AI Assistant ahora está más estrechamente integrado en los notebooks de Jupyter en PyCharm. Ahora tiene la posibilidad de añadir una petición directamente dentro de su notebook y trabajar con AI Assistant desde allí. Solo tiene que elegir la opción de celda AI que aparece encima o debajo de cada celda, y se mostrará una celda con un campo listo para su petición.

Si tiene alguna duda mientras realiza un análisis de datos y desea un consejo sobre los pasos más comunes que otros analistas de datos suelen realizar en esa fase, haga clic en la bombilla situada a la derecha de la celda de IA. AI Assistant proporcionará las sugerencias más relevantes basadas en el contexto actual del notebook para que pueda limpiar sus datos de forma más rápida y eficiente.

Si desea que AI Assistant le ayude a iterar sobre el código de una celda concreta, utilice la opción AI Edit Cell del menú contextual. Esto abrirá el campo para la petición directamente en la celda seleccionada. Los cambios sugeridos por AI Assistant se mostrarán en una vista Diff para que pueda ver cómo se modificará su código.

Visualice sus DataFrames con la ayuda de AI Assistant, que ahora puede proporcionar sugerencias sobre los gráficos y diagramas más adecuados para su contexto.

Utilice el icono de IA en la esquina superior derecha del DataFrame y seleccione Suggest Visualization. PyCharm abrirá entonces un chat de IA donde recibirá sugerencias. Elija la que más le guste, y AI Assistant generará una nueva celda con el fragmento de código apropiado en el notebook. Ejecútelo, y ¡listo! El gráfico aparecerá en su notebook.

PyCharm ahora proporciona integración directa con Databricks. Puede conectarse a un grupo de Databricks, ejecutar scripts y notebooks como flujos de trabajo, ejecutar archivos directamente en un shell de Spark en un grupo, y monitorear el progreso: todo desde la comodidad de su IDE.

PyCharm puede detectar los archivos de configuración de Databricks en su disco y utilizarlos para conectarse a los grupos de Databricks. Puede ejecutar código en Databricks en dos modos: Run on Cluster o Run as a Workflow.

Para utilizar la integración de Databricks, debe instalar este complemento dedicado.

PyCharm ahora puede sugerir una lista de modelos relevantes de Hugging Face que mejor se adaptan a sus necesidades. Esto le permite decidir qué modelo usar e instalarlo sin tener que salir del IDE. Haga clic derecho en la pestaña del editor para abrir el menú contextual, seleccione Insert HF Model e identifique lo que le gustaría que hiciera el modelo. ¡PyCharm proporcionará una lista de sugerencias! Después de seleccionar un modelo, PyCharm sugerirá insertar un fragmento de código que le permitirá usar este modelo directamente en el archivo abierto, y descargará e instalará todos los paquetes que falten de los que dependa este modelo.

Ahora puede inspeccionar los datos de su biblioteca Datasets de Hugging Face como un DataFrame interactivo. Esto le permite aprovechar las funcionalidades que ya utiliza para DataFrames de pandas, Polars, PyTorch y TensorFlow, incluidas la vista de gráfico, la paginación y la capacidad de ordenar y exportar tablas.

Una nueva ventana de herramientas dedicada de Hugging Face le permite supervisar y gestionar los modelos de Hugging Face almacenados en su máquina. Esto le ayudará a identificar los modelos no utilizados que pueden eliminarse para liberar espacio en disco, además de facilitar la copia de las rutas a los modelos o la apertura de las carpetas donde están almacenados.

Ya no es necesario iniciar el depurador o utilizar una instrucción print si solo se desea comprobar los valores de las variables. Ahora puede obtener una vista previa instantánea de los valores de una variable elegida simplemente colocando el cursor en la línea de la variable.

La ventana de herramientas Endpoints reconoce las rutas especificadas a través del decorador @action para conjuntos de vistas. Puede ver las rutas y los métodos HTTP especificados en el parámetro methods. Además, PyCharm ahora genera rutas basadas en los parámetros detail y url_path además de la ruta inicial asignada al conjunto de vistas. El cliente HTTP sugerirá una solicitud con los métodos relevantes para cada ruta.

El cuadro de diálogo Search Everywhere ahora incluye como opción una vista previa de los elementos de la base de código que está buscando. Al habilitar esta funcionalidad mediante el icono Preview de la barra de herramientas del cuadro de diálogo aparecerá un panel de vista previa bajo los resultados de búsqueda, que le ofrecerá contexto adicional y le facilitará la navegación por el proyecto.

En la versión 2024.2, hemos hecho más intuitivo y preciso el proceso de aceptación de sugerencias de finalización de código de línea completa. Las sugerencias de finalización de código inline incluyen ahora resaltado de código, y los nuevos accesos directos permiten aceptar palabras sueltas o líneas enteras de sugerencias más largas. También hemos perfeccionado el modo en que los cambios aceptados se integran en su código, eliminando problemas de formato y otros relacionados.

PyCharm es ahora capaz de renderizar de forma nativa expresiones matemáticas en archivos Markdown. Al trabajar con Markdown, puede utilizar $ para insertar expresiones matemáticas en línea y $$ para bloques de código con contenido matemático.

Ahora puede elegir los lenguajes en los que desea que aparezcan líneas adhesivas. Puede adaptar la funcionalidad a sus preferencias en Settings/Preferences | Editor | General | Sticky Lines o activando el menú contextual con un clic derecho en una línea adhesiva del editor.

Ahora es mucho más fácil depurar y explorar variables de cadena largas con formatos de datos complejos. El depurador actualizado ofrece visualizaciones con el formato adecuado para variables de cadena con cadenas codificadas en JSON, XML, HTML, JWT y URL. Simplemente haga clic en el hipervínculo View junto a una variable para identificar rápidamente la causa raíz de su error. Se seleccione automáticamente el visualizador correspondiente en función del contenido de la variable.

Hemos dotado a las etiquetas de un nodo específico en el widget Version Control, lo que facilita su consulta. El nodo se muestra de forma predeterminada pero, si prefiere ocultarlo, solo tiene que hacer clic en el icono del engranaje y desmarcar la opción Show Tags.

Hemos introducido valiosas actualizaciones en el cliente HTTP. La nueva función XPath permite consultar elementos directamente desde documentos XML y HTML. Además, hemos añadido numerosos métodos para manipular documentos XML y HTML, eliminando la necesidad de analizar XML manualmente.

El cliente HTTP ahora también soporta la iteración a través de colecciones de variables, permitiéndole componer una única solicitud HTTP con una colección JSONPath y enviar automáticamente solicitudes para cada elemento de la colección. Además, puede acceder a elementos específicos de la colección en scripts de postprocesamiento utilizando la sintaxis JSONPath.

Además, hemos implementado la posibilidad de crear métodos personalizados para trabajar con las API que proporcionan métodos específicos. Puede añadir métodos personalizados sobre la marcha con un arreglo rápido o introducirlos con una lista separada por comas en Settings | Tools | HTTP Client.

Hemos ampliado significativamente la asistencia a la codificación de PyCharm para Terraform haciendo que la finalización de código de línea completa esté disponible para él. Además, se han mejorado para Terraform funcionalidades esenciales para la comprensión del código, como la finalización de código contextual, el resaltado de sintaxis mejorado y el sistema de detección de errores con sugerencias de arreglo rápido. También hemos añadido una funcionalidad de documentación rápida que muestra descripciones emergentes sobre herramientas al pasar el ratón por encima de los elementos, proporcionando información instantánea para ayudarle a utilizar los recursos de Terraform de forma más eficaz sin interrumpir su flujo de trabajo.

En esta versión, introducimos nuevas funcionalidades de AI Assistant para bases de datos. Con la funcionalidad de texto a SQL, puede generar código SQL directamente en el editor haciendo clic en Generate Code with AI e introduciendo su petición. Puede aceptar, regenerar o refinar el código, y llevarlo al chat de IA si tiene más preguntas.

Además, AI Assistant puede ayudarle a modificar tablas, permitiéndole solicitar cambios como el cambio de todos los tipos de datos VARCHAR a CHAR. También puede ayudarle a entender y solucionar problemas de SQL, sugiriéndole explicaciones y soluciones. Además, puede adjuntar su esquema de base de datos al chat de AI Assistant mencionándolo en su petición.

Ahora puede importar datos de archivos tabulares mediante cargadores con scripts personalizables para los formatos Excel, JSON, Parquet y shapefile. Arrastre su archivo desde la ventana de herramientas Project al esquema en el explorador de bases de datos y configure los ajustes en el cuadro de diálogo Import.

Además, puede ver estos archivos en el editor de datos con un solo clic en la ventana de herramientas Project. Para desactivar este comportamiento, vaya a Settings/Preferences | Advanced Settings | Open file as table if detected by scripted loader.

También puede crear cargadores personalizados situándolos en Scratches and Consoles | Extensions | Database Tools and SQL | data | loaders.

Ahora puede ejecutar y depurar archivos TypeScript sin ninguna configuración adicional. Puede ejecutarlos desde distintos puntos de entrada, como el menú contextual del archivo, el widget Run y la configuración Current File.

PyCharm 2024.2 es capaz de resolver rutas para marcos de trabajo que utilizan enrutamiento basado en sistema de archivos. Puede resolver rutas de enlace basadas en el sistema de archivos de su proyecto, proporcionando finalización automática y navegación para Next.js, Nuxt, SvelteKit y Astro. También es compatible con los nuevos fragmentos y etiquetas de renderizado de Svelte 5. Además, hemos implementado la compatibilidad con el protocolo de servidor de idiomas (LSP) para Astro y Vue Language Service v2, lo que mejora la finalización del código y la experiencia general del desarrollador.