pycharm社区版本不支持Jupyter Notebook,可以用DataSpell 和 Datalore 都是 JetBrains／JetBrains 出品，面向数据科学／深度学习场景的 IDE

zhangfeng1133

已于 2025-07-20 19:10:23 修改

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文章标签： ide pycharm jupyter

于 2025-07-20 19:10:07 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zhangfeng1133/article/details/149487180

DataSpell 和 Datalore 都是 JetBrains／JetBrains 出品，面向数据科学／深度学习场景的 IDE；但二者定位不同，使用场景也有较大差异。下面把「到底该选哪一个」拆解成一句话结论 + 对比表 + 典型使用场景，方便你 30 秒内做决定。

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一句话结论
• 想要「本地/远程 JetBrains 级 IDE」：装 DataSpell
• 想要「浏览器里开跑，零配置共享协作」：用 Datalore

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核心差异速览

维度	DataSpell	Datalore
运行位置	本地桌面（Win/Mac/Linux）+ 可连 SSH 远程解释器	纯浏览器，后端跑在 JetBrains 云或你自己的服务器
交互形式	完整 IDE（项目视图、调试器、重构、Git 等）	类 Jupyter Notebook 单元格 + 报告视图
依赖管理	Conda/poetry/pipenv，完全自控	一键环境模板 + Dockerfile 自定义
GPU/大内存	取决于你本地显卡/服务器	付费即可秒开 A100/V100，或连自己的 GPU 服务器
协作	传统 Git 流程（可 Code With Me）	实时多人协作（Google Docs 体验）
价格	个人免费（EAP 阶段）/ 商业订阅	免费额度 + 订阅制（GPU 按分钟计费）
离线可用	✅	❌
最适合场景	• 本地调试大型工程 • PyTorch/TF 源码级调试 • 需要重构、静态检查、Docker 镜像打包	• 课堂/会议演示 • 跨团队 Notebook 分享 • 不想自己搭环境

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典型场景举例

你在公司内网有一台 8×A100 服务器
→ DataSpell SSH Remote Interpreter：本地写代码，远程跑实验，调试器单步进 GPU kernel。
导师让你 5 分钟后在 Zoom 上展示最新结果
→ 把 Notebook 直接拖进 Datalore，生成公开链接，浏览器里就能跑，无需录屏。
需要多人同时改一个 Notebook
→ Datalore 实时协作；DataSpell 需 Git + Code With Me。
飞机/高铁上写论文实验
→ DataSpell 离线可用；Datalore 需要联网。

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如何开始

• DataSpell：官网 jetbrains.com/dataspell 下载 → 选 Existing Conda → 新建/打开 Jupyter Notebook → 开写。
• Datalore：datalore.jetbrains.com → Sign in with JetBrains Account → Upload/Import Notebook → 选「GPU 模板」→ Run。

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一句话总结再提醒

想要“本地 JetBrains IDE + 远程 GPU”→ DataSpell
想要“浏览器即开即用 + 协作”→ Datalore

可以，DataSpell 的核心功能已经集成到 PyCharm Professional 版（2022.1 及以后）。
也就是说：

PyCharm Pro 现在原生支持 本地 Jupyter Notebook（新建、编辑、运行、调试单元格、变量查看器等），体验与 DataSpell 基本一致。
远程 Notebook / JupyterHub / JupyterLab 支持仍只在 DataSpell 中提供，PyCharm Pro 尚未覆盖。
PyCharm Community 版 不含这些 Notebook 特性。

因此，如果你已经订阅了 PyCharm Professional，无需另装 DataSpell，直接在 PyCharm 里打开 .ipynb 即可使用数据科学工作流；若需要远程 Notebook 或更纯粹的数据科学界面，再考虑 DataSpell。