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Python中.py文件和.ipynb文件的區(qū)別詳解

 更新時間：2025年04月14日 10:17:40   作者：不三不四?  
Python開發(fā)者常用的兩種文件格式.py和.ipynb各有特點,本教程將通過對比分析、代碼示例和場景說明,幫助開發(fā)者全面理解二者的區(qū)別與聯(lián)系,需要的朋友可以參考下

一、概述

Python開發(fā)者常用的兩種文件格式.py和.ipynb各有特點，本教程將通過對比分析、代碼示例和場景說明，幫助開發(fā)者全面理解二者的區(qū)別與聯(lián)系。

二、核心區(qū)別對比

1. 文件格式本質

特性.ipynb文件.py文件
文件類型JSON結構化文檔純文本文件
存儲內容代碼單元 + 運行輸出 + Markdown文檔純Python代碼 + 注釋
可讀性需特定工具解析任意文本編輯器直接查看
典型大小較大（包含輸出結果）較?。▋H代碼）

技術驗證：

# 查看.ipynb文件結構
$ jupyter nbconvert --to script example.ipynb
$ file example.ipynb  # 顯示: JSON text data

2. 交互性差異

Jupyter Notebook交互流程：

Python腳本執(zhí)行流程：

3. 可視化能力對比

可視化類型.ipynb支持情況.py文件支持情況
即時圖表渲染? 直接顯示在單元下方? 需保存為圖片文件
交互式圖表? 支持Plotly等庫? 僅靜態(tài)圖
Markdown排版? 原生支持? 需第三方庫
LaTeX公式? 完美支持? 需額外配置

三、代碼示例對比

案例1：數(shù)據(jù)分析報告

在Jupyter中的實現(xiàn)：

# 學生成績分析

```python
import pandas as pd
df = pd.read_csv('grades.csv')
df.describe()
```

![外鏈圖片轉存失敗,源站可能有防盜鏈機制,建議將圖片保存下來直接上傳](https://img-home.csdnimg.cn/images/20230724024159.png?origin_url=output.png&pos_id=img-atMoNhZ5-1744465838720)

對應.py文件：

# grades_analysis.py
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.read_csv('grades.csv')
print(df.describe())

df.hist()
plt.savefig('output.png')
print("圖表已保存至output.png")

案例2：機器學習調試

Jupyter單元調試：

# 單元1：數(shù)據(jù)加載
from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()

# 單元2：查看特征
print(iris.feature_names)  # 輸出：['sepal length (cm)', ...]

# 單元3：訓練模型
from sklearn.svm import SVC
clf = SVC().fit(iris.data, iris.target)

對應.py調試方式：

# debug_script.py
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.svm import SVC

def main():
    iris = load_iris()
    print("Features:", iris.feature_names)  # 需手動添加調試輸出
    
    clf = SVC().fit(iris.data, iris.target)
    # 需要添加更多print語句定位問題

if __name__ == "__main__":
    main()

四、格式轉換指南

1. 雙向轉換方法

# .ipynb轉.py
$ jupyter nbconvert --to script notebook.ipynb

# .py轉.ipynb
$ jupytext --to notebook script.py

2. 轉換注意事項

  • 使用nbconvert轉換時會丟失交互式輸出
  • Markdown注釋需要手動添加# %% [markdown]標記
  • 推薦使用jupytext保持雙向同步

五、選擇指南

決策流程圖

推薦使用場景

場景推薦格式原因說明
探索性數(shù)據(jù)分析.ipynb即時可視化+逐步調試
算法原型開發(fā).ipynb快速迭代驗證
Web服務后端.py適合生產環(huán)境部署
自動化腳本.py命令行友好
教學/技術文檔.ipynb代碼+解釋一體化
持續(xù)集成(CI/CD).py易于自動化測試

六、混合使用技巧

1. 最佳實踐方案

project/
├── notebooks/        # 存放.ipynb文件
│   └── exploration.ipynb
├── src/              # 存放.py文件
│   └── utils.py
└── requirements.txt

2. 交互式開發(fā)模式

# 在.ipynb中調用.py模塊
%load_ext autoreload
%autoreload 2

from src.utils import data_cleaner

# 交互式使用模塊功能
cleaner = data_cleaner()
cleaner.preview()  # 即時查看效果

七、常見問題解答

Q1：能否直接在生產環(huán)境運行.ipynb文件？

不建議，但可通過以下方式實現(xiàn)：

$ jupyter nbconvert --execute --to notebook --inplace production.ipynb

Q2：如何保護.ipynb中的敏感信息？

推薦方案：

  • 將敏感數(shù)據(jù)移出notebook
  • 使用環(huán)境變量
  • 轉換為.py后加密處理

Q3：版本控制如何處理差異？

解決方案：

# 安裝過濾插件
$ pip install nbstripout

# 設置git過濾
$ nbstripout --install --attributes .gitattributes

八、總結建議

  • 初學階段：優(yōu)先使用.ipynb快速驗證想法
  • 團隊協(xié)作：使用.py進行代碼規(guī)范化開發(fā)
  • 項目演進：原型階段用.ipynb，成熟后轉為.py
  • 文檔輸出：堅持使用.ipynb生成可視化報告

通過理解二者的差異并掌握轉換技巧，開發(fā)者可以充分發(fā)揮兩種格式的優(yōu)勢，在不同場景下選擇最合適的工具。

到此這篇關于Python中.py文件和.ipynb文件的區(qū)別詳解的文章就介紹到這了,更多相關Python .py和.ipynb區(qū)別內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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