在jupyter notebook中，因為其解析檔案的方式是基於json的，所以其預設儲存的檔案格式不是.py而是.ipynb。而.ipynb檔案並不能簡單的import進.py或者.ipynb檔案中，這就為開發帶來了極大不便。因為在jupyter notebook中，一定要是在預設的.ipynb下才能有一系列的特性支援，比如自動補全，控制檯等待，而.py檔案只能通過文字編輯器修改，非常非常不便。

因為.ipynb可以import .py的module，所以其中一個解決方法是將已經寫好的.ipynb格式的module轉換成.py檔案。在寫好的.ipynb檔案的最後新建一個cell，寫入程式碼如下：

try:  
  !jupyter nbconvert --to python file_name.ipynb
  # python即轉化為.py，script即轉化為.html
  # file_name.ipynb即當前module的檔名
except:
  pass

然後在當前目錄下會生成一個同名的.py檔案，這個module可以在其他.ipynb中被import。但這樣轉化出的.py檔案中有時候會保留上述程式碼。如果要完全避免的話，可以專門另寫一個轉換檔案，集中存放所有檔案的轉換語句。

補充知識：jupyter notebook的project管理——.ipynb中呼叫.py檔案

做課題和資料探勘競賽用python比較多，比較常用的是在伺服器終端輸入jupyter notebook --ip 0.0.0.0，開啟jupyter notebook的一個後臺，並在本地windows電腦瀏覽器進入該服務端寫python程式碼。

將.ipynb和.py結合，可以使得jupyter notebook的工程檔案目錄更有條理，一些函式可以定義在.py檔案中，需要呼叫這些檔案時，就匯入到.ipybn中執行。

那在jupyter notebook中呼叫同，怎麼在.ipynb.py中呼叫.py檔案呢？

舉個栗子：

在同一個目錄下，有call_hello.ipynb和hello.py兩個檔案：

hello.py中定義了hello函式如下：

def hello():
print('say hello');

在call_hello.ipynb中呼叫hello()函式:

from hello import *
hello()

輸出: say hello

但是修改.py檔案中的程式碼後，必須在ipynb中reload模組，才會生效。

如果hello.py中的程式碼修改成：

def hello():
print('say hello，bye');

在call_hello.ipynb中再次呼叫hello()函式，依然輸出：say hello

重新匯入hello模組：

from imp import reload
reload(hello)
hello()

這時候會輸出：say hello,bye

bingo!

以上這篇解決Jupyter notebook中.py與.ipynb檔案的import問題就是小編分享給大家的全部內容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支援我們。