DataSpell 2023.2 最新变化

DataSpell 为 Polars DataFrames 引入交互式表，让您可以轻松排列、导出和查看数据。 Jupyter Notebook 和 Python 控制台均支持这些表。 您可以使用 Python 与 Jupyter 调试器、变量查看器和 Data Vision 轻松访问这些表。

我们为支持的 Polars 函数引入了列名补全。 此功能可以简化库交互，并促进 DataSpell 中的数据操作。

数据探索流程对于数据专业人员来说至关重要，但往往非常耗时，因此我们简化了这一流程。 将鼠标悬停在列标题上，即可访问有关列的有价值的信息，例如值分布、平均值和标准差，以及缺失值。 此功能目前适用于 pandas 和 Polars DataFrame。

DataSpell 2023.2 引入了彩色标题，可以简化多个打开的项目之间的导航。 现在，您可以为每个项目分配唯一的颜色和图标，使其在工作区中更易区分。 标题现在默认带有预定义的颜色，但您也可以自定义。 要为项目设置新的颜色，首先右键点击标题，然后访问上下文菜单。 选择 Change Toolbar Color（更改工具栏颜色）选项，然后选择您想要的颜色。 要禁用此功能，只需在上下文菜单中取消选择 Use Project Colors in Toolbar（在工具栏中使用项目颜色）选项即可。

在 Project（项目）视图中，新增了 Open Directories with Single Click（单击打开目录）选项，可以更快展开和收起项目文件夹，更快响应。 点击竖三点菜单后，可以从下拉菜单中选择该选项。

DataSpell 2023.2 支持配置 Jupyter 托管服务器，这为您提供了以下功能：

• 为托管服务器指定环境变量。
• 将托管服务器配置为从任何目录启动，而不仅仅是项目根。
• 为 Jupyter 或 JupyterLab 服务器指定额外参数。

在此版本中，我们显著改进了 DataSpell 与外部应用程序（例如 Git 或浏览器版本的 Jupyter）之间同步 Jupyter Notebook 更改的方式。 您可以在 DataSpell 和外部应用程序之间轻松切换，并且您在任何位置进行的任何更改都将完美同步。

我们分解了 Big Data Tools 插件，允许单独使用其各个部分。 这让 DataSpell 得到六个新插件：Kafka、Spark、Flink、Remote File Systems、Big Data File Viewer 和 Zeppelin。 如果您需要全部六个插件，仍然可以一键安装 Big Data Tools 插件。

在最新版本中，您可以连接到 Redis Cluster 并拥有与独立 Redis 相同的全面功能集。

DataSpell 提供了新的 Time zone（时区）设置，供您指定应用于显示 datetime 值的时区。

现在，共享数据库及其内容均会内省。 创建这些数据库的数据共享也会内省。 您可以使用 Ctrl/Cmd + F6 快捷键修改共享数据库和数据共享。 另外，所有相关语句在 SQL 编辑器中均受支持。

为了增强实用性，我们在此版本的 DataSpell 中显著改进了架构迁移功能。

主要变化在于，同一个对象现在位于对话框两个部分的同一行上，从而更清晰地显示将在目标架构中添加、移除或更改的对象。