JetBrains DataSpell EAP ab sofort für alle offen
JetBrains DataSpell ist unsere neue IDE, die speziell für Data Scientists entwickelt wurde. Die IDE wurde im März angekündigt und war bisher im Rahmen eines nicht-öffentlichen Early-Access-Programms (EAP) verfügbar. Bisher haben wir nur eine begrenzte Anzahl von Benutzer*innen eingeladen, die uns geholfen haben, die rauen Kanten etwas abzurunden, bevor wir die IDE allgemein zugänglich machen. Zu unserer großen Freude ist es aber endlich soweit: Das EAP ist ab sofort für die Öffentlichkeit zugänglich. Dies bedeutet, dass wir Einladungen an alle Interessent*innen versenden, die darauf gewartet haben. Außerdem können EAP-Builds ohne Registrierung von der JetBrains-DataSpell-Website heruntergeladen werden. Sie sind herzlich eingeladen, den neuesten EAP-Build sofort herunterzuladen.
Das Hauptaugenmerk des DataSpell-Teams lag in den letzten Monaten auf der Verbesserung der Notebook-Erfahrung. Dies umfasst verschiedene Aspekte, darunter den reibungslosen Umgang mit Jupyter-Notebook-Zellen, die Verfügbarkeit der gewohnten Tastenkürzel, eine ansprechende Anzeige der Programmausgaben sowie Quick-Fixes zur Behebung von Codeproblemen.
Unter anderem wurden bei der Notebook-Unterstützung folgende Verbesserungen vorgenommen:
- Einzelne Ausgaben können sowohl per Tastenkombination als auch mit der Maus ausgeblendet werden.
- Das Scrollen in Notebooks und Notebook-Ausgaben wurde erheblich verbessert.
- Für Tabellenausgaben haben wir besondere Aktionen definiert, um Daten in einem separaten Editor-Tab zu öffnen.
- Spezielle Aktionen gibt es auch zum Speichern von Bildern in einer Datei.
- Für unaufgelöste Pakete in Codezellen haben wir einen Quick-Fix implementiert, der die Import-Anweisung zur aktuellen Zelle hinzufügt und automatisch ausführt, damit Sie dies nicht manuell tun müssen.
- Chinesische und koreanische Zeichen werden jetzt in Tabellenausgaben korrekt angezeigt.
Die Unterstützung für Remote-Notebooks ist ein weiterer Bereich, an dem wir aktiv arbeiten. JetBrains DataSpell unterstützt nicht nur lokale Notebooks, die Sie auf Ihrem lokalen Computer ausführen, sondern auch Notebooks, die auf entfernten Servern ausgeführt werden. Während der privaten EAP-Phase wurde die Unterstützung für Remote-Notebooks von einer experimentellen Funktion zu einem Standardfeature weiterentwickelt. In den nächsten Updates werden wir in diesem Bereich weitere Verbesserungen vornehmen.
Seit einiger Zeit widmen wir auch der interaktiven Python-Konsole besondere Aufmerksamkeit. Wenn Dataframes und Diagramme in der Python-Konsole ausgewertet werden, wird die interaktiven Ausgabe jetzt direkt in der Konsole angezeigt. Die explorative Datenanalyse ist nicht auf Jupyter-Notebooks beschränkt und kann oft auch über Python-Skripte durchgeführt werden. Die interaktive Python-Konsole leistet dabei großartige Hilfe, und wir planen daher weitere Verbesserungen in diesem Bereich.
Zu guter Letzt haben wir eine Liste der häufigsten Fragen zusammengestellt und beantwortet:
F: Inwiefern eignet sich JetBrains DataSpell besser für Data Scientists als andere Tools?
Im Python-Ökosystem hat es noch nie eine IDE gegeben, die speziell für Data Science entwickelt wurde. Wer sich mit Data Science befasste, musste auf Editoren, Entwickler-IDEs oder eigenständige Jupyter-Notebooks ausweichen. Nur im R-Ökosystem stand eine eigenständige IDE für Data Science zur Verfügung. Wir haben von Data Scientists mit RStudio-Erfahrung oft die Klage gehört, dass im Python-Bereich nichts Vergleichbares existiert. Mit JetBrains DataSpell steht nun eine solche IDE für Datenwissenschaften zur Verfügung.
JetBrains DataSpell vereint einerseits eine breite Palette von Data-Science-Tools, darunter Notebooks, eine interaktive REPL-Umgebung, einen Dataset- und Visualisierungs-Explorer sowie Conda-Unterstützung. Auf der anderen Seite bietet DataSpell intelligente Programmierunterstützung für Python sowie unzählige weitere Tools, die alle in einer einheitlichen Bedienoberfläche perfekt integriert sind.
Und während die Python-Unterstützung zwar höchste Priorität genießt, ist JetBrains DataSpell auch für die Unterstützung anderer Sprachen offen. Derzeit bietet die IDE bereits grundlegende Unterstützung für R, und in Zukunft könnten noch weitere Sprachen hinzukommen.
F: Wird die Funktionalität von JetBrains DataSpell auch in PyCharm integriert?
Ja, die meisten Funktionen von JetBrains DataSpell, einschließlich der Unterstützung für Jupyter-Notebooks, werden bald auch in PyCharm Pro verfügbar sein.
F: Inwieweit unterscheidet sich JetBrains DataSpell von PyCharm?
Die PyCharm-Bedienung ist auf Softwareentwicklungs-Workflows ausgerichtet. Sie müssen Ihr Projekt einrichten, Run-Konfigurationen erstellen usw. JetBrains DataSpell ist auf eine wesentlich unkompliziertere Verwendung im Rahmen von Datenexplorations-Workflows ausgerichtet.
Wenn Sie Python für reine Data Science verwenden (und dies kann sehr unterschiedliche Bereichen wie die explorative Datenanalyse oder Prototyping von ML-Modellen umfassen), dann ist JetBrains DataSpell Ihr Tool der Wahl. Wenn Sie sich auch mit Python-Entwicklung beschäftigen wollen, dürfte PyCharm die bessere Lösung sein.
F: Wie werden die Preise für JetBrains DataSpell aussehen?
Wir wollen DataSpell als ein kostenpflichtiges Produkt mit ähnlichen Preisen wie andere IntelliJ-basierte IDEs von JetBrains – etwa DataGrip oder PyCharm Professional Edition – anbieten.
F: Wie kann ich Feedback geben und Benachrichtigungen über neue EAP-Builds erhalten?
- Abonnieren Sie die EAP-News unter jetbrains.com/de-de/dataspell.
- Treten Sie unserer Slack-Community bei.
- Melden Sie Fehler und Funktionsvorschläge in unserem Issue-Tracker oder fügen Sie bestehenden Tickets Ihre Stimme hinzu.
Sie sind herzlich eingeladen, den EAP-Build von JetBrains DataSpell herunterzuladen, uns Feedback zu geben und anderen von DataSpell zu erzählen!
Ihr JetBrains-DataSpell-Team
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