Part1DataSpell
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大家好，我是早起。
最近续费了JetBrains全家桶，看到多了一个?DataSpell
看了一圈介绍，貌似?jetbrains?在?Pycharm?原生支持?jupyter notebook，既有插件也有?DataGrip?操作数据库的前提下，还选择为?Jupyter notebook?群体开发一款软件。
于是趁着国庆，果断下载体验了一波，看看后面是否需要切换到这个软件进行工作，下面是一些使用下来的感受。
Part2亮点
1数据面板
一个让我觉得比较亮眼的操作，是可以在单独的窗口预览数据、修改数据、导出数据
单独面板看数据，不用再设置max_columns等参数，就像操作 Excel 一样，有需要调整的甚至可以直接右键修改值，右键也可以直接导出到Excel
这种让你少写几行代码的快捷操作，在代码开发阶段还是比较舒服的，毕竟有时候一些简单的操作需要写很长的代码。
不过转念一想，Pandas?将操作?Excel?代码化，IDE又将一些功能?Excel?化，确实有些灰色幽默。
2自动补全
这也是得益于 IDE 的一个非常好的功能，当我们敲代码时可以智能的进行自动提示，这样代码写起来就很舒服了，至少对于我来说，平时一半的代码都是 IDE 写的
3快速搜索
如果你使用过 Alfred ，那么一定是喜欢那种一个搜索框搜索全部文件软件的功能，在DS中也支持敲两下?shift?键来快速搜索一些功能、文件等操作，例如输入run below?就会自动运行当前单元格之后的全部代码
4文件管理
回想之前机遇浏览器的数据科学任务，每次新建一个文件，都要返回到目录页面，新建?ipynb?文件，若要是项目关联的文件比较多，可能急需要打开一排窗口。
如果在加上需要写一些本地的 py 文件，操作起来将会在多个软件之间切换，过程是比较痛苦的。
现在使用 DS 将会更好的进行项目开发，
5异常调试
既然是基于强大的 IDE 开发出来的产品，断点调试等debug功能，自然是原生支持，用起来很丝滑。
6插件
让我想的一个重要原因就是我已经离不开?Pycharm?的一些插件，现在有种回到家的感觉
7Git支持
同插件一样，如果你的工作需要用到 Git 进行版本管理的话，那么使用 DS 进行数据科学工作将会更有效率。
此外，一些 IDE 该有的功能例如远程开发、终端调用、代码统计分析、包管理等功能都能极大提升效率。
Part3不足
当然也有一些地方让我感觉这款IDE还不够完美。
一个对我来说很关键的问题就是，貌似不支持使用Jupyter Notebook插件，例如我很喜欢的contents目录插件，可以方便的进行markdown导航与跳转，另外还有一些使用很顺手的插件也都不能安装。
不过我已经提交了反馈，希望能在未来某一天支持吧。
另外一个让我觉得不够完美的地方，就是所有之前的主题样式，都不够美观，老粉丝知道我是颜值党，之前写 Pandas学习网页颜色、位置等参数都一点点调了很久才满意。
如果 IDE 黑 notebook 白，缺少一种「科技感」，但如果全黑色配色，代码框、输入区域、输出区域就会有一种叠加在一起的感觉。
另外，由于功能复杂，真正能用于写代码的区域很小（虽然可以折叠），如果你是笔记本电脑，那么可能一个页面只能容纳下2-3个单元格，用起来比较鸡肋
这也是我之前不使用 Pycharm 写 notebook 的原因，可能是这种基于交互式的开发的IDE主题需要更多时间设计吧，
Part4推荐吗？
以上就是我体验下来的全部感受，其实不难发现，除去为了卖钱之外，jetbrains似乎想让以notebook为主要开发工具的数据科学家们，切换到更专业的IDE。
不论是代码检查、异常调试、版本控制、项目管理、远程开发等标准化开发功能，都是一个程序员需要具备的技能，而在这之前我见到的一些数据分析、机器学习相关人员，大多只是会数据、算法本身的工作，对于工具却比较薄弱。
最后是个人推荐，如果你从事数据科学相关工作，工作频繁使用?notebook?进行数据处理、算法模型开发，那么可以不妨尝试切换到?DataSpell?，进一步如果你本身是?Pycharm?党，那么这款软件更值得你尝试。