DataSpell是一款由ActiveState公司开发的跨平台数据科学和机器学习开发工具，它旨在提供一整套工具和服务，帮助数据科学家和机器学习工程师更加高效地进行数据分析和建模。
DataSpell的特点包括：
1. 适用于不同的编程语言和库：DataSpell支持多种编程语言和库，如Python、R、NumPy、Pandas、Scikit-learn等，可以满足不同领域和应用的需求。
2. 交互式数据分析：DataSpell提供了交互式数据分析功能，可以通过可视化界面和命令行界面进行数据探索和分析。它还支持Jupyter Notebook和JupyterLab，方便用户进行数据可视化和报告生成。
3. 集成的开发环境：DataSpell提供了集成的开发环境，包括代码编辑器、调试器、代码提示、代码自动补全等功能，使得数据科学家和机器学习工程师可以更加高效地编写、测试和调试代码。
4. 云端部署和协作：DataSpell支持云端部署和协作，可以与云服务商集成，如AWS、Azure、Google Cloud等，使得团队成员可以在同一平台上进行协作和开发。
5. 数据管理：DataSpell提供了数据管理功能，包括数据清洗、数据转换、数据可视化等，使得数据科学家和机器学习工程师可以更加方便地处理和管理数据。
6. 自动化建模：DataSpell提供了自动化建模功能，可以自动化选择和训练最佳模型，并进行模型评估和优化，从而提高模型的准确性和效率。
总之，DataSpell是一款功能强大、易于使用的数据科学和机器学习开发工具，可以帮助数据科学家和机器学习工程师更加高效地进行数据分析和建模。
DataSpell for mac安装方法
DataSpell Mac破解版下载完成后，把DataSpell拖动到右侧的应用程序，如图：
弹出注册窗口，如图：
回到安装包，打开注册码，如图：
按照下图把许可证复制粘贴到空白位置，点击激活，如图：
激活成功，欢迎使用。
中文设置方法
点击菜单栏的「Rider」，再点击「Preferences…」打开软件的偏好设置，点击左侧导航的「Plugins」，在右侧的「Type / to see options」处输入「chinese」,找到「Chinese ?(Simplified)? Language」点击「Install」，
安装完成后点击「Restart IDE」即可。
重新启动 ，根据提示点击restart，中文设置已经完成，请尽情使用吧！
DataSpell for mac软件特点
以下是DataSpell的一些特点：
多语言支持：DataSpell支持Python、R、SQL等多种数据科学语言，可用于各种数据科学项目。
集成的Jupyter Notebooks：DataSpell集成了Jupyter Notebooks，使得数据科学家可以轻松地创建、共享和编辑Notebooks。
数据探索和可视化：DataSpell提供了数据探索和可视化工具，帮助数据科学家更好地理解和分析数据。
机器学习模型训练和部署：DataSpell提供了强大的机器学习功能，包括模型训练、调优、部署等，能够帮助数据科学家更快地构建和部署机器学习模型。
集成的数据库支持：DataSpell提供了集成的数据库支持，包括MySQL、PostgreSQL等，方便数据科学家在开发过程中进行数据交互。
丰富的插件支持：DataSpell支持各种插件，如Git、GitHub、Docker等，能够帮助数据科学家更好地进行版本控制、容器化等操作。
DataSpell for mac软件介绍
智能 Jupyter Notebook
专为高交互性而设计
命令和编辑器模式可一键切换。使用箭头键在单元格上导航。使用所有标准 Jupyter 快捷键。在单元格下享受完全交互式输出。
智能编码辅助
编辑代码单元格时，享受智能代码补全、实时错误检查和快速修复、轻松导航等等。
本地和远程 Notebook
使用本地 Jupyter Notebook 或直接从 IDE 轻松连接到远程 Jupyter、JupyterHub 或 JupyterLab 服务器。
交互式 Python 脚本
科学 Python 控制台
在 Python 控制台中以交互方式运行 Python 脚本或任意表达式。实时查看变量的输出和状态。
Python 脚本中的单元格
使用 #%% 分隔符将 Python 脚本拆分为代码单元格，并像在 Jupyter Notebook 中一样单独运行它们。
数据和可视化输出
通过交互式控件就地浏览 DataFrame 和可视化。支持所有主流 Python 科学库，包括 Plotly、Bokeh、AltAIr、ipywidgets 等。
内置工具和集成
版本控制
克隆 Git 项目、提交和推送变更，处理多个分支，管理变更列表以及在提交之前暂存更新。
终端
通过内置终端处理命令行 shell，该终端支持您的操作系统的所有相同命令。
数据库工具
直接从 IDE 访问和查询数据库。采用智能编码辅助编辑 SQL 代码、运行查询、浏览数据和更改架构。
DataSpell for mac软件功能
Python
无论是 Jupyter Notebook 还是 Python 脚本，您都始终可以使用智能代码补全、实时错误检查和快速修复以及轻松的代码导航。
Markdown
DataSpell 支持在 Notebook 单元格和单独文件中编辑和渲染 Markdown。LaTeX 支持尚未准备就绪，但即将推出。
交互式输出
DataSpell 完全支持科学库使用的静态和基于 JavaScript 的输出，例如 Plotly、Bokeh、AltAIr、ipywidgets 等。对于 DataFrame，DataSpell 提供了丰富的交互式表格控件。
Conda
对 Conda 的内置支持使创建、管理和重用环境与依赖项变得容易。
调试器
Jupyter Notebook 和 Python 脚本均支持调试器。在断点处停止，逐步执行代码，浏览和管理变量的状态。
SQL
连接到您的数据库以浏览表、执行重构、导入/导出数据等。
R
R 的基本支持包括调试器、数据集和可视化浏览器、软件包管理器、智能编码辅助等。
插件
Vim 仿真、Docker、额外 VCS、自定义外观主题等均可通过插件获得。
