Jupyter 是數據分析領域非常有名的開發(fā)環(huán)境，使用 Jupyter 寫數據分析相關的代碼會大大節(jié)約開發(fā)時間。

設想這樣一個場景：別的部門的同事傳給你一個數據分析的模塊，用于實現對數據的高級分析。模塊里面有上百個函數。

如果直接寫 Python 文件來調用數據分析模塊，那么使用方法非常簡單：

from analyze import FathersAnalyzer

data = [...]
father = FathersAnalyzer(data)
result = father.analyze()
print(f'分析結果為：{result}')

現在，你需要使用 Jupyter 來調用這個分析模塊。你應該怎么在 Jupyter里面調用？

你可能會覺得，這還不簡單嗎？直接把這個模塊的代碼與 Jupyter Notebook 的 .ipynb 文件放在一起，然后在 Jupyter 里面像導入普通模塊那樣導入即可，如下圖所示：

那么現在問題來了，如果我此時修改了 analyze.py 文件，會出現什么情況呢？

我們改一下看看，如下圖所示。

重新運行這個 Cell 中的代碼，代碼中雖然有 from analyze import FathersAnalyzer ，看起來像是重新導入了這個模塊，但是運行卻發(fā)現，它運行的是修改之前的代碼。

這是因為，一個 Jupyter Notebook 中的所有代碼，都是在同一個運行時中運行的代碼，當你多次導入同一個模塊時，Python 的包管理機制會自動忽略后面的導入，始終只使用第一次導入的結果（所以使用這種方式也可以實現單例模式）。

那么如果我在修改了被導入的包以后，想重新導入它怎么辦呢？有3種方案：

importlib

但這種方案弊端也很明顯——除非你按順序運行每一個 Cell，否則，你的代碼會變成下圖這樣：

在每一個 Cell 里面都需要 重新加載一次分析模塊，否則，很有可能在你單獨運行某一個 Cell 的時候，用的是老的代碼，就會導致難以察覺的 bug。

使用 Jupyter 自帶的 %autoreload :

%load_ext autoreload
%autoreload 1
%aimport analyze 

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

運行效果如下圖所示：

其中關鍵的代碼有三行：

%load_ext autoreload
%autoreload 1
%aimport analyze 

這三行代碼只有在 Jupyter 里面才能正常運行，在 普通的.py 文件里面這樣寫會報錯。它們的作用是：第1行啟動 autoreload 機制。第2行，設置自動加載通過 %aimport 導入的模塊。第3行使用 %aimport 導入 analyze 模塊。

這樣寫以后，任意一個 Cell 運行，所有被 %aimport 導入的模塊都會被重新加載一次。從而讓你每次都使用最新的代碼。

當然，你還可以進一步偷懶，把特殊代碼縮減為2行：

%load_ext autoreload
%autoreload 2

%autoreload 后面的參數被設置為2時，每次運行任意一個 Cell，都會自動重新加載所有 import xxx 導入的模塊。這樣做的代價是，運行會慢一些。

總結

以上所述是小編給大家介紹的在 Jupyter 中重新導入特定的 Python 文件的方法，希望對大家有所幫助！

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