JetBrains เปิดตัวปลั๊กอิน Kotlin Notebook สำหรับ IntelliJ IDEA เพื่อให้ผู้สนใจภาษา Kotlin สามารถลองเขียนโค้ด ใส่ตารางข้อมูล ทำภาพ visualization ได้จบในตัว แบบเดียวกับโน้ตบุ๊กภาษา Python

JetBrains บอกว่าแนวคิดการใช้โน้ตบุ๊ก Jupyter ได้รับความนิยมมากขึ้นเรื่อยๆ ทั้งในการทำโปรแกรมต้นแบบ, การวิเคราะห์ข้อมูล และงานสาย data science จึงต้องการขยายผลมายังภาษา Kotlin ด้วย รูปแบบการทำงานยังเหมือนกัน ตัวไฟล์โน้ตบุ๊กจะใช้นามสกุล .ipynb และมีโครงสร้างการจัดเก็บข้อมูลแบบเดียวกัน

ในเบื้องต้น ปลั๊กอิน Kotlin Notebook ยังมีสถานะเป็นแค่การทดลอง (experimental) ต้องอิงกับบางส่วนในปลั๊กอิน Python อยู่ แต่จะแยกขาดจากกันในภายหลัง

JupyterLab ซอฟต์แวร์พัฒนา notebook ยอดนิยมสำหรับคนทำงานประมวลผลข้อมูล ออก JupyterLab 4.0 เวอร์ชั่นหลักที่ปรับปรุงประสิทธิภาพเป็นส่วนใหญ่ โดยเฉพาะเมื่อนักพัฒนากำลังใช้ notebook ขนาดใหญ่

โมดูลพื้นฐานถูกอัพเดต เช่น CodeMirror 6 และ MathJax 3 พร้อมๆ กับชุดพัฒนาเบื้องหลังก็อัพเกรดเป็น TypeScript v5, Yarn v3, React v18, Lumino v2

ระบบจัดการส่วนขยาย Extension Manager รองรับ repository ส่วนตัวของผู้ใช้เอง หรือจะใช้แพ็กเกจจาก PyPI ก็ได้เช่นกัน ฟีเจอร์ช่วยกันเขียนโค้ดถูกแยกออกไปเป็นส่วนขยาย jupyter_collaboration

ที่มา - Jupyter Blog

Google Colab เป็นเครื่องมือเขียนโค้ดภาษา Python แบบออนไลน์ผ่านเบราว์เซอร์ เนื้อข้างในเป็น Jupyter ที่โฮสต์บนเครื่องกูเกิลและเปิดให้ทุกคนใช้งานฟรี

ล่าสุดกูเกิลประกาศว่า Colab จะได้ฟีเจอร์ AI ช่วยเขียนโค้ดกับเขาด้วยเช่นกัน โดยใช้ โมเดล Codey ที่ดัดแปลงจาก PaLM 2 เพื่อให้เจาะลึกด้านโปรแกรมมิ่ง และ เป็นโมเดลตัวเดียวกับที่ใช้ใน Android Studio เวอร์ชันล่าสุด แต่กูเกิลก็บอกชัดว่าปรับแต่งให้เหมาะกับ Python และพฤติกรรมการใช้งานของ Colab โดยเฉพาะด้วย

GitHub ประกาศเปิดบริการ Codespaces สภาพแวดล้อมการพัฒนาที่รันในคลาวด์ นักพัฒนาเขียนโค้ดและคอมไพล์ได้จากเบราว์เซอร์ ให้กับผู้ใช้ GitHub ทุกคนฟรี มีโควต้าใช้งานเดือนละ 60 ชั่วโมง

เดิมที GitHub Codespaces ยังรองรับเฉพาะ VS Code เป็น IDE แค่อย่างเดียว ล่าสุด GitHub จับมือกับ JetBrains รองรับ IDE ทุกตัวของค่าย JetBrains แล้ว หากมีไลเซนส์ของฝั่ง JetBrains อยู่แล้วก็นำมาใช้บน Codespaces ได้เลย ( รายละเอียด )

JupyterLab ออก JupyterLab App แอปเดสก์ทอปที่รวมเอาทั้งเบราว์เซอร์และระบบหลังบ้านไว้ในตัว ทำให้นักพัฒนาเริ่มพัฒนาโน้ตบุ๊กได้ง่ายขึ้นอีกขั้น

ที่จริงแล้วโครงการนี้พัฒนามาหลายปีตั้งแต่ปี 2017 แต่ก็ไม่มี release ใหม่ๆ และไม่มีการพัฒนาเพิ่มเติมมานาน จนกระทั่งปีนี้ Mehmet Bektas จาก Splunk เข้ามาช่วยพัฒนาจนออกเป็นเวอร์ชั่นล่าสุด

JupyterLab App มาพร้อมกับไลบรารีสำคัญอย่าง numpy, scipy, pandas, ipywidgets, และ matplotlib ในตัว และหลังจากออกเวอร์ชั่นล่าสุดชุมชนก็กลับมาคึกคักอีกครั้ง

ที่มา - Jupyter Blog

GitHub ร่วมกับโครงการ fast.ai พัฒนา ไลบรารี nbdev สำหรับการเขียนโมดูลไพธอนจากใน Jupyter Notebook ให้มีทั้งเอกสารประกอบโมดูลและชุดทดสอบโมดูล

nvdev ไลบรารีที่ทำให้นักพัฒนาสามารถพัฒนาโมดูลเต็มรูปแบบจาก Jypyter โดยยังคงสามารถพัฒนาแบบ interactive ที่ได้รับความนิยมสูงขึ้นเรื่อยๆ ในช่วงหลัง ตัวโมดูลสามารถทำงานร่วมกับ GitHubg เต็มรูปแบบ ทั้งการสร้างเอกสารลงเป็น GitHub Pages และการสร้างชุดทดสอบเพื่อรันใน GitHub Actions และการพัฒนาก็ทำใน GitHub Codespaces ได้

โดยรวมแล้ว nbdev สนับสนุนให้นักพัฒนาที่นิยมการพัฒนาบน notebook ให้ปรับตัวเข้ากับแนวทางการทำงานที่ดี (best practice) ของวิศวกรรมซอฟต์แวร์ โดยไม่ต้องเปลี่ยนแนวทางการพัฒนามากนัก

ไมโครซอฟท์ปล่อยส่วนขยาย Jupyter ระบบพัฒนาแบบ notebook ที่ได้รับความนิยมในหมู่นักนักพัฒนาปัญญาประดิษฐ์และวิทยาศาสตร์ข้อมูล โดยรองรับทั้งภาษา R, Julia, Scala, และ Python เอง

สำหรับผู้ที่ติดตั้งส่วนขยาย Python อยู่แล้วไมโครซอฟท์ฝังฟีเจอร์นี้ไว้ในตัว และเพิ่งเปิดใช้งานพร้อมส่วนขยายแยกสำหรับผู้ที่ต้องการใช้ภาษาอื่นๆ

ซอร์สโค้ดของส่วนขยายนี้เป็นโอเพนซอร์สสัญญาอนุญาตแบบ MIT

ที่มา - Microsoft

Netflix เปิดตัว Polynote ที่เป็น IDE แบบโน้ตบุ๊กแบบเดียวกับ Jupyter แต่รองรับหลายภาษา (polyglot) ในไฟล์งานเดียวกัน โดยรองรับภาษาหลักคือ Scala พร้อมรองรับ Python และ SQL โดยแต่ละภาษาสามารถอยู่ในโน้ตบุ๊กเดียวกัน แต่ต้องแยกคนละเซลล์เท่านั้น

นอกจากฟีเจอร์การพัฒนาแบบหลายภาษาแล้ว Polynote ยังสนับสนุนการใช้โน้ตบุ๊กแบบเป็นโค้ดโปรแกรม รันจากบนลงล่างจนจบ ทำให้ผลการรันโน้ตบุ๊กแต่ละครั้งคาดเดาได้ (reproducibility) จากระบบติดตามสถานะของตัวแปรต่างๆ ก่อนเข้าไปรันในเซลล์ ทำให้เมื่อลบเซลล์หนึ่งทิ้งไปใน ความเปลี่ยนแปลงที่เกิดจากเซลล์นั้นๆ ก็หายไปด้วย ผลที่ได้จากการรันแต่ละเซลล์เหมือนการรันจากต้นไฟล์ลงมาถึงแต่ละเซลล์ ทำให้โน้ตบุ๊กที่ได้สามารถนำไปรันภายหลังได้

นักพัฒนาสาย data science คงต้องเจองานที่พัฒนาบน Jupyter Notebook กันอยู่เรื่อยๆ โดยทั่วไปเรามักพัฒนาโครงการเดียวบน notebook เพื่อทดลองพารามิเตอร์ต่างๆ ตอนนี้ทาง Jupyter ก็ประกาศโครงการใหม่ JupyterLab ที่เป็น IDE เต็มรูปแบบสำหรับการพัฒนา ว่าพร้อมใช้งานทั่วไปในระดับเบต้าแล้ว

ตอนนี้ JupyterLab อยู่ที่เวอร์ชั่น 0.31.11 มันสามารถรันคอนโซลแบบ iPython หรือ Jupyter Notebook ได้ในตัว ฟีเจอร์สำคัญคือมีระบบ extension เสริมให้เลือกติดตั้งได้จำนวนมาก เช่น ipywidget สามารถทำตัวรับอินพุตแบบต่างๆ

คาดว่า JupyterLab จะออกรุ่น 1.0 ได้ภายในปีนี้

ที่มา - Jupyter Blog