T\u00c9L\u00c9CHARGER DATASPELL EAP 2021.3<\/a><\/p>\n\n\n\n Quoi de neuf dans le nouveau build EAP ?<\/p>\n\n\n\n Fen\u00eatre d’outils pour les variables Jupyter<\/strong><\/p>\n\n\n\n Si vous utilisez des notebooks locaux, vous trouverez la nouvelle fen\u00eatre d’outils Jupyter Variables dans la partie droite. Dans les builds pr\u00e9c\u00e9dents, la seule fa\u00e7on d’acc\u00e9der aux variables du notebook s\u00e9lectionn\u00e9 \u00e9tait de passer par l’onglet Variables de la fen\u00eatre d’outils Jupyter. \u00c0 pr\u00e9sent, les variables actives sont visibles directement \u00e0 c\u00f4t\u00e9 du notebook.<\/p>\n\n\n\n Widget d’interpr\u00e9teur prenant en compte l’espace de travail<\/strong><\/p>\n\n\n\n Une autre am\u00e9lioration notable r\u00e9side dans le nouveau widget Interpreter, accessible depuis la barre d’\u00e9tat. Auparavant, ce widget n’apparaissait que si un notebook ou un script Python \u00e9tait ouvert. Et le widget n’affichait que l’interpr\u00e9teur correspondant au fichier utilis\u00e9. D\u00e9sormais, il est constamment visible. Vous pouvez cliquer dessus pour afficher l’aper\u00e7u des interpr\u00e9teurs de l’ensemble des dossiers attach\u00e9s et les modifier si besoin.<\/p>\n\n\n\n Diff pour les notebooks lisibles par l’humain<\/strong><\/p>\n\n\n\n Lorsque vous stockez des notebooks Jupyter dans Git, il peut devenir difficile de suivre les changements locaux car Git consid\u00e8re les notebooks comme des fichiers JSON par d\u00e9faut. Avec le nouveau build de DataSpell EAP, vous pouvez voir les modifications locales c\u00f4te \u00e0 c\u00f4te, aussi bien pour les cellules que pour leurs r\u00e9sultats :<\/p>\n\n\n\n R\u00e9sultats de tableaux interactifs dans la console Python<\/strong><\/p>\n\n\n\n Les r\u00e9sultats de type pandas.DataFrame, pandas.Series et numpy.array s’affichent d\u00e9sormais sous forme de tableaux interactifs que vous pouvez parcourir dans la console Python. Cette pr\u00e9sentation des r\u00e9sultats est similaire \u00e0 celle des Notebooks Jupyter.<\/p>\n\n\n\n Autres am\u00e9liorations<\/strong><\/p>\n\n\n\n Cette mise \u00e0 jour a \u00e9galement \u00e9t\u00e9 l’occasion de corriger des bugs importants. \u00c0 pr\u00e9sent, les notebooks affichent correctement les journaux de progression ASCII (notamment ceux des biblioth\u00e8ques TensorFlow ou PyTorch). Vous trouverez la liste compl\u00e8te des modifications dans les notes de publication<\/p>\n\n\n\n PyCharm<\/strong><\/p>\n\n\n\n PyCharm 2021.3 EAP<\/a> integre la prise en charge de DataSpell pour les notebooks locaux. Les utilisateurs de PyCharm Professional peuvent d\u00e9sormais s’appuyer sur les notebooks Jupyter locaux pour analyser les donn\u00e9es et prototyper des mod\u00e8les de machine learning.<\/p>\n\n\n\n En tant qu’utilisateur de Python, vous \u00eates probablement impliqu\u00e9 dans des activit\u00e9s de d\u00e9veloppement de logiciels, d’analyse exploratoire des donn\u00e9es et de prototypage de mod\u00e8les de machine learning. Comment choisir entre DataSpell et PyCharm ? Nous approfondirons cette question, mais la r\u00e8gle g\u00e9n\u00e9rale est la suivante :<\/p>\n\n\n\n Si votre activit\u00e9 principale est le d\u00e9veloppement de logiciels, choisissez PyCharm. Si c’est la science des donn\u00e9es, utilisez plut\u00f4t DataSpell.<\/p>\n\n\n\n Si vous \u00eates impliqu\u00e9 dans ces deux activit\u00e9s, vous pouvez utiliser exclusivement PyCharm ou utiliser les deux produits en parall\u00e8le.<\/p>\n\n\n\n Tout comme PyCharm est un IDE s’adressant aux d\u00e9veloppeurs professionnels, DataSpell est un IDE destin\u00e9 aux professionnels de la science des donn\u00e9es.<\/p>\n\n\n\n Feuille de route<\/strong><\/p>\n\n\n\n our les prochains builds EAP pr\u00e9vus cette ann\u00e9e, notre feuille de route pr\u00e9voit :<\/p>\n\n\n\n T\u00c9L\u00c9CHARGER DATASPELL EAP 2021.3<\/a><\/p>\n\n\n\n Vos retours<\/strong><\/p>\n\n\n\n Si vous pensez que notre feuille de route passe \u00e0 c\u00f4t\u00e9 de quelque chose d’important, n’h\u00e9sitez pas \u00e0 nous faire part de vos id\u00e9es !<\/p>\n\n\n\n Comme toujours, vous pouvez nous signaler les bugs directement dans notre outil de suivi<\/a> et rejoindre notre espace de travail Slack<\/a> si ce n’est pas d\u00e9j\u00e0 fait ! Cet espace de travail est tr\u00e8s pratique pour partager vos commentaires et poser des questions.<\/p>\n\n\n\n Vous savez tout maineant tout sur le nouveau build EAP. Essayez-le DataSpell et dites-nous ce que vous en pensez ! <\/p>\n\n\n\n Restez \u00e0 l’\u00e9coute en vue des prochaines mises \u00e0 jour et prenez soin de vous !<\/em> Article original en anglais par :<\/em><\/p>\n\n\n ![\"\"](\"https:\/\/blog.jetbrains.com\/wp-content\/uploads\/2021\/10\/dataspell_eap_19_variables-2400x1634.png\")
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L’\u00c9quipe DataSpell<\/em><\/p>\n\n\n\n![\"\"](\"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/?s=200&r=g\")