AI 코딩 도구,
이번엔 뭐가 바뀌었나

• + Numpy 스타일의 docstring에서 정확한 타입 추론을 지원한다 # 성능
  원문

  Get correct type inference from Numpy-style docstrings, including favoring type annotations over docstring types and handling tuple[...] with three or more arguments

• + UV_PROJECT_ENVIRONMENT이 설정되어 있어도 uv를 사용하여 새로운 Python 환경을 생성한다 # 성능
  원문

  Generate a new Python environment with uv even when UV_PROJECT_ENVIRONMENT is set

• ~ IPv4Address/IPv6Address, 문자열 리터럴, str 서브타입에 대한 누락된 str 또는 repr 구현에 대한 오탐지 경고를 방지한다 # 성능
  원문

  Avoid false positive warnings about missing str or repr implementations for IPv4Address/IPv6Address, string literals, and str subtypes

• ~ TypedDict | None이 기대되는 곳에 dict를 전달할 때 발생하는 'TypedDict | None' 타입 오류를 방지한다 # 성능
  원문

  Avoid a false positive Expected type 'TypedDict | None', got 'dict' instead error when passing a dict where a TypedDict | None is expected

• + # type: ignore 주석에 대한 처리를 개선한다 # 성능
  원문

  Get better handling of # type: ignore comments

• ~ Pydantic Field에 대한 타입 체커 메시지를 중복으로 표시하지 않는다 # 성능
  원문

  Avoid duplicated type checker messages for Pydantic Field

• ~ Ruff 0.16.5 이상 버전을 사용할 때 발생하는 크래시 루프를 방지한다 # 성능
  원문

  Avoid a crash loop when using Ruff version 0.16.5 or later

• ~ 원격 Conda 인터프리터 사용 시 Jupyter 변수를 다시 표시한다 # 성능
  원문

  See Jupyter variables again when using a remote Conda interpreter

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• + 파라미터 정보에서 제네릭 바운드(Generic bounds)를 표시한다 # 성능
  원문

  Generic bounds are displayed in parameter info

• ~ 딕셔너리 타입 비교 중 발생하던 프리징 현상을 수정한다 # 성능
  원문

  Fixed a freeze during dictionary type comparison

• ~ 리스트 언패킹 시 Any 타입이 생성되지 않도록 수정한다 # 성능
  원문

  Unpacking a list no longer produces Any

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• ! Python 2.7, 3.6, 3.7 버전의 수명이 다한 버전들에 대해 PyCharm이 더 이상 venvs를 생성하지 않는다 # 성능
  원문

  PyCharm no longer creates venvs for end-of-life Python 2.7, 3.6, and 3.7. However, you can still use the interpreters created earlier.

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• + Pyrefly 타입 엔진 통합을 통해 더 빠른 진단을 제공한다 # 성능
  원문

  Get faster diagnostics through the Pyrefly type engine integration.

• + TypeScript 7 지원으로 대규모 코드베이스에서의 워크플로우를 가속화한다 # 성능
  원문

  Speed up workflows on large codebases with TypeScript 7 support.

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• ~ 제네릭 객체 내부의 필드 표시를 정확하게 평가하여 타입 추론 엔진이 잘못된 타입을 예상하는 문제를 수정한다 # 성능
  원문

  Evaluate fields marked with @property inside generic objects accurately, as an issue causing the type inference engine to incorrectly expect a raw property type has been resolved

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• ~ 빈 리스트 리터럴이 제네릭 타입 통합을 Any로 잘못 변환하던 타입 체커의 회귀 문제를 해결한다 # 성능
  원문

  Generic type unification: Resolved a type checker regression where an empty list literal incorrectly collapsed generic type unification to Any

• ~ 타입 변량 추론 시 Concatenate 표현식을 고려하지 못하던 타입 체커의 버그를 수정한다 # 성능
  원문

  Variance inference rules: Fixed a bug where the type checker failed to account for Concatenate expressions during type variance inference

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• + None을 기본값으로 사용하는 비선택적 파라미터와 UUID 타입에 대한 타입 체크 정확도를 개선한다 # 성능
  원문

  Type checking refinements: Improved accuracy by resolving a false negative when using None as a default value for non-optional parameters (PY-88610) and addressing false positives for UUID types (PY-89479).

• + 데코레이터로 감싸진 함수의 파라미터 추론을 강화하고 클래스 데코레이터 함수의 인스턴스 해결을 보장한다 # 성능
  원문

  Decorator support: Enhanced parameter inference for functions wrapped in decorators (PY-79204) and ensured class decorated functions resolve to the instance of the class (PY-51321).

• + 타입 변수 튜플과 파라미터 사양 내에서 범위와 분산을 관리하는 포괄적인 타입 체커 지원을 추가한다 # 성능
  원문

  Advanced type system precision: Added comprehensive type checker support for managing bounds and variance inside type variable tuples and parameter specifications (PY-88277).

• ~ 원격 세션에서 ipywidgets 및 인터랙티브 matplotlib 플롯이 올바르게 렌더링되지 않던 문제를 해결한다 # 성능
  원문

  Remote development stability: Resolved issues where ipywidgets and interactive matplotlib plots were not rendered correctly during remote sessions (PY-87083, PY-78563).

• + 성능 향상을 위해 venv 폴더를 인덱싱에서 자동으로 제외한다 # 성능
  원문

  Project management: Automatically exclude venv folders from indexing to improve performance (PY-71286).

• + 자동 숫자 승급을 위한 새로운 인레이 힌트를 추가하여 수치 구조를 매끄럽게 읽고 평가한다 # 성능
  원문

  Smarter inlay hints: Read and evaluate numerical structures smoothly with a newly added inlay hint for automatic number promotions (PY-88319).

• ~ Python 2.7에서 behave 지원에 영향을 주는 machinery 관련 ImportError를 수정한다 # 성능
  원문

  Legacy support: Resolved an ImportError related to machinery affecting behave support in Python 2.7 (PY-89460).

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• + 파일이나 폴더별로 특정 Python 인터프리터 또는 가상 환경을 활성화하는 기능을 추가한다 # 성능
  원문

  Per-folder environment control: You can now activate specific Python interpreters or virtual environments on a per-file or per-folder basis, allowing for more flexible configurations in complex projects

• + 루트 디렉터리가 아닌 곳에 `pyproject.toml`이 있는 경우에도 Poetry 기반 환경을 지원한다 # 성능
  원문

  Flexible project structures: PyCharm now supports Poetry-based environments even when the pyproject.toml file is not in the root directory, facilitating better support for nested monorepos

• + 새 프로젝트를 열 때 호환되는 환경을 자동으로 감지하고 설정하며, 없으면 uv 환경 생성을 제안한다 # 성능
  원문

  Zero-config SDK setup: When opening new projects, compatible environments are detected and configured as the project SDK automatically, or the IDE will suggest creating a new uv environment if none is found

• ~ 환경 변수 주입 실패 및 코드 업데이트 시 프로세스 충돌 등 debugpy 엔진의 주요 결함들을 수정한다 # 성능
  원문

  debugpy stability: Several critical regressions in the debugpy engine have been resolved, including issues where environment variables from .env files were not injected (PY-88628) and process crashes during code updates (PY-88880).

• ~ 디버거가 여러 경로 매핑을 지원하도록 수정하여 로컬과 원격 파일 구조를 동기화한다 # 성능
  원문

  Path mapping: The debugger now supports multiple path mappings, ensuring that your local and remote file structures stay synchronized during a session

• ~ 사용자가 실행 구성이나 Python 도구들을 수정하거나 새로 생성할 수 없게 된 문제를 수정한다 # 성능
  원문

  Tool stability: A fix has been implemented for a regression that prevented users from editing or creating new run configurations and Python tools

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• + DAP 및 네이티브 PEP 669 지원을 통해 debugpy 엔진 옵션을 개선한다 # 성능
  원문

  debugpy engine option: Fast and stable debugging with DAP and native PEP 669 support.

• + 대규모 프로젝트와 긴 개발 세션에 최적화된 전문 IDE 기능을 갖춘 Google Colab 지원을 추가한다 # 성능
  원문

  Google Colab: Power your Jupyter notebooks in PyCharm with professional IDE features designed for larger projects and longer development sessions.

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• ~ Python 2.7과 같은 이전 버전에서도 프로젝트 인덱싱이 안정적으로 작동하도록 수정한다 # 성능
  원문

  Project Indexing: PyCharm now handles project indexing reliably even for older Python versions like 2.7, ensuring a stable experience without recursion-related crashes

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• ~ PyDataViewer.apply에서 Numpy가 사용 가능하지 않다고 잘못 보고되는 버그를 수정한다 # 성능
  원문

  Data viewer: Fixed a bug in PyDataViewer.apply where Numpy was incorrectly reported as unavailable

• ~ module/.venv에 위치한 Python SDK가 자동으로 갱신되지 않던 문제를 수정한다 # 성능
  원문

  SDK refresh: Resolved a critical regression where the Python SDK located in a module/.venv would fail to refresh automatically

• ~ IDE Management Server를 통해 Jupyter 노트북을 실행할 때 환경변수가 사용 가능하지 않던 문제를 수정한다 # 성능
  원문

  Variables: Fixed an issue where environment variables were not available in Jupyter notebooks when running via the IDE Management Server

• ~ CSV 파일을 Jupyter 노트북에 직접 드래그 앤 드롭할 수 없던 버그를 수정한다 # 성능
  원문

  Workflow stability: Resolved a bug preventing the drag-and-drop of CSV files directly into a Jupyter notebook

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• + Google Colab에서 Jupyter notebook을 실행하는 기능을 지원한다 # 성능
  원문

  Google Colab support for running Jupyter notebooks

• + uv 환경에서 PEP 723 스크립트를 실행하는 기능을 지원한다 # 성능
  원문

  Added support for running PEP 723 scripts in uv environments

• ~ Jupyter notebook 소스 루트 가용성, Git hook 가상환경 사용, 그리고 Python 2.7과 Pytest의 호환성을 복구한다 # 성능
  원문

  Regressions resolved: Restored Jupyter notebook source root availability, Git hook virtualenv usage, and Pytest compatibility with Python 2.7

• ~ TYPE_CHECKING 로직과 Pydantic 타입 인식(AwareDatetime 포함)에 대한 핵심 안정성 수정을 수행한다 # 성능
  원문

  Core Stability: Fixes for if TYPE_CHECKING logic and Pydantic type recognition (including AwareDatetime)

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• + 원격 개발 환경에서 Jupyter notebooks를 지원한다 # 성능
  원문

  Jupyter notebooks support in remote development

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• ~ CodeInsight 성능 문제를 수정한다 # 성능
  원문

  Fixes for CodeInsight performance issues

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