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DataSpell 2022.1 est disponible : prise en charge de JupyterHub 2.0, copie de fichiers sur des serveurs Jupyter distants et plus
Pour le nouvel EDI de JetBrains pour les data scientists

Le , par Michael Guilloux

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C'est en novembre 2021 que JetBrains a publié la première version publique de DataSpell, son nouvel EDI pour les data scientists travaillant avec Python et R. L'éditeur de logiciels pour développeurs a reçu beaucoup de commentaires et depuis lors fait de son mieux pour les prendre en compte avec de nouvelles fonctionnalités et des correctifs qui arrivent dans DataSpell 2022.1.

Les améliorations apportées à la façon dont DataSpell interagit avec les serveurs Jupyter distants incluent la prise en charge de JupyterHub 2.0, ainsi que la possibilité de copier des fichiers de la machine locale vers Jupyter distant à partir de l'espace de travail. Les notebooks Jupyter locaux et distants gèrent désormais mieux les demandes de redémarrage du noyau. Parmi les nouveautés, on note également une prise en charge améliorée des manipulations des cellules de notebooks avec des correctifs pour le copier-coller de sortie, entre autres.

L'écriture de code dans Jupyter est désormais améliorée par la complétion fournie par le runtime Jupyter et l'action d'extraction de superclasses que les utilisateurs de script Python connaissent bien. Les résultats des cellules ont reçu un certain nombre de correctifs, ce qui facilite le travail avec les tableaux interactifs. Les graphiques interactifs comme Plotly et Bokeh utilisent désormais le même thème que l'EDI, ce qui les rend visuellement attrayants pour ceux qui utilisent des thèmes sombres.

Dernier point mais non le moindre : si vous n'avez jamais essayé DataSpell et que vous vous demandez à quoi ressemblent ses fonctionnalités de notebooks Jupyter, ou si vous souhaitez simplement un aperçu rapide, c'est maintenant plus facile avec l'Onboarding Tour intégré directement dans l'EDI.

Prise en charge de Jupyter à distance

Au cours des dernières années, l'utilisation de serveurs distants pour le calcul et le stockage de données a augmenté dans l'ensemble de l'industrie - les domaines de l'analyse de données et de l'apprentissage automatique ne font pas exception. Les serveurs Jupyter accessibles en réseau permettent d'accéder à des données et ressources de calcul partagées, vous offrant ainsi la possibilité de collaborer avec vos collègues. Pour vous permettre d'adopter cette tendance, la nouvelle version de DataSpell apporte des améliorations pour vos workflows Jupyter distants.

Prise en charge de JupyterHub 2.0

JupyterHub, une plateforme qui fournit un accès multi-utilisateurs aux serveurs Jupyter distants, a reçu une mise à jour majeure avec la version 2.0, qui a introduit les rôles et les portées. DataSpell 2022.1 a adopté les changements d'API de la nouvelle version et permet les connexions à JupyterHub 2.0 par URL ; de la même manière que les connexions fonctionnent pour les serveurs Jupyter et JupyterHub 1.0. Choisissez Fichier | Ajoutez une connexion Jupyter…, collez l'URL du serveur JupyterHub et travaillez avec les notebooks Jupyter directement depuis DataSpell.


Copier des fichiers vers et depuis des serveurs Jupyter distants

Avec DataSpell 2022.1, vous pouvez copier des fichiers locaux sur une instance Jupyter distante et vice versa. Vous pouvez également les copier entre deux instances Jupyter distantes. Cela simplifie l'échange de données et de notebooks et vous aide à synchroniser vos projets. Vous pouvez utiliser le menu contextuel ou les raccourcis clavier pour copier et coller des fichiers.


Les sorties

La possibilité d'explorer facilement les résultats de calcul est l'une des pierres angulaires de la programmation interactive avec Jupyter. L'objectif de JetBrains est de rendre les sorties de cellule aussi faciles à manipuler que les bouts de code source, et de fournir en même temps une interactivité et un attrait visuel.

Copier-coller de sortie de cellule

Les sorties de cellules sont maintenant copiées-collées avec les sources de cellules. Cette fonctionnalité, en plus d'un certain nombre de corrections de bogues importantes impliquant des manipulations de cellules en mode commande, facilite la modification de la structure des notebooks et aide à garder leur structure claire.


Thème sombre pour les sorties interactives

L'apparence des sorties interactives (Plotly, Bokeh et autres) a été ajustée pour correspondre au thème sombre de l'EDI, les alignant sur le reste de l'interface utilisateur.


Compréhension du code

En tant qu'il s'agit d'un EDI de science des données à part entière, l'équipe DataSpell travaille constamment à l'amélioration de la compréhension du code. Elle est en effet consciente qu'une complétion de code correcte et l'automatisation des routines de codage font gagner du temps aux utilisateurs.

Complétion de code pour le runtime Jupyter

La complétion de code Python, fournie par l'analyse de code statique PyCharm, est désormais accompagnée de la complétion pour le runtime Jupyter. Entre autres cas d'utilisation, cela permet de compléter des attributs de classe dynamiques.


Extract Superclass dans les notebooks Jupyter

Inclure de la programmation orientée objet dans votre routine de science des données peut vous aider à rendre votre code plus expressif et réutilisable. L'action Extract Superclass est désormais disponible dans les notebooks Jupyter, ce qui facilite le travail avec les classes Python.


Plugin Grazie

Réunir le code et la documentation Jupyter nécessite une attention non seulement au code, mais également à la grammaire et à la ponctuation des textes en langage humain. L'intégration du plugin Grazie à DataSpell 2022.1 permet d'éviter les problèmes de langage naturel en fournissant des vérifications grammaticales et orthographiques instantanées pour 15 langues.

DataSpell Onboarding Tour

Cette visite guidée de 10 minutes fournira aux nouveaux utilisateurs de DataSpell un aperçu de la façon de travailler avec des fichiers et des dossiers dans l'espace de travail. Elle introduit également un certain nombre de routines Jupyter Notebook, telles que la manipulation de cellules, la prise en charge de la création de code, l'exécution de cellules et le débogage.


Outre les fonctionnalités qui ont débarqué dans cette version, il y en a beaucoup en cours de développement. Elles seront façonnées en fonction des commentaires des utilisateurs. Allez n'hésitez pas à essayer DataSpell 2022.1 et faire des suggestions à JetBrains.

Nouveautés et téléchargement de DataSpell 2022.1

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