Создание Jupyter-ноутбуков из чата с ИИ, предложения по автоимпорту среди вариантов автодополнения, улучшенное представление Structure и многое другое.
Если вы не хотите заниматься настройками интерпретатора или конфигурацией проекта, PyCharm может сделать все за вас. Теперь в IDE появилась возможность в один клик перейти в редактор. Вы можете сразу писать код и выполнять его с помощью единственного Python-скрипта или Jupyter-ноутбука и сэкономить время, обойдясь без настройки проекта.
Теперь автодополнение в PyCharm подсказывает больше: можно автоматически импортировать классы и функции из библиотек, которые еще не подключены в коде. Это упрощает работу и ускоряет доступ к нужным инструментам без ручного добавления импортов.
Иногда нужно временно отключить часть кода, чтобы проверить результат без него, и этот код может находиться в разных ячейках. В таких случаях теперь можно быстро закомментировать сразу несколько ячеек. Для этого просто переключитесь в режим команд, выделите нужные ячейки, используя Shift+Up/Down, и нажмите Cmd+/ (macOS) или Ctrl+/ (Windows/Linux).
Улучшенный вид Structure позволяет легко ориентироваться в ноутбуках. Он автоматически формируется на основе заголовков Markdown-ячеек, и вы также можете добавлять в него Python-ячейки с комментариями в первой строке через меню View Options.
Из вида Structure можно перемещаться по ноутбуку, запускать отдельные секции и видеть, какая из секций выполняется в данный момент.
Возможности экспериментов с машинным обучением также расширены благодаря интеграции TensorBoard прямо в Jupyter-ноутбуки: вы сможете легко отслеживать и визуализировать ключевые метрики, такие как потери и точность, анализировать графы моделей и наблюдать изменения весов и отклонений в динамике. Исследуйте данные глубже с помощью инструментов для проекции векторных представлений, визуализации данных (изображений, текста и аудио), а также профилирования TensorFlow — все это доступно прямо в PyCharm.
После того как вы обсудили проблему с AI Assistant, вы, возможно, захотите перенести результаты в отдельный ноутбук. Просто попросите AI Assistant создать ноутбук и включить в него соответствующий код или используйте в чате новую команду /create-jupyter-file
. PyCharm добавит этот ноутбук в директорию вашего проекта.
poetry.lock
и pyproject.toml
, если они были установлены с помощью окна Python Packages.