智能 Jupyter Notebook
专为高交互性而设计
命令和编辑器模式可一键切换。使用箭头键在单格上导航。使用所有标准 Jupyter 快捷键。在单格下享受完全交互式输出。
智能编码辅助
编辑代码单格时，享受智能代码补全、实时错误检查和快速修复、轻松导航等等。
本地和远程 Notebook
使用本地 Jupyter Notebook 或直接从 IDE 轻松连接到远程 Jupyter、JupyterHub 或 JupyterLab 服务器。
交互式 Python 脚本
科学 Python 控制台
在 Python 控制台中以交互方式运行 Python 脚本或任意表达式。实时查看变量的输出和状态。
Python 脚本中的单格
使用 #%% 分隔符将 Python 脚本拆分为代码单格，并像在 Jupyter Notebook 中一样单独运行它们。
数据和可视化输出
通过交互式控件就地浏览 DataFrame 和可视化。支持所有主流 Python 科学库，包括 Plotly、Bokeh、Altair、ipywidgets 等。
内置工具和集成
版本控制
克隆 Git 项目、提交和推送更改，处理多个分支，管理更改列表以及在提交之前暂存更新。
终端
通过内置终端处理命令行 shell，该终端支持您的操作系统的所有相同命令。
数据库工具
直接从 IDE 访问和查询数据库。采用智能编码辅助编辑 SQL 代码、运行查询、浏览数据和更改架构。
功能
Python
无论是 Jupyter Notebook 还是 Python 脚本，您都始终可以使用智能代码补全、实时错误检查和快速修复以及轻松的代码导航。
Markdown
DataSpell 支持在 Notebook 单格和单独文件中编辑和渲染 Markdown。LaTeX 支持尚未准备就绪，但即将推出。
交互式输出
DataSpell 完全支持科学库使用的静态和基于 JavaScript 的输出，例如 Plotly、Bokeh、Altair、ipywidgets 等。对于 DataFrame，DataSpell 提供了丰富的交互式表格控件。
Conda
对 Conda 的内置支持使创建、管理和重用环境与依赖项变得容易。
调试器
Jupyter Notebook 和 Python 脚本均支持调试器。在断点处停止，逐步执行代码，浏览和管理变量的状态。
SQL
连接到您的数据库以浏览表、执行重构、导入/导出数据等。
R
R 的基本支持包括调试器、数据集和可视化浏览器、软件包管理器、智能编码辅助等。
插件
Vim 仿真、Docker、额外 VCS、自定义外观主题等均可通过插件获得。
DataSpell安装教程
1、安装DataSpell软件并关闭
2、将jetbra文件夹复制到一个地方保存好不要删除
3、进入jetbra/scripts中
4、运行install-all-users.vb
5.打开DataSpell软件，弹出注册窗口，Activation code
6.双击打开
7.中文设置教程：，在搜索框搜索，找到，中文语言包下载完成后。，软件会自动重启，重启后就是中文版DataSpell。
DataSpell 2023新功能
- 具有单独环境的多个项目
- Jupyter Notebook 效率增强功能
- DataFrame 增强
- 用户体验
- 新 UI
系统要求
- 64 位 Windows 10 1809 及更高版本，或 Windows Server 2019 及更高版本
- 最低 2 GB 可用 RAM，推荐 8 GB 系统总 RAM
- 3.5 GB 硬盘空间，推荐 SSD
- 最低屏幕分辨率 1024×768
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