Novedades de PyCharm 2025.1

¡Ahora PyCharm es un producto potente y unificado! Su funcionalidad principal, incluida la compatibilidad con Jupyter Notebook, será gratuita, y se ofrecerá una suscripción Pro con funcionalidades adicionales. A partir de la versión 2025.1, todos los usuarios tendrán acceso instantáneo a una prueba Pro gratuita de un mes, por lo que podrán acceder a todas las funcionalidades avanzadas de PyCharm de inmediato. Después de la prueba, puede elegir si desea continuar con una suscripción Pro o seguir utilizando las funcionalidades principales de forma gratuita. Más información acerca del cambio en esta publicación del blog.

Junie, el agente de codificación de JetBrains, ahora está disponible en PyCharm a través de JetBrains AI. Junie planifica, redacta, pule y prueba el código de manera autónoma para hacer que su experiencia de desarrollo sea fluida, eficiente y agradable. Se encarga de tareas tediosas como reestructurar código, crear pruebas e implementar refinamientos, para que usted pueda centrarse en desafíos mayores y en la innovación.

JetBrains AI ha recibido una actualización importante, y ahora combina AI Assistant y Junie en una única suscripción. Con esta versión, todas las funcionalidades de JetBrains AI están disponibles de forma gratuita en PyCharm Pro, con uso ilimitado para algunas, como la finalización de código y la compatibilidad con modelos locales, y con acceso limitado basado en créditos para otras. También estamos introduciendo un nuevo sistema de suscripción que facilita la escalabilidad según sea necesario con los niveles AI Pro y AI Ultimate.

Ahora puede ejecutar su código de aprendizaje automático en un potente hardware en la nube directamente desde PyCharm en cuestión de minutos, sin necesidad de configuraciones complejas ni de conocimientos específicos sobre la nube. El complemento de Cadence simplifica los flujos de trabajo de aprendizaje automático, para permitirle centrarse en su código mientras aprovecha los recursos de computación escalables.

Más información acerca de Cadence.

Hemos implementado Data Wrangler, una potente herramienta para ayudar a los profesionales de datos en Python a optimizar la manipulación de datos y a centrarse en análisis de nivel superior. Vea y analice sus datos, explore estadísticas de columnas y visualizaciones, y genere de forma automática código Python para transformaciones.

Utilice la interfaz de usuario interactiva para realizar transformaciones comunes de DataFrames, como filtrar, limpiar los datos, gestionar valores atípicos y más, sin tener que escribir código repetitivo. También puede realizar un seguimiento del historial de cambios, exportar datos en un formato conveniente e insertar transformaciones como nuevas celdas en su notebook.

Más información acerca de Data Wrangler.

PyCharm 2025.1 incorpora celdas SQL. Este nuevo tipo de celda le permite consultar bases de datos, DataFrames y archivos CSV adjuntos en notebooks de Jupyter y guardar de forma automática los resultados de la consulta en DataFrames de pandas.

Presentamos la compatibilidad con Hatch, un gestor de proyectos Python moderno y extensible de la Python Packaging Authority (PyPA). Hatch puede migrar de forma automática las configuraciones de setuptools, crear entornos aislados y ejecutar y publicar compilaciones, lo cual genera una gestión de paquetes de Python más eficiente.

PyCharm también le permite crear nuevos proyectos gestionados por Hatch. El IDE reconocerá de forma automática los proyectos de Hatch cuando se importen desde una máquina local o una fuente remota.

Estamos mejorando continuamente la experiencia general de los desarrolladores cuando trabajan con notebooks de Jupyter. En esta versión, hemos introducido las siguientes funcionalidades:

• Posibilidad de iniciar servidores de Jupyter con un intérprete uv, basándose en la compatibilidad existente con uv.
• Funcionalidad de arrastrar y soltar para reorganizar las celdas de Jupyter directamente utilizando la barra en el medianil.
• La opción Commit without outputs, que borra de forma automática los resultados de la ejecución de celdas antes de la confirmación y está disponible en el menú que aparece al hacer clic en el icono de rueda dentada.
• Colores personalizables para el fondo del notebook, las celdas de código, las líneas seleccionadas y los bordes de las celdas.
• Una barra de herramientas de gestión por celda que proporciona acciones específicas adaptadas al tipo de celda seleccionada. Pro
• Nuevos estados de celdas Crashed y Queued en la vista Structure para notebooks.
• Una barra de herramientas flotante para definir el formato que aparece cuando se selecciona texto dentro de las celdas de Markdown, así como un aspecto más claro para las celdas de Markdown vacías.
• Se ha añadido el botón Shut down Kernel a la barra de herramientas principal.

Hemos mejorado la simplicidad y la transparencia de los ajustes de configuración de servidores Jupyter. Ahora puede añadir varias configuraciones de servidores gestionados o remotos y cambiar fácilmente entre ellas.

Estas son algunas de las mejoras adicionales:

• Compatibilidad con la conexión a servidores remotos a través de un proxy.
• Nueva compatibilidad con conexiones remotas de AWS SageMaker.
• Sistema de archivos mejorado para servidores remotos de Jupyter.
• Posibilidad de ejecutar notebooks en los servidores Jupyter de Kaggle.

• Funcionalidad Run to caret.
• Posibilidad de depurar celdas de Jupyter línea por línea, gracias a que PyCharm ahora coloca de forma automática un punto de interrupción en la primera línea de las celdas de Jupyter si no hay puntos de interrupción ya establecidos.
• Correcciones para una gran cantidad de incidencias.
• Depuración y compatibilidad con la vista Variables para instancias remotas de Jupyter. Pro

La versión 2025.1 permite reformatear el código SQL integrado en Python según su estilo de código especificado. Esto asegura la coherencia y la legibilidad cuando se trabaja con SQL dentro de scripts de Python.

Ahora puede crear rápidamente nuevas pestañas en la ventana de herramientas Data View con el botón + junto a las pestañas existentes. Tener una pestaña adicional es útil porque ofrece un lugar conveniente donde evaluar vectores NumPy, DataFrames de pandas y otros tipos de datos simplemente introduciendo un nombre de variable o expresión.

Cuando se depuran aplicaciones que manipulan imágenes, se puede utilizar la acción View as Image para ver las imágenes en el depurador sin tener que añadir código. Esta acción funciona para vectores NumPy y las siguientes bibliotecas: PyTorch, TensorFlow, Matplotlib, Seaborn, OpenCV, Pillow, ImageIO y scikit-image. Para utilizarla, simplemente haga clic con el botón derecho en una variable de datos en modo de depuración y seleccione View as Image.

Continuamos trabajando para mejorar el rendimiento de la introspección. A partir de la versión 2025.1, habrá diferentes niveles de introspección para MySQL y MariaDB, y la cantidad de metadatos que se cargan se ajustará automáticamente en función del tamaño de su base de datos. En otras palabras, no cargaremos todos los metadatos si su base de datos es de gran tamaño. Esto reducirá significativamente el tiempo de introspección y le permitirá empezar a trabajar con fuentes de datos recién conectadas de inmediato. Para obtener más información acerca de los niveles y cómo adaptar su experiencia, visite esta página.

Esta versión mejora la integración de PyCharm con SQLAlchemy, lo que le permite reconocer de forma automática los tipos de objetos de base de datos. Esta mejora permite la finalización automática precisa de las columnas de la base de datos y los resultados de la consulta, lo que mejora considerablemente su experiencia con los proyectos basados en ORM.

PyCharm ahora aplica de forma automática los consejos de tipo correctos para request.user basándose en AUTH_USER_MODEL si se especifica en el archivo de configuración de Django, lo cual mejora la finalización de código y la comprobación de tipos para modelos de usuarios personalizados.

Hemos introducido la opción de declarar puntos de conexión en proyectos de Django mediante el marco de trabajo de Django Ninja. Esto amplía la detección de puntos de conexión de PyCharm para alinearse con las mejores prácticas y permite a los desarrolladores de pila completa y backend gestionar sus puntos de conexión directamente a través de la ventana de herramientas Endpoints de PyCharm.

¡La selección de modelos de IA en el chat acaba de ampliarse! Ahora, puede elegir entre los modelos lingüísticos más recientes y avanzados para tomar el control total de su experiencia con la IA, entre ellos:

• Claude 3.7 Sonnet
• OpenAI GPT-4.1 (próximamente)
• Gemini 2.0 Flash

¡Y no nos detendremos aquí! JetBrains se compromete a integrar de forma continua modelos de IA para garantizarle el acceso a las tecnologías de IA más actualizadas.

AI Assistant le ofrece la flexibilidad de trabajar con modelos locales sin conexión o aprovechar el procesamiento de IA basado en la nube. Con el nuevo modo sin conexión, ahora puede trabajar sin una conexión a Internet sin dejar de beneficiarse de la asistencia a la codificación impulsada por IA. Utilice modelos locales a través de Ollama o LM Studio para el chat, la generación de código, los mensajes de confirmación, la documentación integrada y mucho más.

¡Editar varios archivos nunca ha sido tan fácil! AI Assistant ahora admite ediciones de varios archivos en el chat, sugiriendo cambios en todo el proyecto y aprovechando la generación aumentada por recuperación (RAG) para localizar los archivos más relevantes. Reduzca las tareas repetitivas e implemente modificaciones en varios archivos con una sola interacción.

Ahora puede hacer clic en AI Quick Charts para generar vistas previas de gráficos para tablas en notebooks de Jupyter. AI Assistant aprovecha los metadatos del DataFrame para sugerir visualizaciones, incorporando los gráficos resultantes directamente en el widget de la tabla para ofrecerle vistas previas instantáneas. Haga clic en un gráfico generado para insertar el código correspondiente en su notebook.

El código generado por IA ahora se divide lógicamente en varias celdas, incluidas las celdas de Markdown, para alinearse de forma más natural con los flujos de trabajo de los notebooks.

Puede mejorar aún más su control sobre lo que ve AI Assistant configurando un archivo .aiignore. Esto le permite impedir que JetBrains AI acceda a archivos o carpetas específicos, lo que garantiza que nunca se procese información confidencial.

Con el nuevo comando /web, AI Assistant ahora puede obtener documentación, consejos para la resolución de problemas y los recursos técnicos más recientes directamente desde la web, dentro de la ventana de chat. ¡No vuelva a cambiar de pestaña o buscar manualmente!

Ahora, cuando el chat de IA sugiere un fragmento de código, puede utilizar el botón Aplicar para encontrar de forma automática el lugar óptimo para insertar el código recién generado, sin necesidad de copiar y pegar manualmente. Esta funcionalidad agiliza considerablemente su flujo de trabajo.

Ahora, AI Assistant comprende mejor todo su proyecto, mediante el uso de la técnica de RAG avanzada para mostrar los archivos, los métodos y las clases más relevantes. Además, el contexto incluye ahora los archivos a los que se ha accedido recientemente, lo que hace que las interacciones sean aún más relevantes para su flujo de trabajo. Como ahora también puede añadir o eliminar archivos adjuntos enviados como contexto, usted mantiene un control total sobre el contexto de la IA.

La versión 2025.1 introduce una arquitectura de terminal renovada, que está disponible en Beta. El terminal ahora se ejecuta en un núcleo estable y compatible con los estándares y utiliza el editor del IDE para representar la interfaz de usuario. Este cambio nos permite introducir nuevas funcionalidades al tiempo que preservamos la compatibilidad y el rendimiento en varias plataformas, ya sean locales o remotas. Obtenga más detalles sobre nuestros planes y progresos en este artículo del blog.

PyCharm ahora utiliza de forma predeterminada los cuadros de diálogo de archivos nativos de Windows en lugar de la implementación personalizada del IDE. Esto le ofrece una experiencia más familiar al abrir o guardar archivos. Si prefiere el comportamiento anterior, puede restaurarlo en Advanced Settings | User Interface.

Crear un nuevo archivo es ahora más cómodo. Puede acceder a la ventana emergente que enumera las plantillas de archivos disponibles directamente desde la barra de herramientas de la ventana Project mediante el icono +, y el campo de búsqueda le permite filtrar y encontrar rápidamente el tipo de archivo que necesita.

Puede configurar PyCharm para que actualice de forma automática los complementos en segundo plano. Descargará las actualizaciones disponibles y las aplicará en el próximo reinicio del IDE sin notificaciones adicionales. Puede activar las actualizaciones automáticas haciendo clic en la casilla Enable auto-update del cuadro de diálogo de actualización o a través de File | Settings | Appearance & Behavior | System Settings | Updates.

PyCharm ahora permite exportar registros de Kafka directamente a archivos JSON, CSV y TSV, haciendo más fácil analizar y compartir datos de streaming. El IDE puede guardar los detalles completos de los registros, incluidos el tema, marca de tiempo, clave, valor, partición y desplazamiento, en formatos ampliamente utilizados. Con esta actualización, puede diagnosticar incidencias más rápidamente, verificar la integridad de los datos, permitir análisis avanzados y agilizar la colaboración, ya que la exportación de registros de Kafka ayuda a garantizar que los datos sean accesibles y procesables. Al reducir el tiempo de resolución y mejorar la transparencia de los datos, esta mejora proporciona una experiencia de Kafka más eficiente y eficaz.

El cliente HTTP ahora abre las solicitudes HTTP generadas a partir de código en la división derecha del editor, lo que significa que ya no es necesario revisarlas en una pestaña distinta.

Ahora puede ver los detalles de la confirmación directamente en la vista Diff. El cuadro de diálogo Diff muestra el mensaje de confirmación, el autor, la fecha y hora y el hash de confirmación completo, lo que le ofrece una visión más clara del historial de un archivo y le ayuda a comprender las modificaciones con mayor rapidez.

Ahora puede lanzar cualquier herramienta para realizar una comprobación previa a la confirmación junto con las inspecciones y el formateo. Las comprobaciones personalizadas pueden configurarse como configuraciones de ejecución en el cuadro de diálogo Run Configuration. Esto le ayuda a detectar posibles problemas con antelación y garantiza que su código cumple las normas del proyecto antes de confirmarse.

Una nueva opción le permite indicar al IDE que no ejecute los vínculos de confirmación de Git. Anteriormente, los vínculos de Git se ejecutaban de forma automática durante las operaciones de confirmación, lo cual podía no ser deseable en todas las situaciones. Con esta actualización, ahora puede configurar el IDE para omitir estos vínculos, lo cual le ofrece más control sobre su proceso de confirmación.

Si intenta ejecutar código sin instalar los paquetes necesarios, el IDE ahora le sugerirá instalarlos directamente desde la consola de Python, la ventana de herramientas Run o la ventana de herramientas Debug, para asegurar un flujo de trabajo más fluido.

La ventana de herramientas Endpoints ahora es compatible con aplicaciones montadas en FastAPI, incluidas las aplicaciones Django y Flask. Las rutas montadas se detectan y se muestran en la ventana de herramientas Endpoints con los prefijos de ruta adecuados, lo que facilita la gestión de proyectos con varias aplicaciones.