Novidades do DataSpell 2023.2

O DataSpell introduziu tabelas interativas para DataFrames Polars, permitindo que você ordene, exporte e visualize os dados sem esforço. Essas tabelas têm suporte tanto em notebooks do Jupyter quanto em consoles do Python. Você pode acessar as tabelas de forma conveniente, usando os depuradores do Python e do Jupyter, visualizadores de variáveis e o Data Vision.

Introduzimos a complementação de nomes de colunas em funções Polars suportadas. Este recurso simplifica as suas interações com a biblioteca e facilita a manipulação de dados dentro do DataSpell.

Otimizamos o processo de exploração de dados, que é crucial e costuma tomar muito tempo dos profissionais de dados. Basta passar o mouse sobre o cabeçalho de uma coluna para acessar sem esforço informações úteis, como a distribuição dos valores, a média, o desvio-padrão e os valores que faltam. No momento, este recurso está disponível para DataFrames no pandas e Polars.

O DataSpell 2023.2 apresenta cabeçalhos coloridos para simplificar a navegação entre vários projetos abertos. Agora você pode atribuir uma cor e um ícone exclusivos a cada um dos seus projetos, tornando mais fácil diferenciá-los no seu espaço de trabalho. Agora os cabeçalhos vêm com cores predefinidas como padrão, mas você pode mudá-las conforme a sua preferência. Para definir uma nova cor para seu projeto, primeiro clique com o botão direito do mouse em um cabeçalho e acesse o menu de contexto. Selecione a opção Change Toolbar Color e em seguida a cor desejada. Para desativar este recurso, basta desmarcar a opção Use Project Colors in Toolbar no menu de contexto.

Na visualização Project, há uma nova opção Open Directories with a Single Click, que torna as ações de expandir e comprimir as pastas do projeto mais rápidas e responsivas. Essa opção está disponível no menu suspenso que aparece quando você clica no ícone dos três pontos verticais.

O DataSpell 2023.2 permite configurar servidores gerenciados pelo Jupyter, dando a você, dentre outras coisas, a capacidade de:

• Especificar variáveis de ambiente em servidores gerenciados.
• Configurar servidores gerenciados para serem inicializados a partir de qualquer diretório, não só do diretório-raiz do projeto.
• Especificar parâmetros adicionais para servidores do Jupyter ou JupyterLab.

Nesta versão, melhoramos significativamente a maneira como as alterações em notebooks do Jupyter são sincronizadas entre o DataSpell e aplicativos externos, como Git ou a versão do Jupyter para navegadores. Você pode alternar sem esforço entre o DataSpell e aplicativos externos. Quaisquer alterações que você fizer em qualquer lugar serão sincronizadas perfeitamente.

Decompusemos o plug-in Big Data Tools, permitindo que você use seus componentes separadamente. Isso significa que seis novos plug-ins estão disponíveis para o DataSpell: Kafka, Spark, Flink, Remote File Systems, Big Data File Viewer e Zeppelin. Se você precisar de todos os seis, ainda poderá instalar o plug-in geral Big Data Tools. Essa é uma maneira conveniente de obter todos esses plug-ins com um único clique.

Agora, com a última atualização, você pode se conectar ao Redis Cluster e ter o mesmo conjunto de recursos do Redis stand-alone.

Agora o DataSpell oferece um novo parâmetro de configuração Time zone, que permite a você especificar qual fuso horário deve ser usado para mostrar valores datetime.

Bancos de dados compartilhados e seu conteúdo agora são introspectivos. Os compartilhamentos nos quais esses bancos de dados são criados também são introspectivos. Você pode modificar compartilhamentos de dados e de bancos de dados através do atalho Ctrl/Cmd + F6. Além disso, agora todas as declarações relacionadas têm suporte no editor de SQL.

Para facilitar o uso, melhoramos significativamente o recurso de migração de esquemas nesta versão do DataSpell.

A principal diferença é que o mesmo objeto agora é colocado na mesma linha em ambas as partes do diálogo, facilitando a compreensão de quais objetos serão adicionados, removidos ou alterados no esquema de destino.