解决Jupyter notebook中.py与.ipynb文件的import问题
发布日期：2025-01-04 11:03 点击次数：55
在jupyter notebook中，因为其解析文件的方式是基于json的，所以其默认保存的文件格式不是.py而是.ipynb。而.ipynb文件并不能简单的import进.py或者.ipynb文件中，这就为开发带来了极大不便。因为在jupyter notebook中，一定要是在默认的.ipynb下才能有一系列的特性支持，比如自动补全，控制台等待，而.py文件只能通过文本编辑器修改，非常非常不便。
因为.ipynb可以import .py的module，所以其中一个解决方法是将已经写好的.ipynb格式的module转换成.py文件。在写好的.ipynb文件的最后新建一个cell，写入代码如下：
然后在当前目录下会生成一个同名的.py文件，这个module可以在其他.ipynb中被import。但这样转化出的.py文件中有时候会保留上述代码。如果要完全避免的话，可以专门另写一个转换文件，集中存放所有文件的转换语句。
补充知识：jupyter notebook的project管理——.ipynb中调用.py文件
做课题和数据挖掘竞赛用python比较多，比较常用的是在服务器终端输入jupyter notebook --ip 0.0.0.0，打开jupyter notebook的一个后台，并在本地windows电脑浏览器进入该服务端写python代码。
将.ipynb和.py结合，可以使得jupyter notebook的工程文件目录更有条理，一些函数可以定义在.py文件中，需要调用这些文件时，就导入到.ipybn中执行。
那在jupyter notebook中调用同，怎么在.ipynb.py中调用.py文件呢？
举个栗子：
在同一个目录下，有call_hello.ipynb和hello.py两个文件：
hello.py中定义了hello函数如下：
def hello():
print('say hello');
在call_hello.ipynb中调用hello()函数:
from hello import *
hello()
输出: say hello
但是修改.py文件中的代码后，必须在ipynb中reload模块，才会生效。
如果hello.py中的代码修改成：
def hello():
print('say hello，bye');
在call_hello.ipynb中再次调用hello()函数，依然输出：say hello
重新导入hello模块：
这时候会输出：say hello, bye
bingo!
以上这篇解决Jupyter notebook中.py与.ipynb文件的import问题就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持脚本之家。