运行memory_profiler时触发np未定义NameError问题咨询

• Python每个模块的命名空间是完全独立的。你在Jupyter交互单元格里写的import numpy as np，仅在当前交互环境的全局作用域生效，不会自动同步到你单独写的hs.py模块里。你最初版本的hs.py全文件没有任何numpy导入语句，函数内部直接调用np.array()自然会触发np未定义的错误，这个问题和是否使用memory_profiler做内存分析无关，哪怕直接在notebook里调用这个函数，一样会报相同的NameError。
• 你尝试在函数内部加import numpy as np之后仍然报错，核心原因是Python的模块导入缓存机制：第一次执行from hs import get_ph时，Python会把旧版本（无numpy导入）的hs模块缓存到sys.modules中，后续你修改了hs.py的代码，如果不主动重载模块，当前运行环境里调用的始终是第一次导入的旧版函数，自然还是找不到np标识符。
• 额外说明：%mprun魔法命令执行分析时，会构造独立的执行上下文运行被分析代码，不会主动把交互环境里的全局变量、导入的包注入到外部模块的作用域中，不要依赖交互环境的导入给外部模块补依赖。
• 你提到移除numpy数组转换逻辑后代码可以正常运行，本质是这版函数代码里完全没有用到np这个标识符，自然不会触发名称查找失败的错误。

• 规范写法是在hs.py文件最顶部统一导入依赖，不要把导入语句写在函数内部，也不要依赖外部环境的导入。正确的hs.py内容如下：

import numpy as np

def get_ph(hs, ps, dp):
    hs_np = np.array(hs)
    ps_np = np.array(ps)
    dsh = hs_np[ps_np == dp]
    return dsh

• 修改完hs.py代码后，必须重载模块才能让修改生效，不需要重启内核的话可以用importlib手动重载：

import importlib
import hs
importlib.reload(hs)
from hs import get_ph

• 重载完成后再执行%mprun相关的内存分析命令即可正常运行。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Srinivas