解决Jupyter Notebook中.py与.ipynb文件的Import问题

Jupyter Notebook文件格式与导入限制

Jupyter Notebook默认以JSON格式保存文件，因此生成的扩展名为.ipynb而非.py。由于.ipynb文件无法直接通过import语句导入到.py或另一个.ipynb文件中，这给开发工作带来了显著不便。在Jupyter环境中，只有在默认的.ipynb格式下才能享受自动补全、交互式控制台等特性支持；若转为.py文件，则只能依赖文本编辑器进行修改，操作体验较差。

将.ipynb转换为.py模块的方法

鉴于.ipynb文件可以导入.py模块，一种可行的解决方案是将已编写好的.ipynb模块转换为.py文件。在目标.ipynb文件的末尾新建一个Cell，并输入以下转换代码：

try:  
  !jupyter nbconvert --to python file_name.ipynb
  # python即转化为.py，script即转化为.html
  # file_name.ipynb即当前module的文件名
except:
  pass

执行上述代码后，当前目录下会生成一个与源文件同名的.py文件，该模块即可在其他.ipynb文件中被导入使用。需要注意的是，转换生成的.py文件中可能会残留用于转换的代码。若希望彻底避免这种情况，建议单独创建一个转换脚本，集中管理所有文件的转换指令。

在.ipynb中调用.py文件的项目管理

补充知识：Jupyter Notebook的项目管理——在.ipynb中调用.py文件

在进行课题研究或数据挖掘竞赛时，Python是常用语言。通常的做法是在服务器终端执行命令“jupyter notebook --ip 0.0.0.0”启动Jupyter Notebook后台服务，随后在本地Windows电脑的浏览器中访问该服务端地址，从而编写Python代码。

将.ipynb与.py结合使用，可以使Jupyter Notebook的工程目录结构更加清晰。例如，将一些通用函数定义在.py文件中，当需要在.ipynb中调用这些函数时，只需将其导入即可执行。

模块调用与重载示例

那么，如何在.ipynb中调用同目录下的.py文件呢？

以下是一个具体示例：

假设在同一目录下存在“call_hello.ipynb”和“hello.py”两个文件：

在“hello.py”中定义了一个名为hello的函数，代码如下：

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

在“call_hello.ipynb”中调用hello()函数：

from hello import * hello()

输出结果为：say hello

然而，如果修改了.py文件中的代码，必须在.ipynb中重新加载模块，更改才会生效。

假设将“hello.py”中的代码修改为：

def hello(): print('say hello，bye');

此时在“call_hello.ipynb”中再次调用hello()函数，输出结果依然为：say hello

需要重新导入hello模块：

from imp import reload
reload(hello)
hello()

此时输出结果变为：say hello, bye

成功！

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