在 Jupyter 中重新导入特定的 Python 文件(场景分析)

Jupyter 是数据分析领域非常有名的开发环境，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。

如果直接写 Python 文件来调用数据分析模块，那么使用方法非常简单：

from analyze import FathersAnalyzer

data = [...]
father = FathersAnalyzer(data)
result = father.analyze()
print(f'分析结果为：{result}')

现在，你需要使用 Jupyter 来调用这个分析模块。你应该怎么在 Jupyter里面调用？

你可能会觉得，这还不简单吗？直接把这个模块的代码与 Jupyter Notebook 的 .ipynb 文件放在一起，然后在 Jupyter 里面像导入普通模块那样导入即可，如下图所示：

那么现在问题来了，如果我此时修改了 analyze.py 文件，会出现什么情况呢？

我们改一下看看，如下图所示。

重新运行这个 Cell 中的代码，代码中虽然有 from analyze import FathersAnalyzer ，看起来像是重新导入了这个模块，但是运行却发现，它运行的是修改之前的代码。

这是因为，一个 Jupyter Notebook 中的所有代码，都是在同一个运行时中运行的代码，当你多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（所以使用这种方式也可以实现单例模式）。

那么如果我在修改了被导入的包以后，想重新导入它怎么办呢？有3种方案：

importlib

但这种方案弊端也很明显——除非你按顺序运行每一个 Cell，否则，你的代码会变成下图这样：

在每一个 Cell 里面都需要 重新加载一次分析模块，否则，很有可能在你单独运行某一个 Cell 的时候，用的是老的代码，就会导致难以察觉的 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)

运行效果如下图所示：

其中关键的代码有三行：

%load_ext autoreload
%autoreload 1
%aimport analyze

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。它们的作用是：第1行启动 autoreload 机制。第2行，设置自动加载通过 %aimport 导入的模块。第3行使用 %aimport 导入 analyze 模块。

这样写以后，任意一个 Cell 运行，所有被 %aimport 导入的模块都会被重新加载一次。从而让你每次都使用最新的代码。

当然，你还可以进一步偷懒，把特殊代码缩减为2行：

%load_ext autoreload
%autoreload 2

%autoreload 后面的参数被设置为2时，每次运行任意一个 Cell，都会自动重新加载所有 import xxx 导入的模块。这样做的代价是，运行会慢一些。

总结

以上所述是小编给大家介绍的在 Jupyter 中重新导入特定的 Python 文件的方法，希望对大家有所帮助！

赞 (0)

相关推荐

  • windows系统中Python多版本与jupyter notebook使用虚拟环境的过程

    本人电脑是windows系统,装了Python3.7版本,但目前tensorflow支持最新的python版本为3.6,遂想再安装Python3.6以跑tensorflow. 因为看极客时间的专栏提到Jupyter是个科学运算语言的计算工具,特别适合机器学习与数学统计,因此也要装个体验一翻. 一.安装Python 电脑原先已经装了Python3.7,virtualenv,virtualenvwrapper,jupyter notebook. 在官网上直接下载windows版本的python3.6

  • win10下安装Anaconda的教程（python环境+jupyter_notebook)

    前言: 什么是anaconda?? Anaconda指的是一个开源的Python发行版本,其包含了conda.Python等180多个科学包及其依赖项. [1] 因为包含了大量的科学包,Anaconda 的下载文件比较大(约 531 MB),如果只需要某些包,或者需要节省带宽或存储空间,也可以使用Miniconda这个较小的发行版(仅包含conda和 Python) 什么是jupyter notebook?? Jupyter Notebook 是一款开放源代码的 Web 应用程序,可让我们创建并

  • Python3 jupyter notebook 服务器搭建过程

    1. jupyter notebook 安装 •创建 jupyter 目录 mkdir jupyter cd jupyter/ •创建独立的 Python3 运行环境,并激活进入该环境 virtualenv --python=python3 --no-site-packages venv source venv/bin/activate •安装 jupyter pip install jupyter 2. jupyter notebook 配置 •创建 notebooks 目录 mkdir no

  • 在 Jupyter 中重新导入特定的 Python 文件(场景分析)

    Jupyter 是数据分析领域非常有名的开发环境,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. 如果直接写 Python 文件来调用数据分析模块,那么使用方法非常简单: from analyze import FathersAnalyzer data = [...] father = FathersAnalyzer(data) result = father.analyz

  • 在django项目中,如何单独运行某个python文件

    有时候,我们可能想在django中写一些代码来测试某些功能,我们希望在django项目中单独运行某个python文件来做这项测试工作. 但是如果直接执行命令python xxx.py来运行django项目中的python文件会报错 在运行该文件之前应该先加载django的配置 import sys import os import django # 这两行很重要,用来寻找项目根目录,os.path.dirname要写多少个根据要运行的python文件到根目录的层数决定 BASE_DIR = os

  • Node.js中npx命令的使用方法及场景分析

    npx使用教程 今晚在学习Vue-Cli时, 由于突发奇想想试试最新的@4.x.x版本, 但是本地全局安装的脚手架版本是@2.x.x的, 因为不想污染全局于是就想到用npx命令, 一路上踩坑不断, 为了以后能够更好的使用npx并区分其跟npm的指令, 就有了本篇笔记 npm 是从5.2版开始, 增加(自带)了 npx 命令. 如果发现没安装请手动安装: npm i -g npx npm与npx的概念 NPM(Node Package Manager) 是Node.js提供的一个包管理器, 可以使

  • Python文件如何引入？详解引入Python文件步骤

    python基本语法--引入Python文件 1.新建python文件 :在同目录lib下创建mylib.py和loadlib.py两个文件 2.在mylib.py文件中创建一个Hello的类 并且给这个类添加一个sayHello的方法,让她输出hello python 3.在loadlib.py 文件中引入mylib import mylib 4.在loadlib中调用引用过来的python文件mylib.py中的Hello方法 这时import mylib中的mylib就相当与一个命名空间

  • python中模块导入模式详解

    python中模块导入模式详解

    目录 模块导入 1.1 import导入模块 1.2 from 模块名 import 导入模板的方法 1.3 as 关键字 OS模块操作文件 OS模块的作用 模块的制作.发布.安装 3.1 模块制作 3.2 模块的分 3.3 示例 3.4 测试方法 3.5 all魔术方法 模块导入 1.1 import导入模块 所谓的模块其实就是一个外部的工具包,其中存在的其实就是Python文件,这些文件都实现了某种特定的功能,我们导入包之后直接使用即可,非常的方便. 在开发中使用最多的就是使用: impor

  • Python中import导入不同目录的模块方法详解

    测试的目录如下: root    ├── module_root.py    ├── package_a    │   ├── child    │   │   ├── __init__.py    │   │   └── child_a.py    │   ├── module.py    │   └── module_a.py    └── package_b        └── module_b.py 每个文件中的内容如下(__init__.py文件可以为空): print(__name

  • 文件上传服务器-jupyter 中python解压及压缩方式

    由于并不清楚服务器具体地址,只有jupyter 连接的情况下,上传文件. 方法一:用Linux命令 直接用linux命令,在jupyter中只需要在命令前加一个!即可.学校服务器上没有装zip,但装了tar,可以在压缩的时候选择文件压缩为.tar.gz的文件格式. 命令: !tar -zxvf ./Language-Detector.tar.gz 方法二: 用python的函数模块. ### 利用zipfile模块来压缩和解压文件 <br> 先将想要上传的多个文件压缩为.zip格式,在jupy

  • 终端能到import模块 解决jupyter notebook无法导入的问题

    终端能到import模块 解决jupyter notebook无法导入的问题

    这个问题让我查了许多天才解决,为了避免后面的人重复走弯路,记录下来. 问题描述: 我在ubuntu 下编译安装了caffe ,在命令行模式下可以import caffe ,但是在jupyter notebook 中无法import caffe,同样的 我安装的pytorch 也遇到了类似的问题. 解决方案: 首先在打开终端,输入python , 然后import sys,最后执行sys.executable 结果如下图,路径是:/home/jack/anaconda2/bin/python 第二

  • python文件特定行插入和替换实例详解

    python文件特定行插入和替换实例详解 python提供了read,write,但和很多语言类似似乎没有提供insert.当然真要提供的话,肯定是可以实现的,但可能引入insert会带来很多其他问题,比如在插入过程中crash掉可能会导致后面的内容没来得及写回. 不过用fileinput可以简单实现在特定行插入的需求: Python代码 import os import fileinput def file_insert(fname,linenos=[],strings=[]): ""

  • java中静态导入机制用法实例详解

    java中静态导入机制用法实例详解 这里主要讲解了如何使用Java中静态机制的用法,这里提供了简单实例大家可以参考下. 静态常量类 在java开发中,我们会经常用到一些静态常量用于状态判断等操作.为了能够在多个地方复用这些常量,通常每个模块都会加一个常量类,举个简单的列子: import com.sky.OrderMouleConsstants; /** * Created by gantianxing on 2017/4/21. */ public class Test { public vo

随机推荐