Positron – IDE der nächsten Generation für Data Science

 (positron.posit.co)
3 Punkte von GN⁺ 2025-08-25 | 2 Kommentare | Auf WhatsApp teilen
  • Positron ist die von Posit, dem Unternehmen hinter RStudio, neu entwickelte IDE der nächsten Generation speziell für Data Science
  • Diese IDE unterstützt R und Python standardmäßig und ist als mehrsprachige (polyglotte) Plattform konzipiert, die sich für Data-Science-Umgebungen eignet, in denen mehrere Sprachen gemeinsam genutzt werden
  • Architektonisch basiert sie auf Code OSS von VS Code und bietet damit eine vertraute Umgebung und umfangreiche Erweiterbarkeit, ergänzt um auf Data Scientists spezialisierte Funktionen wie Plots, Variablen, Hilfe und Data Explorer
  • Mit dem neuen R-Kernel Ark und der Tree-sitter-R-Syntaxunterstützung wurden Codeausführung, Autovervollständigung, Debugging und Dokumentationsnavigation deutlich verbessert; sogar das Debugging von gemischtem R- und C++-Code ist möglich
  • RStudio wird weiterhin stabil gepflegt und unterstützt, doch Positron dürfte sich dank Mehrsprachigkeit, Erweiterbarkeit und moderner Architektur langfristig als Zentrum der Data-Science-Entwicklungsumgebung etablieren

Einführung in Positron und warum es gebraucht wird

  • Als IDE speziell für Data Science bietet es im Unterschied zu allgemeinen Softwareentwicklungs-IDEs eine auf datenanalytische Arbeit zugeschnittene Erfahrung
  • Statt eines GUI-zentrierten Tools verfolgt es einen code-first-Ansatz und schafft damit eine Umgebung, die Produktivität und Reproduzierbarkeit erhöht
  • Es überwindet die Beschränkung bestehender IDEs (RStudio, Spyder, MATLAB usw.), die auf einzelne Sprachen ausgerichtet waren, und eignet sich für reale Workflows, in denen mehrere Sprachen gemischt verwendet werden

Hauptmerkmale

  • Mehrsprachige Unterstützung: Aktuell werden R und Python unterstützt, strukturell ist eine Erweiterung auf andere Sprachen möglich
  • Vertraute und zugleich erweiterbare UI: Bietet eine RStudio ähnliche Struktur mit 4 Bereichen (Source, Konsole, Variablen, Plots) und zugleich die Erweiterbarkeit von VS Code
  • Sprachspezifische Engines (Language Packs): Python und R laufen als unabhängige Erweiterungen, wodurch die Stabilität der IDE erhalten bleibt; bei einem Absturz steht nicht die gesamte IDE still

Ark für die R-Unterstützung

  • Ark (An R Kernel): Ein neuer Jupyter-Kernel für R, der Codeausführung, Autovervollständigung, Diagnostik und Debugging bietet
  • Die Unterstützung für die Tree-sitter-R-Syntax wurde neu entwickelt und kann auch für GitHub Code Search sowie in anderen IDEs (Zed, Neovim usw.) genutzt werden
  • Innovation beim Debugger: Es ist möglich, direkt aus R-Code schrittweise in C++-Code hineinzugehen, was die Effizienz beim Debugging von Paketen auf Basis von Rcpp/cpp11 maximiert

Spezialisierte Funktionen für Data Science

  • Data Explorer: Geht über eine einfache Tabelle hinaus und bietet zusammenfassende Statistiken, Prüfung auf fehlende Werte, Mehrfachfilterung und Histogramm-Sparklines
  • Variables Pane: Ermöglicht die Untersuchung von Variablennamen, Typen, Vorschauen und die erweiterte Navigation in Dictionaries
  • Plots Pane: Unterstützt das Sammeln und Vergleichen visueller Ergebnisse sowie den Export in Formaten wie PNG, SVG und PDF
  • Help Pane: Durch Eingabe von ? hinter einem Funktionsnamen lassen sich Dokumentation und Beispiele sofort anzeigen; damit werden die Stärken von RStudio auch Python-Nutzern zugänglich gemacht

Technische Grundlage und Architektur

  • Anders als RStudio setzt Positron nicht auf eine Single-Process-Struktur, sondern auf die mehrschichtige Architektur auf Basis von Code OSS aus VS Code
  • Verwendete Standardprotokolle:
    • Codeausführung → Jupyter Protocol
    • Codeunterstützung (Autovervollständigung, Syntaxprüfung) → Language Server Protocol
    • Debugging → Debug Adapter Protocol
  • Dank dieser Standardisierung ist Interoperabilität mit verschiedenen Umgebungen wie Jupyter Notebook und Zed IDE möglich

Community und Erweiterbarkeit

  • Über den Open VSX Marketplace können zahlreiche mit VS Code kompatible Erweiterungen genutzt werden (GitHub Copilot jedoch nicht)
  • Funktionen lassen sich durch Erweiterungen wie Quarto, Shiny und Datenbankanbindungen ausbauen
  • Dark Theme, Layout-Anpassungen und Kompatibilität mit dem RStudio-Keymap stärken die Personalisierungsmöglichkeiten

Beziehung zu RStudio

  • RStudio wird weiterhin gepflegt und unterstützt und dürfte dank seiner Stabilität und Reife noch auf absehbare Zeit von vielen Nutzern eingesetzt werden
  • Positron ist eine neue, experimentellere und hochgradig erweiterbare Option und zeigt langfristig einen Entwicklungspfad für Data-Science-IDEs auf

Für wen Positron geeignet ist

  • VS-Code-Nutzer: wenn ihnen spezielle Funktionen für Data Science fehlen
  • JupyterLab- und Notebook-Nutzer: wenn sie auf eine leistungsfähigere und vollständigere IDE erweitern möchten
  • RStudio-Nutzer: wenn sie Anpassbarkeit und Erweiterbarkeit ihrer IDE ausbauen möchten
  • Mehrsprachige Nutzer: wenn sie neben Python und R auch Rust, C++, JavaScript oder Lua einsetzen
  • Nutzer mit Fokus auf AI-Einsatz: wenn sie AI-Integrationen wünschen, die speziell auf Data Science zugeschnitten sind

Ausblick

  • Unterstützung für die Integration mit Posit Workbench und Cloud ist geplant; auch Kollaborationsfunktionen (Echtzeitfreigabe, gemeinsame Workspaces) werden untersucht
  • Geplant sind verbesserte Unterstützung für große Datenmengen sowie stärkere On-Disk-Datenverarbeitung durch Integration von DuckDB und Arrow
  • Dank Mehrsprachigkeit, Erweiterbarkeit und standardprotokollbasierter Architektur hat Positron gute Chancen, sich als Standard der nächsten Generation für Data-Science-IDEs zu etablieren

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2 Kommentare

 
GN⁺ 2025-08-25
Hacker-News-Kommentare

  • Es ist schade, dass für erweiterte Funktionen pyright und jedi verwendet werden; ich denke, basedpyright wäre die bessere Wahl. jedi unterstützt die Python-Sprache deutlich schwächer als pylance oder basedpyright. Es ist zwar angeblich Open Source, aber die Einschränkungen sind offensichtlich, und die Art, wie das verpackt wird, gefällt mir ehrlich gesagt auch nicht. Wir haben im Unternehmen einmal R Connect Server / Posit Server verwendet und sind dann auf eine andere Alternative umgestiegen, weil schon das Aktivieren einer einzigen Authentifizierung für eine interne App unglaublich teuer war. Wir haben zwar eine neue Alternative gefunden und auch das Security-Team zufriedengestellt, aber es war ein riesiger Aufwand, und auch die Nutzer waren sehr unzufrieden. Seitdem meide ich die kommerziellen Produkte von Posit, und auch diesmal zögere ich wegen dieser unklaren Grenzziehung stark

    • Mich würde interessieren, welche Ersatzlösung ihr gewählt habt. Die Preise von Posit sind wirklich nicht nachvollziehbar. Selbst im akademischen Bereich verlangen sie extrem hohe Preise, und ich frage mich, ob das den Wert überhaupt rechtfertigt

  • Ich will das Produkt nicht unnötig schlechtreden, denn es wirkt gut gemacht, aber ich verstehe nicht, wie man eine Data-Science-IDE ohne einen richtigen SQL-Client bauen kann. Vielleicht ist das mein Vorurteil, aber SQL ist ein wirklich wichtiger Teil des Workflows. Allein deshalb liegt es für mich schon hinter PyCharm oder Visual Studio (nicht Code, sondern das echte VS). Mir ist klar, dass vollwertige IDEs schwere Werkzeuge sind, aber wenn ich nur editieren will, nehme ich vim, und wenn ich ernsthaft arbeiten will, dann lieber ein leistungsfähiges Tool

    • Ich bin ein Positron-Entwickler. Dem ersten Punkt widerspreche ich nicht völlig. Für Python und R bieten wir Verbindungsmanagement an: connections pane. Wir haben große Pläne, den SQL-Support auszubauen, basierend auf Funktionen, die wir bereits entwickelt haben, etwa dem Daten-Explorer oder Observable-Verbindungen über Quarto. Ab dem vierten Quartal dieses Jahres wollen wir in diesem Bereich investieren

    • Das Produkt scheint auf VS Code aufzubauen. Da gibt es doch bestimmt mindestens eine brauchbare SQL-Client-Erweiterung

  • Das Problem ist, dass es nicht Open Source ist: „You may not provide the software to third parties as a hosted or managed service that enables users to access the software’s substantial set of features or functionality.“

    • Wenn eine Lizenz Einschränkungen enthält, ist es dann automatisch nicht Open Source? Welche Lizenz wäre dafür zwingend erforderlich?

  • Es heißt zwar, es basiere auf dem Open-Source-Code von VS Code, aber auf der Projektseite ist sehr unklar, welche Funktionen oder Abhängigkeiten nicht Open Source oder nicht kostenlos sind, also etwa kostenpflichtige Abos, Enterprise-Pläne oder Premium-Accounts erfordern. In dieser Hinsicht wäre es gut, wenn klar kommuniziert würde, wie das Geschäftsmodell aufgebaut ist. Dass ein GenAI-Assistent direkt in die IDE gebündelt wird, sehe ich auch als ein deutliches Signal für solche „Bedingungen“. Schade, dass die FAQ darauf überhaupt nicht eingehen

    • Ich bin Positron-Entwickler! Ich empfehle einen Blick in die FAQ. Kurz gesagt: Die Desktop-App (einschließlich Remote-SSH-Sitzungen) ist kostenlos nutzbar, ohne Account, ohne Abo und auch für kommerzielle Zwecke, unter einer großzügigen Lizenz. Wenn man sie jedoch im Server-Modus verwenden möchte, ist ein kostenpflichtiges Abo erforderlich

  • Emacs ist für mich die einzige wirklich echte Data-Science-IDE der nächsten Generation — und natürlich auch eine der letzten Generation

    • Mich würde interessieren, welche konkreten Pakete und Workflows du verwendest. Es scheint an einfachen, gut gepflegten Einstiegsmaterialien zu fehlen, deshalb wäre ein Hinweis hilfreich

    • Könntest du das etwas ausführlicher erklären?

  • Es scheint, als könnten wir dem Schicksal der VS-Code-Forks nicht mehr entkommen

    • Das erinnert mich an die Website „Days Since Last VSCode Fork“. Die Seite ist hier, scheint aber nicht gepflegt zu werden

    • Ich finde, das Monaco-Team hat wirklich Beeindruckendes geleistet. Welche Teile der Komplexität von VS Code wirklich essenziell sind, weiß ich nicht, aber wenn jemand eine schlanke Version bauen würde, die mit 10 % des Codes 90 % der Funktionen liefert, könnte das die Editor-Landschaft genauso verändern, wie es VS Code getan hat. Mit Portabilität wäre es perfekt, auch wenn sich die Abhängigkeit von HTML+JS+CSS wohl kaum vermeiden lässt. In dem Zusammenhang möchte ich auch Versuche wie Dear-ImGui-Erweiterungen erwähnen

  • Ich bin ein akademischer Nutzer, der täglich RStudio verwendet und Python in VS Code nutzt. Vor ein paar Monaten habe ich Posit ausprobiert, aber für den täglichen Einsatz war es nicht stabil genug, und nicht alle Pakete, die ich brauchte, waren vorhanden. Ich will es bald noch einmal versuchen. Meine Gewohnheiten bei R und Python sind inzwischen so klar getrennt, dass Leute wie ich wohl einige Zeit zum Umsteigen brauchen. Ich habe etwa eine Woche lang versucht, R in VS Code zu verwenden, aber es fühlte sich irgendwie nicht passend an. Wenn das Verbindungspanel wirklich reibungslos funktioniert, wäre das für mich sehr vielversprechend

  • Positron ist auch der Name eines ultrakompakten 3D-Druckers. Ein Produkt namens Positron3D hat den Bereich ultrakompakter 3D-Drucker neu definiert, und auch der Name eines Motorsystems namens „Positron Drive“ ist mir vertraut. Ein Schwesterprodukt dazu ist JourneyMaker-Positron. Als kostengünstigere Version von JourneyMaker gibt es außerdem Lemontron, bei dem man den Rahmen ohne CNC-gefertigte Teile selbst in 3D drucken kann

  • Dieses Tool und sein Ökosystem unterstützen Julia nicht. Bei mehrsprachigen Tools für Data Science reichen R und Python heute meiner Meinung nach nicht mehr aus. Ich verstehe nicht, warum Julia nicht unterstützt wird

    • Ich bin Positron-Entwickler. Wir verfolgen Anfragen zur Julia-Unterstützung in diesem Issue hier; dort kannst du gern Feedback hinterlassen

    • Julia hat nie wirklich breite Popularität erreicht und befindet sich inzwischen eher im Abwärtstrend

  • Das sieht exakt nach der Spyder-IDE aus, wie sie etwa mit Anaconda oder WinPython ausgeliefert wird. Code-Editor, REPL, Variablen-Inspektor, Inline-Diagramme — alles, was man braucht, ist vorhanden

    • Ich bin Positron-Entwickler. Wenn man Data Science ausschließlich mit Python betreibt, kann Spyder eine gute Wahl sein. Wenn man jedoch häufig mehrere Sprachen nutzt, etwa Python+C, Python+Rust oder Python+JavaScript, oder eine stärker anpassbare und erweiterbare IDE möchte, dann ist Positron meiner Meinung nach die bessere Wahl
 
kayws426 2025-08-25

Ist Jupyter etwa nicht eingebaut?