jupyter正确使用py文件的姿势

[size=large] 在日常开发python程序工具中,使用最多是的通过jupyter,这种可视化的交互环境给开发带来非常方便,jupyter使用.py文件有两个问题

1.jupyter程序的文件是.ipynb格式,如果要引用.py文件时,首先是要导入,可以通过下面方法:
如有一个pythonDemo.py文件,想使用这个文件中的函数,需要使用:import pythonDemo
python文件是当作一个模块,import 文件名,就是导入该模块

2.如果修改了.py文件,通过上面import pythonDemo是无法对修改的内容生效,这时需要重新装载模块,方法如下:
from imp import reload
reload(pythonDemo)


通过上面两步,对于jupyter使用.py文件问题就都解决了。
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### 如何在 Jupyter Notebook 中复制 .py 文件 为了实现这一目标,可以采用多种方法来处理 `.py` 文件并将其内容引入到 Jupyter Notebook 环境中。 #### 方法一:直接读取 Python 文件作为字符串 可以直接利用 Python 的内置函数 `open()` 来加载外部的 `.py` 文件,并将其中的内容逐行读入变量,在笔记本单元格内执行这些代码片段。这种方式适合于想要查看或调试特定脚本的情况[^1]。 ```python with open('example.py', 'r') as file: code = file.read() print(code) ``` #### 方法二:使用 `%load` 魔法命令导入整个模块 Jupyter 提供了一个方便的魔法命令 `%load` ,它可以从本地磁盘加载指定路径下的 Python 脚本至当前活动的单元格里。这允许用户轻松地把现有的 `.py` 文件中的全部代码一次性粘贴进来进行交互式测试和调整。 ```python %load example.py ``` #### 方法三:创建自定义工具包并将之加入 PYTHONPATH 如果计划频繁调用某些功能性的 `.py` 文件,则建议构建个人化的软件包结构,并设置环境变量使得该位置被纳入解释器搜索范围之内。这样做的好处在于能够像对待标准库一样无缝访问私有组件[^3]。 对于希望更改工作区默认存储位置的情形,可以通过配置文件来进行全局设定;不过需要注意的是具体操作可能因版本差异而有所不同,因此应当参照官方文档获取最新指导[^4]。
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