DataSpell是一种基于Python语言的集成开发环境(IDE),由PyCharm团队开发。它旨在提供一种直观、易用的方式来编写、调试和部署Python代码,特别是针对数据科学家和机器学习工程师的需求进行了优化。
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安装流程
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功能特色
智能 Jupyter 笔记本针对高交互性进行了调整一键在命令模式和编辑器模式之间切换。使用箭头键浏览单元格。使用所有标准的 Jupyter 快捷方式。享受完全互动的输出——就在单元格下方。
智能编码辅助
编辑代码单元时,享受智能代码完成、即时错误检查和快速修复、轻松导航等等。
本地和远程笔记本
使用本地 Jupyter 笔记本或直接从 IDE 轻松连接到远程 Jupyter、JupyterHub 或 JupyterLab 服务器。
交互式 Python 脚本
科学 Python 控制台
在 Python 控制台中以交互方式运行 Python 脚本或任意表达式。实时查看输出和变量状态。
Python 脚本中的单元格
使用 #%% 分隔符将 Python 脚本拆分为代码单元,然后像在 Jupyter 笔记本中一样单独运行它们。
数据和可视化输出
通过交互式控件就地浏览 DataFrames 和可视化。支持所有流行的 Python 科学库,包括 Plotly、Bokeh、AltAIr、ipywidgets 等。
内置工具和集成
版本控制
克隆 Git 项目、提交和推送更改、使用多个分支、管理更改列表以及在提交之前暂存更新。
终端
通过支持所有与操作系统相同的命令的内置终端使用命令行 shell。
数据库工具
直接从 IDE 访问和查询数据库。在编辑 SQL 代码、运行查询、浏览数据和更改架构时,依靠智能编码辅助。
Python
无论您使用 Jupyter 笔记本还是 Python 脚本,您都将始终能够依赖智能代码完成、即时错误检查和快速修复以及轻松的代码导航。
降价
DataSpell 支持在笔记本单元格和单独的文件中编辑和呈现 Markdown。LaTeX 支持尚未准备好,但即将推出。
交互式输出
DataSpell 完全支持科学库使用的静态和基于 JavaScript 的输出,例如 Plotly、Bokeh、AltAIr、ipywidgets 等。对于 DataFrames,DataSpell 提供了丰富的交互式表格控件。
康达
对 Conda 的内置支持使创建、管理和重用环境和依赖项变得容易。
调试器
Jupyter 笔记本和 Python 脚本都支持调试器。在断点处停止,单步执行代码,浏览和管理变量的状态。
SQL
连接到您的数据库以浏览表、执行重构、导入/导出数据等。
R
R 的基本支持包括调试器、数据集和可视化浏览器、包管理器、智能编码辅助等。
插件
Vim 仿真、Docker、额外的 VCS、自定义外观主题等可通过一系列插件获得。