在 Jupyter 中如何從新導入特定的 Python 文件？

Jupyter 是數據分析領域很是有名的開發環境，使用 Jupyter 寫數據分析相關的代碼會大大節約開發時間。

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，用於實現對數據的高級分析。模塊裏面有上百個函數。

若是直接寫 Python 文件來調用數據分析模塊，那麼使用方法很是簡單：

from analyze import FathersAnalyzer

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

如今，你須要使用 Jupyter 來調用這個分析模塊。你應該怎麼在 Jupyter裏面調用？

你可能會以爲，這還不簡單嗎？直接把這個模塊的代碼與 Jupyter Notebook 的 .ipynb 文件放在一塊兒，而後在 Jupyter 裏面像導入普通模塊那樣導入便可，以下圖所示：

那麼如今問題來了，若是我此時修改了 analyze.py文件，會出現什麼狀況呢？

咱們改一下看看，以下圖所示。

從新運行這個 Cell 中的代碼，代碼中雖然有from analyze import FathersAnalyzer，看起來像是從新導入了這個模塊，可是運行卻發現，它運行的是修改以前的代碼。

這是由於，一個 Jupyter Notebook 中的全部代碼，都是在同一個運行時中運行的代碼，當你屢次導入同一個模塊時，Python 的包管理機制會自動忽略後面的導入，始終只使用第一次導入的結果（因此使用這種方式也能夠實現單例模式）。

那麼若是我在修改了被導入的包之後，想從新導入它怎麼辦呢？有3種方案：

• 重啓整個 Notebook。但這樣會致使當前運行時裏面的全部變量所有丟失。
• 使用importlib:

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

在每個 Cell 裏面都須要 從新加載一次分析模塊，不然，頗有可能在你單獨運行某一個 Cell 的時候，用的是老的代碼，就會致使難以察覺的 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)
複製代碼

運行效果以下圖所示：

其中關鍵的代碼有三行：

%load_ext autoreload
%autoreload 1
%aimport analyze 
複製代碼

這三行代碼只有在 Jupyter 裏面才能正常運行，在 普通的.py 文件裏面這樣寫會報錯。它們的做用是：第1行啓動autoreload機制。第2行，設置自動加載經過%aimport導入的模塊。第3行使用%aimport導入analyze模塊。

這樣寫之後，任意一個 Cell 運行，全部被%aimport導入的模塊都會被從新加載一次。從而讓你每次都使用最新的代碼。

固然，你還能夠進一步偷懶，把特殊代碼縮減爲2行：

%load_ext autoreload
%autoreload 2
複製代碼

%autoreload後面的參數被設置爲2時，每次運行任意一個 Cell，都會自動從新加載全部import xxx導入的模塊。這樣作的代價是，運行會慢一些。