如何调用其他Notebook并获取其回传的变量

这个需求完全可以实现，根据你的使用场景选下面任意一种方法就行，不需要重构现有读数据的逻辑：

• 最简方案：用Jupyter内置%run魔法命令
  直接在发起调用的Notebook单元格中执行%run ./存储读数据逻辑的Notebook路径.ipynb，命令执行完成后，被调用Notebook内的所有全局变量（包括你存了已读取数据的目标变量）会自动注入当前Notebook的内核作用域，直接用原变量名就能访问到读取结果。
  如果被调用的Notebook里写了调试、测试类不需要在被调用时执行的代码，可以把这部分代码包裹在if __name__ == "__main__":判断块里，%run触发执行时这部分逻辑不会运行，避免多余操作干扰。
• 避免变量污染方案：用%store魔法定向传值
  如果你担心被调用Notebook里的临时变量和当前Notebook的变量重名冲突，可以用定向传值的方式：
  1. 在被调用的读数据Notebook里，完成数据读取赋值后，新增一行%store 你的数据变量名，将目标变量存入Jupyter的跨Notebook变量缓存区
  2. 在发起调用的Notebook里，完成对目标Notebook的调用后，执行%store -r 你的数据变量名，即可单独将目标数据变量加载到当前环境，不会带入其他无关变量
     不需要保留缓存时，执行%store -z就能清空所有已存储的跨Notebook变量。
• 工程化调度方案：用papermill做参数化回传
  如果你是在做Notebook流水线的自动化调度，可以用papermill工具执行被调用的读数据Notebook，执行时指定输出Notebook路径，运行结束后可直接通过工具提供的接口读取被执行Notebook内的任意变量值，适合批量、自动化的生产场景。

注意：以上直接透传变量的方案，都要求两个Notebook挂载在同一个Jupyter服务实例下、共享同一套内核服务；如果两个Notebook跑在完全隔离的独立环境中，无法直接透传变量，可临时将读取到的数据存为pkl、parquet等格式的中间文件，再在调用端读取文件拿到数据，常规本地启动的Jupyter环境默认都满足同实例要求，不需要额外配置。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user626528