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　　JetBrains DataSpell是一款功能強大的數據科學IDE，可以幫助用戶輕松處理各種數據，解決各種數據方面的IDE需求，提升生產效率。軟件提供了智能代碼完成、即時錯誤檢查和快速修復、輕松導航等功能，有效的提高了大家的工作效率，讓編程更加輕松。

【軟件功能】

　　1、針對數據科學應用開發，推出了最新稱為的IDE，提供專業數據科學人員，一個可供探索性數據分析，以及建立機器學習模型雛形的高效環境。

　　2、隨著Python成為數據科學通用語言，原本想要在現有Python開發環境PyCharm，支持更多的數據科學功能，但是經過一年的開發以及收到的用戶回饋，他們發現，數據科學家和軟件開發人員想的不一樣，對工具的工作流程有不同要求與期待，因此決定使用PyCharm的IDE引擎作為基礎，另外開發一個新的IDE。

　　目前仍在積極開發中，部分功能尚未完成，遠端筆記本支持還是實驗功能，默認配置不會啟用該功能，用戶必須手動啟用，而對JavaScript輸出支持也還不理想，之後版本將會有所改善。想試用的數據科學家，可以填寫申請表，官方將會逐步向申請者開放。

　　3、JetBrains DataSpell提供了Jupyter筆記本的原生支持，官方提到，在新IDE中提供的Jupyter筆記本，將會是網頁Jupyter的強化版本，輸出仍會顯示在單元格下，筆記本外觀也會與傳統網頁Jupyter筆記本相當，但新IDE的Jupyter筆記本可以在命令模式和編輯模式中簡單切換，使得用戶能夠更容易地操作單元格和內容。

　　4、官方提到，強化功能還會包括Python程序開發輔助、開箱即用的內容表，以及可交互表格等。單元格輸出支持Markdown和JavaScript語言，可使用諸如Plotly、Bokeh和IPyWidgets等函數庫，而且IDE也同時支持本地端與遠端的Jupyter、JupyterHub與JupyterLab服務器。

　　5、這個新的IDE暫時稱呼，現在開放給想要嚐鮮的數據科學家試用。的一大重點，就是其專為數據處理設計的接口，數據相關的功能有較高的優先度，這樣的想法反映在工具窗口、主要選單、操作等布局上，把程序碼庫僅視為一個工作空間而非一個專案，在這個工作空間中，用戶可以在任務間切換并且使用新的筆記本，就像是重新使用已配置的環境一樣。在數據處理上可以更加實際且高效。

　　6、另外，也能良好地支持Python腳本，并包含許多可用來處理數據和視覺化的工具。雖然短期目標主要還是支持Python，但是也會添加對R以及其他數據科學語言的支持，目前對R已經有了基礎的支持，只是功能仍受到限制。

【軟件特色】

　　1、單元格輸出支持 Markdown 和 JavaScript。與運行在本地設備上的 Jupyter Notebook 以及遠程 Jupyter、JupyterHub 和 JupyterLab 服務器兼容。

　　2、此外，支持 Python 腳本，提供了一個運行代碼的 REPL，以及用于處理數據和數據可視化的額外工具，包括可交互式的和靜態的。還支持包括 Plotly、Bokeh、ipywidgets 和 Altair 在內的 Python 科學類庫。目前這個尚處于早期預覽階段的除了支持 Python 以外，還提供了對 R 語言的基本支持，將來還會增加對 Julia 等其他數據科學語言的支持。

　　3、項目經理 Andrey Cheptsov 表示，目標是在企業 IT 組織發起更多 AI 項目以在數字業務轉型背景下降低成本或增加收入的時候提高數據科學家的整體生產力。

　　4、談到 Python 生態，從來沒有專門為數據科學設計的 IDE。參與數據科學的人員必須使用編輯器、開發者 IDE 或獨立的 Jupyter Notebook。只有在 R 語言的生態中才真正提供了用于數據科學的獨立 IDE。我們經常聽到有 RStudio 經驗的人抱怨 Python 不存在類似的東西。JetBrains DataSpell 就是這樣一款面向數據科學家的 IDE。

　　5、當然，在引入任何需要工具時，使用習慣是最大的挑戰，因為每個數據科學團隊都有一套自己常用的工具和定義的工作流程。DateSpell 如何能夠快速融入數據科學家團隊的工作流程，以提高生產力也將是面臨的一大挑戰。

【軟件亮點】

　　一、智能 Jupyter 筆記本

　　1、針對高交互性進行了調整

　　只需一次按鍵即可在命令和編輯器模式之間切換。使用箭頭鍵在單元格上導航。使用所有標準的 Jupyter 快捷方式。享受完全交互式的輸出——就在單元格下。

　　2、智能編碼輔助

　　在編輯代碼單元格時，享受智能代碼完成、即時錯誤檢查和快速修復、輕松導航等等。

　　3、本地和遠程筆記本

　　使用本地 Jupyter 筆記本或直接從 IDE 輕松連接到遠程 Jupyter、JupyterHub 或 JupyterLab 服務器。

　　二、交互式 Python 腳本

　　1、科學 Python 控制臺

　　在 Python 控制臺中以交互方式運行 Python 腳本或任意表達式。實時查看變量的輸出和狀態。

　　2、Python 腳本中的單元格

　　使用 #%% 分隔符將 Python 腳本拆分為代碼單元格，并像在 Jupyter 筆記本中一樣單獨運行它們。

　　3、數據和可視化輸出

　　通過交互式控件就地瀏覽數據幀和可視化。支持所有流行的 Python 科學庫，包括 Plotly、Bokeh、Altair、ipywidgets 等。

　　三、內置工具和集成

　　1、版本控制

　　克隆 Git 項目、提交和推送更改、處理多個分支、管理更改列表以及在提交之前暫存更新。

　　2、終端

　　通過內置終端使用命令行 shell，該終端支持與您的操作系統相同的所有命令。

　　3、數據庫工具

　　直接從 IDE 訪問和查詢數據庫。在編輯 SQL 代碼、運行查詢、瀏覽數據和更改架構時依靠智能編碼幫助。