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在 Jupyter 中重新导入特定的 Python 文件(场景分析)
脚本专栏 2024/11/15 佚名
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Jupyter 是数据分析领域非常有名的开发环境，使用 Jupyter 写数据分析相关的代码会大大节约开发时间。

设想这样一个场景：别的部门的同事传给你一个数据分析的模块，用于实现对数据的高级分析。模块里面有上百个函数。

如果直接写 Python 文件来调用数据分析模块，那么使用方法非常简单：

from analyze import FathersAnalyzer

data = [...]
father = FathersAnalyzer(data)
result = father.analyze()
print(f'分析结果为：{result}')

现在，你需要使用 Jupyter 来调用这个分析模块。你应该怎么在 Jupyter里面调用？

你可能会觉得，这还不简单吗？直接把这个模块的代码与 Jupyter Notebook 的 .ipynb 文件放在一起，然后在 Jupyter 里面像导入普通模块那样导入即可，如下图所示：

在 Jupyter 中重新导入特定的 Python 文件(场景分析)

那么现在问题来了，如果我此时修改了 analyze.py 文件，会出现什么情况呢？

我们改一下看看，如下图所示。

在 Jupyter 中重新导入特定的 Python 文件(场景分析)

重新运行这个 Cell 中的代码，代码中虽然有 from analyze import FathersAnalyzer ，看起来像是重新导入了这个模块，但是运行却发现，它运行的是修改之前的代码。

这是因为，一个 Jupyter Notebook 中的所有代码，都是在同一个运行时中运行的代码，当你多次导入同一个模块时，Python 的包管理机制会自动忽略后面的导入，始终只使用第一次导入的结果（所以使用这种方式也可以实现单例模式）。

那么如果我在修改了被导入的包以后，想重新导入它怎么办呢？有3种方案：

importlib

在 Jupyter 中重新导入特定的 Python 文件(场景分析)

但这种方案弊端也很明显——除非你按顺序运行每一个 Cell，否则，你的代码会变成下图这样：

在 Jupyter 中重新导入特定的 Python 文件(场景分析)

在每一个 Cell 里面都需要 重新加载一次分析模块，否则，很有可能在你单独运行某一个 Cell 的时候，用的是老的代码，就会导致难以察觉的 bug。

使用 Jupyter 自带的 %autoreload :

%load_ext autoreload
%autoreload 1
%aimport analyze 

data = 123
importlib.reload(analyze)
father = analyze.FathersAnalyzer(data)
result = father.analyze()
print(result)

运行效果如下图所示：

在 Jupyter 中重新导入特定的 Python 文件(场景分析)

其中关键的代码有三行：

%load_ext autoreload
%autoreload 1
%aimport analyze

这三行代码只有在 Jupyter 里面才能正常运行，在 普通的.py 文件里面这样写会报错。它们的作用是：第1行启动 autoreload 机制。第2行，设置自动加载通过 %aimport 导入的模块。第3行使用 %aimport 导入 analyze 模块。

这样写以后，任意一个 Cell 运行，所有被 %aimport 导入的模块都会被重新加载一次。从而让你每次都使用最新的代码。

当然，你还可以进一步偷懒，把特殊代码缩减为2行：

%load_ext autoreload
%autoreload 2

%autoreload 后面的参数被设置为2时，每次运行任意一个 Cell，都会自动重新加载所有 import xxx 导入的模块。这样做的代价是，运行会慢一些。

总结

以上所述是小编给大家介绍的在 Jupyter 中重新导入特定的 Python 文件的方法，希望对大家有所帮助！

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