python-Skripten:

Mit dem Trennzeichen #%% können Python-Skripte in Codezellen aufgeteilt werden und diese wie in einem Jupyter-Notebook einzeln ausgeführt werden.

Datenausgabe und Visualisierung:

DataFrames und Visualisierungen können direkt an Ort und Stelle über interaktive Steuerelemente erkundet werden. Alle gängigen wissenschaftlichen Python-Bibliotheken werden unterstützt, einschließlich Plotly, Bokeh, Altair, ipywidgets und andere.

Enthaltende Tools und Integrationen

Versionsverwaltung:

Git-Projekte klonen, Commits durchführen und pushen, mit mehreren Branches arbeiten, Änderungslisten verwalten und Updates vor dem Commit stagen.

Terminal:

Das integrierte Terminal ermöglicht das Arbeiten mit der Befehlszeile und unterstützt den gesamten Befehlssatz des Betriebssystems.

Datenbank-Tools:

Direkt aus der DIE auf Datenbanken zugreifen und Abfragen ausführen. Durch die intelligenten Programmierhilfen unterstützen lassen, beim SQL-Code schreiben, Abfragen ausführen, Daten durchsuchen oder Schemata bearbeiten.

Alle Funktionen im Überblick

Python: Ganz gleich, ob Sie mit Jupyter-Notebooks oder Python-Skripten arbeiten – Sie können sich immer auf intelligente Code-Completion, Instant-Fehlerüberprüfung samt Quick-Fixes sowie eine unkomplizierte Codenavigation verlassen.

Markdown:

Mit DataSpell können Sie Markdown sowohl bearbeiten als auch in Notebook-Zellen und separaten Dateien visualisieren. Die LaTeX-Unterstützung ist noch in Arbeit, wird aber in Kürze bereitstehen. In der neuen Version wurden die Bearbeitungsfunktionen für Markdown-Dateien wurden verbessert.

Interaktive Ausgabe:

DataSpell bietet vollständige Unterstützung sowohl für statische als auch JavaScript-basierte Ausgaben, die von Plotly, Bokeh, Altair, ipywidgets und anderen wissenschaftlichen Bibliotheken verwendet werden. Für DataFrame-Tabellen bietet DataSpell umfangreiche interaktive Steuerelemente.

Conda:

Die integrierte Conda-Unterstützung ermöglicht eine einfache Erstellung, Verwaltung und Wiederverwendung von Umgebungen und Abhängigkeiten.

Debugger:

Der Debugger kann sowohl mit Jupyter-Notebooks als auch mit Python-Skripten verwendet werden. Setzen Sie Haltepunkte, führen Sie den Code schrittweise aus oder überprüfen und ändern Sie die Werte der Variablen.

SQL:

Verbinden Sie Ihre Datenbank, um Tabellen zu erkunden, Refactorings durchzuführen, Daten zu importieren oder zu exportieren und viele weitere Funktionen zu nutzen.

R:

Die grundlegende Unterstützung für R umfasst einen Debugger, einen Dataset- und Visualisierungs-Explorer, einen Paketmanager, intelligente Programmierunterstützung und mehr.

Plugins:

Durch eine Vielzahl von Plugins lässt sich die Funktionalität beliebig erweitern – unter anderem um eine Vim-Emulation, Docker, andere Versionsverwaltungen, benutzerdefinierte Designs und vieles mehr.

Weitere Informationen

  • Das erste DataSpell-Release des Jahres 2022 bietet Verbesserungen bei der Arbeit mit Remote-Jupyter-Servern
  • Erweiterte Code-Insight-Funktionen und eine verbesserte Bedienfreundlichkeit
  • Runtime Completion und Onboarding-Tour
  • Die Python-Code-Completion, die durch eine von PyCharm bereitgestellte statische Codeanalyse realisiert wird, erhält jetzt Unterstützung von der Laufzeit-Completion der Jupyter-Umgebung. Dies ermöglicht unter anderem die Completion von dynamischen Klassenattributen.
  • JupyterHub, eine Plattform, die Mehrbenutzerzugriff auf Remote-Jupyter-Server bietet, erhielt als Version 2.0 ein großes Upgrade, mit dem Rollen und Gültigkeitsbereiche eingeführt wurden;
  • DataSpell 2022.1 wurde an die API-Änderungen der neuen Version angepasst und ermöglicht Verbindungen zu JupyterHub 2.0 per URL – wie auch schon bei Jupyter- und JupyterHub-1.0-Servern.
  • Zellenoutputs: Zellen-Outputs werden jetzt zusammen mit dem Quellcode kopiert. Diese Neuerung sowie eine Reihe wichtiger Bugfixes für die Zellmanipulation im Befehlsmodus erleichtern das Überarbeiten der Notebook-Struktur und tragen dazu bei, dass Sie Ihre Notebooks übersichtlich halten können.
  • Dunkles Design für interaktive Outputs
  • Grazie-Plugin: DataSpell 2022.1 bringt das Plugin Grazie mit, das Ihnen hilft, Fehler bei der Verwendung natürlicher Sprachen zu vermeiden, indem eine im Hintergrund ausgeführte Grammatik- und Rechtschreibprüfung für 15 Sprachen bereitgestellt wird.
  • Weitere Verbesserungen: Ein Problem, das beim Kernel-Neustart zum Einfrieren führte, wurde behoben. Ein neues Toolfenster für Benachrichtigungen wurde hinzugefügt.
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