DataSpell EAP 19: Jupyter-Variablen, Workspace-Interpreter, Notebook-Diffs, PyCharm und mehr

Read this post in other languages:

Endlich ist das erste Update da, nachdem wir im vergangenen Monat DataSpell als EAP veröffentlicht haben!

Zunächst möchten wir uns bei allen bedanken, die DataSpell ausprobiert und uns Feedback gegeben haben. Trotz der gefundenen Fehler scheint die Benutzergemeinde mit der Gesamterfahrung sehr zufrieden zu sein. Natürlich arbeitet unser Team intensiv daran, die gemeldeten Fehler zu beheben.

30 Tage nach der Ankündigung der ersten öffentlichen EAP-Version freuen wir uns, Ihnen unseren zweiten EAP-Build mit mehreren wesentlichen Verbesserungen vorzustellen.

DATASPELL EAP 2021.3 HERUNTERLADEN

Was ist neu im neuen EAP-Build?

Toolfenster für Jupyter-Variablen

Wenn Sie mit lokalen Notebooks arbeiten, finden Sie auf der rechten Seite das neue Toolfenster „Jupyter Variables“. In früheren Builds konnten die Variablen im ausgewählten Notebook nur auf dem Tab „Variables“ im Jupyter-Toolfenster eingesehen werden. Jetzt können die aktuellen Variablen direkt neben dem Notebook angezeigt werden.

Workspace-bezogenes Interpreter-Widget

Eine weitere wichtige Verbesserung ist das aktualisierte Interpreter-Widget, das in der Statusleiste verfügbar ist. Bisher wurde das Widget nur angezeigt, wenn ein Notebook oder ein Python-Skript geöffnet wurde. Das Widget zeigte nur den Interpreter für die geöffnete Datei an. Das aktualisierte Widget wird jetzt immer angezeigt. Wenn Sie daraufklicken, werden die Interpreter für alle angehängten Ordner angezeigt und können geändert werden.

Übersichtliche Diffs für Notebooks

Es kann umständlich sein, lokale Änderungen an Jupyter-Notebooks in Git zu verfolgen, da Git Notebooks standardmäßig als JSON-Dateien behandelt. Im neuen EAP-Build von DataSpell können Sie lokale Änderungen – sowohl in Zellen als auch in den Ausgaben – übersichtlich nebeneinander betrachten:

Interaktive Tabellenausgabe in der Python-Konsole

In der Python-Konsole werden Ausgaben vom Typ pandas.DataFrame, pandas.Series und numpy.array jetzt als vollständig interaktive und scrollbare Tabellen angezeigt. Dies entspricht weitgehend der Ausgabe in Jupyter-Notebooks.

Andere Verbesserungen

Das Update umfasst auch eine Reihe von wichtigen Fehlerbehebungen. Notebooks zeigen jetzt ASCII-Fortschrittsprotokolle (wie die der Bibliotheken TensorFlow oder PyTorch) korrekt an. Die vollständige Liste der Änderungen finden Sie in den Versionshinweisen.

PyCharm

PyCharm 2021.3 EAP bot integrierte DataSpell-Unterstützung für lokale Notebooks. Jetzt können Sie in PyCharm Professional mit lokalen Jupyter-Notebooks arbeiten, um Daten zu analysieren und ML-Modellprototypen zu erstellen.

Als Python-Benutzer*in sind Sie möglicherweise an verschiedenen Aktivitäten beteiligt – z. B. Softwareentwicklung, explorative Datenanalyse oder Prototyping von ML-Modellen. Welche IDE sollten Sie nun wählen, DataSpell oder PyCharm? Auch wenn wir auf diese Frage später näher eingehen wollen, können wir gleich die folgende Faustregel festhalten:

Wenn Ihr Schwerpunkt auf der Softwareentwicklung liegt, sollten Sie sich für PyCharm entscheiden. Wenn Sie sich in erster Linie mit Data Science beschäftigen, sollten Sie DataSpell verwenden.

Wenn Sie Softwareentwicklung und Data Science zu gleichen Anteilen betreiben, haben Sie die Wahl, entweder bei PyCharm zu bleiben oder beide Produkte nebeneinander zu verwenden.

So wie PyCharm eine IDE für die professionelle Softwareentwicklung ist, ist DataSpell eine IDE für professionelle Datenwissenschaften.

Roadmap

Für die nächsten zwei EAP-Builds, die für dieses Jahr geplant sind, haben wir Folgendes auf unserer Roadmap:

  • Bessere Unterstützung von Remote-Notebooks (inkl. HTTPS- und SSH-Unterstützung)
  • Unterstützung von SSH-Interpretern
  • Vereinheitlichung von Zellenaktionen in Jupyter-Notebooks und Python-Skripten
  • Weitere Verbesserungen für die Python-Konsole
  • Mehr Möglichkeiten zum Umgang mit mehreren angehängten Ordnern (z. B. Vorauswahl des richtigen Interpreters)
  • Weitere Verbesserungen bei der Ausgabendarstellung in Notebooks

DATASPELL EAP 2021.3 HERUNTERLADEN

Feedback

Wenn Sie in der Roadmap etwas Wichtiges vermissen, wenden Sie sich bitte an uns und teilen Sie uns Ihre Ideen mit!

Wir immer möchten wir Sie bitten, Fehler direkt in unserem Tracker zu melden und sich an unserem Slack-Workspace zu beteiligen! Dort können Sie uns sehr einfach Feedback geben oder Fragen stellen.

Das war es an Neuigkeiten für heute. Bitte probieren Sie DataSpell aus und teilen Sie uns Ihre Meinung mit! 

Bleiben Sie auf die nächsten Neuigkeiten gespannt und passen Sie auf sich auf!
Ihr DataSpell-Team

Autor des Original-Blogposts:

Sergiy Rogalin

Andrey Cheptsov

image description

Discover more