整理 | 王曉曼
出品 | CSDN（ID：CSDNnews）
知名開發商 JetBrains 正在為資料科學家測驗自己的 IDE，這可能被視為對 Visual Studio Code 及其 Python 擴展這兩個超級流行組合的挑戰，
在一個早期的私人訪問計劃中，出現了一個名為JetBrains DataSpell 的新產品，它可用于所有希望加入 EAP 的人， 例如使用 wrangle notebooks 等，該產品在滿足 Al 和資料科學使用案例的 Jupyter 計劃中流行起來，
事實上，早期測驗的主要焦點是優化 notebook 的體驗，包括流暢地操作 Jupyter Notebook 單元格的功能，及傳統的快捷方式、清晰的輸出顯示和快速修復，JetBrains 提到了這些改進：
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可以通過快捷方式和滑鼠來合并單個輸出；
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已經顯著改進了 notebooks 的滾動和輸出；
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對于表輸出，添加了專門的操作以便在單獨的編輯器選項卡中打開資料；
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對于影像，添加了專門的操作以便將影像保存到檔案中；
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對于代碼單元中未決議的包，添加了一個快速修復，它在當前單元中添加了 import 陳述句并可自動呼叫，這樣用戶就不必手動操作了；
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中文和韓文字符現在可以在表格輸出中正確顯示了，
JetBrains 因其 Rider.NET IDE 和其它以微軟為中心的開發產品的工具，如 WinForms, Windows Presentation Foundation (WPF) ASPNET 等，而被 Visual Studio Magazine 的讀者所熟知，
現在，該公司發起了對 VS Code 及其 Python 擴展的挑戰，后者帶有一個 Jupyter-specific 工具，兩者都非常受歡迎，VS Code 已經在主要的調查中被評為頭號開發工具，截止撰寫本文時，在 Visual Studio 市場中，Python 擴展已經被驚人地下載了 4160 萬次，從這個角度來看，市場上第二大流行的工具是 C/ C++，它的下載量還不到 2300 萬次，
JetBrains 在它的宣告中沒有提到 VS Code，但它回答了一個相關的問題：“對資料科學家而言，為什么 JetBrains DataSpell 比其他工具更好？”
答案是：
說到 Python 生態系統，還沒有專門為資料科學設計的 IDE，參與資料科學的人必須使用編輯器、開發人員 IDE 或獨立的 Jupyter notebooks，
只有在 R 語言生態系統中才有一個用于資料科學的獨立 IDE，我們經常聽到有 RStudio 經驗的人抱怨 Python 中不存在類似的東西，而 JetBrains DataSpell 就是這樣一款面向資料科學家的 IDE，
一方面，JetBrains DataSpell 帶來了廣泛的資料科學工具，包括 notebooks、互動式 REPL、資料集和可視化瀏覽器，以及 Conda 支持，另一方面，JetBrains DataSpell 為 Python 和其它大量工具提供智能編碼幫助，所有這些都在一個統一的用戶界面下無縫集成，
此外，除了支持 Python 外，JetBrains DataSpell 也提供支持其他語言，目前，它已經提供了對 R 語言的基本支持，將來還會增加對其他資料科學語言的支持，
Nafiul Islam 在一個視頻中分享了更多關于 EAP 中的新產品資訊，他指出，它是由該公司 Python-specific PyCharm IDE 產品背后的同一個團隊創建的，
“PyCharm 團隊一直在開發一個名為 DataSpell 的新 IDE， 它所做的就是回答我們能為資料科學家做什么這個問題”他說，因此 DataSpell 是為專業資料科學家設計的一種新的 IDE，這種體驗的核心是 Jupiter notebook，我們非常努力使 Jupiter Notebook 的體驗盡可能清晰，”
隨著 EAP 向公眾開放，JetBrains 正在邀請那些一直在等待并允許開發者從 DataSpell 網站中下載 EAP 構建而不需要注冊的人，
9 月 6 日 的公告中還提供了更多關于預期價格（類似于其它 JetBrains intellij -based 的 IDE）和功能的細節，并回答了有關 DataSpell 與 PyCharm 有何不同的問題，關于后者有一個有趣的提示：“大多數 JetBrains DataSpell 的功能，包括對 Jupyter notebooks 的支持，也將很快提供 PyCharm Pro，”
參考鏈接：
https://visualstudiomagazine.com/articles/2021/09/08/jetbrains-dataspell.aspx
轉載請註明出處，本文鏈接：https://www.uj5u.com/houduan/299193.html
標籤：python
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