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！
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