在数据分析或机器学习项目中，Jupyter Notebook 是不可或缺的工具。但如何高效地与 `.py` 文件协作呢？以下是一些实用小技巧👇：

首先，明确分工：将核心逻辑写入 `.py` 文件，比如函数定义或类实现，而 Jupyter Notebook 则专注于测试、可视化和结果展示。这样既能保持代码整洁，又便于复用。

其次，学会导入模块！在 Notebook 中，通过 `import` 或 `%run` 命令调用 `.py` 文件。例如：

```python

%run your_script.py

```

或者直接 `import your_module`，记得保存 `.py` 文件后再运行哦！

最后，善用 Notebook 的交互性。可以将 `.py` 文件中的复杂计算封装成简洁的接口，方便随时调整参数并观察变化。这种方式不仅提升了开发效率，也让团队协作更加顺畅。

💡 小贴士：定期清理冗余输出，保持 Notebook 清晰易读。快试试这些方法吧，让 Jupyter 和 Python 文件配合得更默契！✨