Jupyter环境下修改变量后重新执行已导入Python文件的实现咨询

• 先修复原示例的逻辑bug
  原示例代码存在两个会导致功能完全失效的问题，不修复的话无论用哪种重载方法都拿不到预期结果：
  1. 拼写错误：change函数里的chnageB是笔误，正确应为changeB
  2. 作用域权限问题：函数内部没有声明对模块级变量的修改权限，此时给a、b赋值只会生成函数内的局部变量，完全不会改动模块顶层的a、b值
     修正后的file1.ipynb参考代码：

  a = 5
  b = 2
  print(a + b)
  
  def change(changeA, changeB):
      # 声明修改作用域为模块全局范围
      global a, b
      a = changeA
      b = changeB
  

• 方案1：开启IPython自动重载（交互场景最优）
  在file2.ipynb开头加载自动重载扩展，配置为每次运行代码前自动刷新所有已导入的模块，后续修改模块内变量、调用方法时会自动触发被导入文件的全量重跑：

  # 加载autoreload扩展
  %load_ext autoreload
  # 配置重载规则：执行当前单元格代码前，自动重载所有导入的模块
  %autoreload 2
  
  # 正常导入file1
  import file1
  # 调用修改方法更新变量
  file1.change(5, 7)
  # 自动触发file1全量重跑，直接读取更新后的变量值计算结果
  print(file1.a + file1.b)
  

  注意：自动重载默认仅支持标准.py格式模块，如需导入.ipynb格式的文件，需要提前适配ipynb导入的解析逻辑，否则会出现导入失败
• 方案2：手动触发强制重载（无需额外扩展配置）
  借助内置的importlib工具，在完成变量修改后主动对导入的模块执行重载操作，等效于重新运行file1的全部顶层代码：

  import file1
  import importlib
  
  # 调用修改方法更新模块内变量
  file1.change(5, 7)
  # 手动触发file1全量重载，重新执行所有顶层代码块
  importlib.reload(file1)
  

  该方法仅会重载当前指定的file1模块本身，不会递归触发file1所依赖的其他模块的重载。
• 方案3：解耦逻辑结构（长期维护更友好）
  不要将变量赋值、计算逻辑、修改方法全部挂载在模块顶层的全局作用域下，将核心计算逻辑封装为带参数的独立方法，调用时直接传入参数拿到结果，不需要依赖全局变量修改和全量重跑：
  重构后的file1.ipynb代码：

  def calculate_sum(a, b):
      return a + b
  
  # 模块直接运行时的默认演示逻辑
  if __name__ == "__main__":
      print(calculate_sum(5, 2))
  

  在file2.ipynb中直接调用即可，无需任何重载操作：

  import file1
  # 传入修改后的参数直接拿到计算结果，等效于全量重跑后的输出
  print(file1.calculate_sum(5, 7))
  

内容的提问来源于stack exchange，提问作者yura