Jupyter 是資料分析領域非常有名的開發環境，使用 Jupyter 寫資料分析相關的程式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組，用於實現對資料的高階分析。模組裡面有上百個函式。

如果直接寫 Python 檔案來呼叫資料分析模組，那麼使用方法非常簡單：

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 來呼叫這個分析模組。你應該怎麼在 Jupyter裡面呼叫？

你可能會覺得，這還不簡單嗎？直接把這個模組的程式碼與 Jupyter Notebook 的 .ipynb 檔案放在一起，然後在 Jupyter 裡面像匯入普通模組那樣匯入即可，如下圖所示：

那麼現在問題來了，如果我此時修改了 analyze.py 檔案，會出現什麼情況呢？

我們改一下看看，如下圖所示。

重新執行這個 Cell 中的程式碼，程式碼中雖然有 from analyze import FathersAnalyzer ，看起來像是重新匯入了這個模組，但是執行卻發現，它執行的是修改之前的程式碼。

這是因為，一個 Jupyter Notebook 中的所有程式碼，都是在同一個執行時中執行的程式碼，當你多次匯入同一個模組時，Python 的包管理機制會自動忽略後面的匯入，始終只使用第一次匯入的結果（所以使用這種方式也可以實現單例模式）。

那麼如果我在修改了被匯入的包以後，想重新匯入它怎麼辦呢？有3種方案：

importlib

但這種方案弊端也很明顯——除非你按順序執行每一個 Cell，否則，你的程式碼會變成下圖這樣：

在每一個 Cell 裡面都需要 重新載入一次分析模組，否則，很有可能在你單獨執行某一個 Cell 的時候，用的是老的程式碼，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)

執行效果如下圖所示：

其中關鍵的程式碼有三行：

%load_ext autoreload
%autoreload 1
%aimport analyze 

這三行程式碼只有在 Jupyter 裡面才能正常執行，在 普通的.py 檔案裡面這樣寫會報錯。它們的作用是：第1行啟動 autoreload 機制。第2行，設定自動載入通過 %aimport 匯入的模組。第3行使用 %aimport 匯入 analyze 模組。

這樣寫以後，任意一個 Cell 執行，所有被 %aimport 匯入的模組都會被重新載入一次。從而讓你每次都使用最新的程式碼。

當然，你還可以進一步偷懶，把特殊程式碼縮減為2行：

%load_ext autoreload
%autoreload 2

%autoreload 後面的引數被設定為2時，每次執行任意一個 Cell，都會自動重新載入所有 import xxx 匯入的模組。這樣做的代價是，執行會慢一些。

總結

以上所述是小編給大家介紹的在 Jupyter 中重新匯入特定的 Python 檔案的方法，希望對大家有所幫助！