DataSpell 2024.1: автодополнение строки целиком, запросы к датафреймам из SQL-ячеек, ячейки Import Data, улучшенная поддержка dbt
Команда машинного обучения доработала локальную модель, лежащую в основе функции автодополнения целых строк для Python. Теперь вы совершенно бесплатно получаете более длинные варианты автодополнения, лучше учитывающие контекст, при этом никакие данные не передаются в интернет.
DataSpell 2024.1 позволяет писать SQL-запросы к датафреймам и CSV-файлам прямо в Jupyter-ноутбуках. Мы добавили в DataSpell ячейки нового типа: Import Data. Чтобы начать работать с табличными данными, просто перетащите файл в такую ячейку.
В новой версии существенно улучшена поддержка dbt Core. Теперь можно просматривать графы прямо в DataSpell. Мы улучшили работу автодополнения в проектах dbt Core. Кроме того, теперь вы можете легко запускать, просматривать и тестировать модели прямо из файла SQL.
Скачать новую версию DataSpell можно на нашем сайте либо через бесплатное приложение Toolbox App. Также можно установить обновление прямо из IDE. Для пользователей Ubuntu доступны snap-пакеты.
Команда машинного обучения существенно доработала локальную модель, лежащую в основе функции автодополнения целых строк для Python. Теперь DataSpell предлагает более длинные варианты автодополнения и учитывает более широкий контекст. В результате точность автодополнения повышается, а вам приходится меньше печатать. Модель работает полностью локально, не отправляя никаких данных на внешние серверы.
В DataSpell 2024.1 можно писать SQL-запросы к датафреймам и CSV-файлам прямо в Jupyter-ноутбуках. Создайте ячейку SQL, выберите датафрейм в качестве источника данных и напишите запрос, пользуясь умными функциями редактирования SQL.
Ячейки Import Data — еще одна новая функция Jupyter-ноутбуков в DataSpell 2024.1. Просто перетащите файл с табличными данными в эту ячейку и начинайте работать, используя визуальные элементы управления или код на Python.
В новой версии улучшена поддержка dbt.
DAG — важные инструменты для специалистов по анализу данных. Теперь просматривать графы можно прямо в DataSpell. Навигация тоже стала удобнее: просто кликайте по узлам в DAG.
Мы значительно улучшили автодополнение в проектах dbt Core: теперь оно работает точнее для Jinja, имен моделей, названий столбцов, YAML-файлов и не только.
В этой версии запускать, просматривать и тестировать модели можно прямо из файла SQL. Чтобы выбрать подходящий вариант, нажмите на значок на полях редактора.
Надеемся, новые возможности вам понравятся! Хотите быть в курсе обновлений и получать советы по работе с DataSpell? Подписывайтесь на наш блог и нашу страницу в X (ранее Twitter). Если вы обнаружили ошибку или хотите предложить новую функциональность, пишите в наш баг-трекер.