在 Jupyter 中如何从新导入特定的 Python 文件？

Jupyter 是数据分析领域很是有名的开发环境，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。

若是直接写 Python 文件来调用数据分析模块，那么使用方法很是简单：

from analyze import FathersAnalyzer

data = [...]
father = FathersAnalyzer(data)
result = father.analyze()
print(f'分析结果为：{result}')
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如今，你须要使用 Jupyter 来调用这个分析模块。你应该怎么在 Jupyter里面调用？

你可能会以为，这还不简单吗？直接把这个模块的代码与 Jupyter Notebook 的 .ipynb 文件放在一块儿，而后在 Jupyter 里面像导入普通模块那样导入便可，以下图所示：

那么如今问题来了，若是我此时修改了 analyze.py文件，会出现什么状况呢？

咱们改一下看看，以下图所示。

从新运行这个 Cell 中的代码，代码中虽然有from analyze import FathersAnalyzer，看起来像是从新导入了这个模块，可是运行却发现，它运行的是修改以前的代码。

这是由于，一个 Jupyter Notebook 中的全部代码，都是在同一个运行时中运行的代码，当你屡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（因此使用这种方式也能够实现单例模式）。

那么若是我在修改了被导入的包之后，想从新导入它怎么办呢？有3种方案：

• 重启整个 Notebook。但这样会致使当前运行时里面的全部变量所有丢失。
• 使用importlib:

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

在每个 Cell 里面都须要 从新加载一次分析模块，不然，颇有可能在你单独运行某一个 Cell 的时候，用的是老的代码，就会致使难以察觉的 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)
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运行效果以下图所示：

其中关键的代码有三行：

%load_ext autoreload
%autoreload 1
%aimport analyze 
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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。它们的做用是：第1行启动autoreload机制。第2行，设置自动加载经过%aimport导入的模块。第3行使用%aimport导入analyze模块。

这样写之后，任意一个 Cell 运行，全部被%aimport导入的模块都会被从新加载一次。从而让你每次都使用最新的代码。

固然，你还能够进一步偷懒，把特殊代码缩减为2行：

%load_ext autoreload
%autoreload 2
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%autoreload后面的参数被设置为2时，每次运行任意一个 Cell，都会自动从新加载全部import xxx导入的模块。这样作的代价是，运行会慢一些。