Nouveautés de DataSpell 2023.2

DataSpell introduit les tables interactives pour les DataFrames Polars, ce qui permet de trier, d'exporter et d'afficher facilement les données. Ces tables sont prises en charge dans les notebooks Jupyter et dans les consoles Python. Vous pouvez accéder aux tables via les débogueurs Python et Jupyter, les visionneuses de variables et Data Vision.

La saisie semi-automatique pour les noms de colonnes est maintenant disponible pour les fonctions Polars prises en charge. Cette fonctionnalité simplifie les interactions avec la bibliothèque et facilite la manipulation des données dans DataSpell.

Nous avons optimisé le processus d'exploration des données, qui est à la fois crucial et souvent chronophage pour les professionnels des données. En survolant simplement l'en-tête d'une colonne, vous obtenez des informations importantes sur cette dernière, telles que la distribution des valeurs, la moyenne, l'écart type, ainsi que les valeurs manquantes. Cette fonctionnalité est actuellement disponible pour les DataFrames Pandas et Polars.

DataSpell 2023.2 introduit des en-têtes colorés pour simplifier la navigation entre plusieurs projets ouverts. Vous pouvez attribuer une couleur et une icône uniques à chacun de vos projets afin de les distinguer plus facilement dans votre espace de travail. Les couleurs des en-têtes sont prédéfinies par défaut, mais vous pouvez les personnaliser. Pour définir une nouvelle couleur pour votre projet, faites un clic droit sur l'en-tête pour accéder au menu contextuel, puis sélectionnez l'option Change Toolbar Color et choisissez une couleur. Pour désactiver cette fonctionnalité, désélectionnez l'option Use Project Colors in Toolbar dans le menu contextuel.

Dans la vue Project, une nouvelle option Open Directories with Single Click rend le développement et la réduction des dossiers de projets plus rapide. Cette option est disponible dans le menu déroulant lorsque vous cliquez sur le menu kebab (trois points verticaux).

DataSpell 2023.2 permet de configurer des serveurs gérés par Jupyter, ce qui permet notamment de :

• Spécifier les variables d'environnement pour les serveurs gérés.
• Configurer les serveurs gérés pour les lancer à partir de tout répertoire et non plus seulement depuis le répertoire racine du projet.
• Spécifier des paramètres supplémentaires pour Jupyter ou les serveurs JupyterLab.

Cette version améliore considérablement la façon dont les modifications apportées aux notebooks Jupyter sont synchronisées entre DataSpell et des applications externes telles que Git ou la version navigateur de Jupyter. Vous pouvez passer facilement de DataSpell aux applications externes, et toutes les modifications qui vous effectuez seront parfaitement synchronisées.

Nous avons décomposé le plugin Big Data Tools pour vous permettre d'utiliser ses éléments séparément. Six nouveaux plugins sont donc disponibles pour DataSpell : Kafka, Spark, Flink, Remote File Systems, Big Data File Viewer et Zeppelin. Si vous avez besoin des six, vous pouvez toujours installer le plugin générique Big Data Tools pour tous les obtenir en un clic.

La dernière mise à jour permet de se connecter à Redis Cluster et de profiter du même ensemble de fonctionnalités complet qu'avec la version autonome de Redis.

Le nouveau paramètre Time zone de DataSpell permet de spécifier le fuseau horaire à utiliser pour l'affichage des valeurs datetime.

Les bases de données partagées et leur contenu sont désormais introspectés. Les partages de données sur lesquels ces bases de données sont créées sont eux aussi introspectés. Vous pouvez utiliser le raccourci Ctrl/Cmd + F6 pour modifier les bases de données partagées et le partage de données. De plus, toutes les instructions associées sont maintenant prises en charge dans l'éditeur SQL.

Nous avons considérablement amélioré la fonctionnalité de migration de schéma dans cette version de DataSpell.

La principale différence est qu'un même objet est désormais placé sur la même ligne dans les deux parties de la boîte de dialogue. Il est donc plus facile de comprendre quels objets vont être ajoutés, supprimés ou modifiés dans le schéma cible.