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Dataspell——一个专为数据科学家制作的IDE。一方面，您拥有 Jupyter 以实现最大的交互性，另一方面拥有 PyCharm 作为专业环境。 什么是DataSpell？Dataspell 是专为数据科学家制作的 IDE（集成开发环境）。它由 Jetbrains ( IntelliJ Idea 和 PyCharm 背后的一家公司)开发，支持所有主要操作系统平台，包括 ARM (M1) Mac。 DataSpell亮点：
打开dataspell，很像PyCharm 创建你的第一个notebook该过程几乎与任何其他 Jetbrains 产品相同。点击根目录，进入新建——Jupyter Notebook： 我将其命名为 first_notebook.ipynb。 样式是个人喜好的东西，但你不能说设计不是一流的。 在创建笔记本时，您可能已经看到创建 R 脚本和 Markdown 文件的选项。一旦 Python 正常运行，Dataspell 将同时支持 R 和 Julia（来源）。 现在让我们探索基本的 Python 和数据科学库是如何工作的。下图显示了 Numpy 数组和 Pandas DataFrame： 正如预期的那样。我喜欢 Numpy 数组打印为 Pandas 系列的方式，但这只是个人喜好。Matplotlib 呢？这是一个真正简单的散点图： 我更喜欢出版物可视化的白色背景，但在晚上工作时眼睛无法长时间工作，夜晚我喜欢黑色背景。干得好，Dataspell。 接下来，让我们探索每个 IDE 必须具备的功能——智能编码辅助。 智能编码辅助我不喜欢 JupyterLab 的是缺乏编码帮助。确实有插件，但它们的帮助远不及专业的 IDE。我不喜欢 IDE 的是缺乏交互性。希望 Dataspell 将是两全其美的。 让我们尝试导入 Numpy，看看会发生什么： 支持自动代码提示——它完美无缺；也支持代码未正确编写时的警告/错误，例如函数add_integers 应该返回一个整数，但它故意返回一个浮点数： 支持markdown首先，将鼠标悬停在单元格上方并单击添加 Markdown 单元格： 另一种方法是单击代码下拉列表并将单元格类型切换为 Markdown。 下面是一些 Markdown 代码供您尝试： 这是运行单元格时的样子： 支持数据库作为数据科学家，您几乎每天都必须建立和管理数据库连接。当 SQL 写成字符串时，调试很长的 SQL 行并不容易。Dataspell 有一个解决方案。以下是使用 sqlite3 包建立连接、创建数据库和表的方法：
您现在可以像往常一样插入数据：
Dataspell 的特别之处在于无需离开 IDE 或编写不必要的查询即可浏览数据库的选项。只需双击数据库，就会打开一个新的侧窗口。从那里，您可以轻松单击任何感兴趣的表格，在单独的选项卡中浏览它：
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