摄影：产品经理提包：kingname
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：
- 重启整个 Notebook。但这样会导致当前运行时里面的所有变量全部丢失。
- 使用
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。
