Novedades de PyCharm 2024.3.1

Creación de archivos sin configuración del proyecto

Si no desea preocuparse por los ajustes del intérprete o la configuración del proyecto, PyCharm se ocupará de ellos por usted. El IDE ahora ofrece una opción de un clic que le permite saltar directamente al editor. Puede empezar a programar y ejecutar inmediatamente con un único script de Python o notebook de Jupyter y omitir la configuración del proyecto para ahorrar tiempo.

Sugerencias de importación automática en la finalización de código

La finalización de código de PyCharm ahora ofrece nuevas sugerencias, como la opción de importar de forma automática nombres de clases y funciones desde bibliotecas que aún no se han importado a su código. Esta funcionalidad optimizada garantiza flujos de trabajo más fluidos y un acceso más rápido a las herramientas que necesita, ¡sin necesidad de importaciones manuales!

Posibilidad de comentar varias celdas a la vez

A veces querrá aislar una parte del código en su notebook para ver cómo quedaría el resultado sin ella, y a veces este código se expande a varias celdas. Para estos casos, puede comentar rápidamente varias celdas a la vez. Para ello, solo tiene que cambiar al modo de Comando, seleccionar las celdas de destino con Mayús+Arriba/Abajo y, a continuación, pulsar Cmd+/ (macOS) o Ctrl+/ (Windows/Linux).

Vista Structure

Con la vista Structure mejorada, podrá navegar por sus notebooks de un vistazo. PyCharm la genera automáticamente a partir de los encabezados de las celdas Markdown, y también puede añadir celdas Python con las primeras líneas comentadas desde el menú View Options.

Desde la vista Structure, puede desplazarse por el notebook, ejecutar secciones específicas y ver el estado de una sección determinada en cualquier momento.

Compatibilidad integrada con TensorBoard

Mejore sus experimentos de aprendizaje automático gracias a la integración con TensorBoard directamente en los notebooks de Jupyter. Realice un seguimiento y visualice sin esfuerzo métricas fundamentales como las pérdidas y la precisión, inspeccione grafos de modelos y controle los cambios en las ponderaciones y sesgos a lo largo del tiempo. Profundice con herramientas para integrar proyecciones, visualización de datos (imágenes, texto y audio) y generación de perfiles de TensorFlow, todo dentro de PyCharm.

Después de hablar con AI Assistant sobre un problema específico, tal vez quiera mover los resultados a un notebook dedicado. Tan solo realice una petición a AI Assistant o utilice el nuevo comando /create-jupyter-file en el chat para crear un notebook que contenga el código asociado. PyCharm también añadirá el notebook al directorio de su proyecto.