在 jupyter/iPython notebook 脚本和类方法之间同步代码

Question

我正在尝试找出让 Jupyter/iPython 笔记本中的代码和类方法中的相同代码保持同步的最佳方法。这是用例：

我写了一个长脚本，在笔记本中使用 pandas，并且有多个单元格，这使得开发变得容易，因为我可以在笔记本中检查中间结果。这对于 pandas 脚本非常有用。我将该工作代码下载到 Python“.py”文件中，并将该脚本转换为我程序中 Python 类中的一个方法，该方法使用输入数据进行实例化，并作为该方法的结果提供输出。一切都很好。该 Python 类用于一个更大的应用程序，所以这是真正的可交付成果。

但是随后在方法的实现中出现了某个数据集的错误，这也在我的脚本中。我可以回到我的笔记本上，一步一步地通过各个单元格来查找问题。我解决了这个问题，但随后我必须小心地在常规 Python 类方法代码中进行更改。这有点痛苦。

理想情况下，我希望能够跨单元运行类方法，以便检查中间结果。我不知道该怎么做。

那么保持脚本代码和嵌入在类方法中的代码同步的最佳做法是什么？

是的，我知道我可以将类导入笔记本，但是我无法通过单个单元格查看类方法内部的中间结果，这是我在纯脚本时所做的。对于 pandas，这非常有用。

Answer 1

我使用了与您相同的开发工作流程，并认识到能够使用 jupyter 笔记本单步执行代码的价值。我已经开发了几个包，首先是对细节进行散列，然后最终将完善的产品移动到单独的 .py 文件中。我认为没有一个简单的解决方案可以解决您遇到的不便（我遇到了同样的问题），但我会描述我的做法（我不会大胆地宣称它是“最佳”做法），也许它将对您的用例有所帮助。

根据我的经验，一旦我从我的 jupyter 笔记本创建了一个模块/包，就更容易在笔记本之外维护/开发代码并将该模块导入笔记本进行测试。

保持每个方法的小规模通常是一种很好的做法，并且对于使用笔记本测试每个步骤的逻辑非常有帮助。您可以将较大的“公共”方法分解为使用前导下划线命名的较小的“私有”方法（例如“_load_file”。您可以在笔记本中调用“私有”方法进行测试/调试，但您模块的用户应该知道忽略这些方法。

您可以使用importlib 模块中的reload 函数通过对源代码所做的更改快速刷新导入的模块。

import mymodule
from importlib import reload
reload(mymodule)

再次调用import 实际上不会更新您的命名空间。您需要 reload 函数（或类似函数）来强制 python 重新编译/执行模块代码。

不可避免地，您仍然需要逐行执行各个函数，但如果您已将代码分解为小方法，则需要在笔记本中“重新编写”的代码量非常少。