Jupyter 导入本地模块后仍调用旧版函数的原因与解决方法

你碰到的问题本质是Python常驻进程的模块导入缓存机制和预期不匹配，和磁盘上的__pycache__缓存没有关系：

• Python解释器在导入模块时，会把编译完成的模块对象直接存入进程内存的全局字典sys.modules，后续所有对同名模块的导入请求，解释器会直接从这个字典里取出已经存在的模块对象，根本不会重新读取磁盘上的源文件。
• 大家熟悉的__pycache__目录下的.pyc文件，只是解释器为了跨进程减少重复编译开销存的磁盘端优化缓存，优先级远低于内存中的模块引用。哪怕你手动删掉整个__pycache__文件夹，只要当前Jupyter内核对应的Python进程没有清空sys.modules里的对应条目，导入行为永远会返回第一次加载的旧版本模块。
• Jupyter的内核是长时间常驻运行的Python进程，从你打开notebook到关闭页面，整个进程的内存状态会一直保留。你第一次导入初始版本mylibrary的时候，这个模块的旧函数对象就已经存在sys.modules的条目里了，后续哪怕你改了源文件、删了磁盘缓存，只要不主动清掉这个内存条目，重复执行多少次import mylibrary，拿到的都是旧版本的函数。

你看到的报错也能直接印证这个问题：如果你真的加载了新版单参数的myfunc，传入两个参数的报错应该是“函数只接收1个参数却传了2个”，但你看到的报错指向函数缺少b参数，说明当前运行的逻辑完全是旧版本代码，和你磁盘上刚改的文件没有关联。

• 很多人把Jupyter里模块不更新的问题归因为磁盘上的__pycache__缓存，实际上对于交互式常驻环境来说，内存中的模块引用才是最高优先级的判断依据，磁盘缓存只是次要的优化项。
• 哪怕你把磁盘上的mylibrary.py整个删掉，只要sys.modules里还存着这个模块的对象引用，mylibrary.myfunc()的调用照样能正常运行，不会报模块不存在的错——这也是为什么很多人手动删完缓存还是看到旧代码生效的原因。

• 临时手动修正：如果只是单次修改了本地模块，不需要重启内核的话，可以先手动删掉sys.modules里的对应模块条目，再重新导入。执行代码：

  import sys
  del sys.modules['mylibrary']
  

  之后再执行import mylibrary，解释器就会重新读取磁盘上最新的源文件，加载新版的函数逻辑。
• 日常开发省心配置：开启IPython的自动重载扩展，从根源上避免手动清缓存的操作。在notebook的任意单元格执行一次配置：

  %load_ext autoreload
  %autoreload 2
  

  开启后，每次执行单元格代码前，解释器都会自动检测本地源文件的修改时间，重新加载有更新的模块，完全适配开发本地工具脚本的日常场景。
• 兜底方案：如果碰到多层模块嵌套、导入逻辑绕不清楚的情况，直接重启当前Jupyter内核，清空整个进程的内存缓存，重新执行所有导入流程，一定能拿到最新版本的模块。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者BGreen