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在 C 站上分别搜索 jetbrains-dataspell 和 DataSpell 暂时都没看到有人写过这方面的介绍文章,今天我就来抛砖引玉一下。下面上两张图,证明我是真的在站内 C 了一下,不过没搜索到我想要的文章。。。。有一说一,这个 C一下 按钮很突出呀,认真看的同学也发现,我用了两种不同关键词去搜索,其实不管是上百度还是谷歌,这个技巧是一定要掌握的。
接下来我们需要安装一下 DataSpell,来这里下载: https://www.jetbrains.com/dataspell/。我把安装视频上传到这里了: https://live.csdn.net/v/176698,大家可自行去观看。好了,终于到我们的体验环节了,这个还是非常重要的,如果体验不好,那这个 IDE 也只是花里胡哨而已,没啥卵用。
When editing code cells, enjoy smart code completion, on-the-fly error checking and quick-fixes, easy navigation, and much more.
翻译: 说白了就是代码的自动补全,不过这里特殊一些些,是在 notebook 里提供了该功能,效果如下图所示。
Work with local Jupyter notebooks or connect easily to remote Jupyter, JupyterHub, or JupyterLab servers right from the IDE.
翻译: 这里我简单一些,只展示本地的 jupyter notebooks,如下图所示。
Split Python scripts into code cells with the #%% separator and run them individually as you would in a Jupyter notebook.
翻译: 这个功能很不错,即便是一直在使用 Pycharm 专业版的我也不得不安利一波,还是上个图再和你们解说吧。我们此处创建了一个 1.py 文件,这个 IDE 把 notebook 的 cell 运行方式,直接通过添加 #%% 的方式解决了,而且右下方还有 x 的一些更直观的数据展示。不过真要严格说起来的话,其实 Pycharm 专业版也有类似的功能的,不过没有打磨的这么精细吧。
上面的 Python Packages 的功能展示,看起来还可以,但是我暂时没发现有什么用。。。。不过跟我是第一次体验使用有关系,因为不熟悉。
还有这个 Cell 的工具栏可以提一下,我觉得还是不错的。
No. There are no plans to include it in the community version.
翻译: PyCharm 社区版是否会有新的数据科学功能,答案是 No。有一说一,用阉割的社区版蛮惨的,我觉得大家可以考虑破解一下 Pycharm 专业版吧。下一篇可以出这个。
Overall, we expect DataSpell to be a more practical and efficient environment for working with data. Features that relate to working with data will be prioritized.
翻译: 既然已经有 PyCharm 专业版了,为什么还要出一个新的 IDE ? 官方解释说 DataSpell 主要聚焦于数据处理,所以数据可视化或者模型训练之前的数据预处理可以考虑下这个 IDE ? 毕竟对于深度学习或者机器学习之类的来说,数据真的是最重要的,一点也不夸张,所以大家可以考虑在数据探索阶段用这个吧。
If you’re involved in both data science and development, we recommend you use PyCharm Professional Edition. If you’re involved more in data science than development, we recommend you use JetBrains DataSpell.
翻译: 其实这个问题和上一个问题有点重复了,不过我还是再说一遍吧,如果你是只作数据探索,那么考虑 DataSpell,如果你还需要结合开发,那么选 PyCharm 专业版准没错,毕竟功能那么多,而且还蛮强大,不过相应的,也没 DataSpell 那么聚焦于某个环节。