• Saltar al contenido principal
  • Skip to secondary menu
  • Saltar a la barra lateral principal
  • Saltar al pie de página
  • Inicio
  • Secciones
    • Ciencia de datos
    • Criptografía
    • Herramientas
    • Machine Learning
    • Noticias
    • Opinión
    • Productividad
    • Programación
      • JavaScript
      • Julia
      • Matlab
      • Python
      • R
  • Programación
    • JavaScript
    • Julia
    • Matlab
    • Python
    • R
  • Laboratorio
    • Estadística
      • Calculadora del Tamaño Muestral en Encuestas
      • Calculadora de estadísticos descriptivos
      • Test de normalidad
      • Calculadora de contrastes de hipotesis
      • Calculadora de tamano del efecto
      • Simulador de Regresión Lineal con Ruido
      • Visualizador de PCA
      • Visualizador de Series Temporales
      • Simulador de Regresión Logística
      • Simulador de K-Means
      • Simulador de DBSCAN
      • Detector de la Ley de Benford
    • Probabilidad
      • Calculadora de Probabilidad de Distribuciones
      • Calculadora de Probabilidades de Lotería
      • Simulador del Problema de Monty Hall
      • Simulador de la Estrategia Martingala
    • Finanzas
      • Calculadora de Préstamos e Hipotecas
      • Conversor TIN ↔ TAE
      • Calculadora DCA con ajuste por inflación
      • Calculadora XIRR con Flujos Irregulares
      • Simulador FIRE (Financial Independence, Retire Early)
    • Riesgo
      • Constructor de Scorecards de Crédito
      • Aplicar Scorecard de Crédito
    • Herramientas
      • Formateador / Minificador de JSON
      • Conversor CSV ↔ JSON
      • Comparador y Formateador de Texto y JSON
      • Formateador y Tester de Expresiones Regulares
      • Inspector de JWT
      • Generador y verificador de hashes
      • Codificador / Decodificador Base64 y URL
      • Conversor de bases numericas
      • Conversor de Timestamp Unix
      • Conversor de colores
      • Generador de UUIDs
    • Juegos
      • Tres en Raya
      • Nim con Q-Learning
    • Más
      • Método D’Hondt
      • Generador de Contraseñas Seguras
  • Noticias
  • Boletín
  • Contacto
  • Tienda
    • Libros
    • Equipamiento de oficina
    • Equipamiento en movilidad

Analytics Lane

Ciencia e ingeniería de datos aplicada

  • Ciencia de datos
  • Machine Learning
  • IA Generativa
  • Python
  • Pandas
  • NumPy
  • R
  • Excel

Importar un Notebook Python como un archivo py

marzo 21, 2022 Por Daniel Rodríguez 3 comentarios
Tiempo de lectura: 2 minutos

Reutilizar el código que se ha escrito en un archivo py es tremendamente sencillo, solamente se tiene que usar la instrucción import seguida del nombre de este. Un método que no funciona en el caso de los Notebooks. Afortunadamente, para solucionar este problema y facilitar la reutilización de nuestras funciones se puede recurrir al paquete ipynb. Gracias al cual se pueden importar un Notebook Python en otro, o en código Python, de una manera similar a cómo se hace para los py.

Instalación de ipynb

Antes de poder usar las funcionalidades del paquete ipynb es necesario instalarlo en nuestro sistema. Para lo que se puede recurrir, como es habitual, a pip y escribir el siguiente comando en una terminal

pip install ipynb

A partir de este momento ya podremos importar todo el contenido de otros Notebooks o solamente algunas funciones o clases de este.

Importar todo el contenido del Notebook

En el caso de que se disponga de un Notebook llamado notebook.ipynb y se quiere importar íntegramente, esto es, ejecutar todo el contenido y cargar las funciones, clases y variables se puede mediante un import. Para ello se debe escribir import ipynb.fs.full. seguido del nombre del archivo sin la extensión. Para el archivo del ejemplo se debería escribir lo siguiente

import ipynb.fs.full.notebook

Si no se desea importar todo el contenido se puede emplear la construcción from ... import e indicar los recursos que se desean importar

Nuevo test de normalidad interactivo en el laboratorio de Analytics Lane
En Analytics Lane
Nuevo test de normalidad interactivo en el laboratorio de Analytics Lane

from ipynb.fs.full.notebook import my_function, MyClass

Es importante recordar que en ambos casos se ejecutará todo el código de Notebook, algo que en muchas ocasiones puede no ser necesario ni eficiente. Por lo que también es posible importar solamente las definiciones.

Publicidad


Importar las definiciones de Notebook en Python

Para el caso en el que solamente se desee importar las definiciones, esto es, las funciones, clases o importaciones, se puede hacer como anteriormente reemplazando full por defs. Así lo que se debería escribir es import ipynb.fs.defs. seguido del nombre del archivo. En el caso de nuestro Notebook de ejemplo sería

import ipynb.fs.defs.notebook

O en el caso de querer importar solamente algunos recursos

from ipynb.fs.defs.notebook import my_function, MyClass

Conclusiones

En esta ocasión se ha visto cómo se puede importar un Notebook Python de una forma similar a la forma que se hace con archivos py. Para lo que solamente hay que importar un paquete. Posiblemente una solución alternativa a esta sea exportar el contenido del Notebook a un archivo py e importarlo desde ahí. Aunque se pierde flexibilidad ya que después de cada cambio en el documento original es necesario hacer una nueva exportación.

Imagen de jplenio en Pixabay

¿Te ha parecido de utilidad el contenido?

¡Puntúalo entre una y cinco estrellas!

Puntuación promedio 3 / 5. Votos emitidos: 2

Ya que has encontrado útil este contenido...

¡Síguenos en redes sociales!

¡Siento que este contenido no te haya sido útil!

¡Déjame mejorar este contenido!

Dime, ¿cómo puedo mejorar este contenido?

Publicaciones relacionadas

  • Nuevo test de normalidad interactivo en el laboratorio de Analytics Lane
  • Nuevo conversor de timestamp Unix en el laboratorio de Analytics Lane
  • Calculadora de Contrastes de Hipótesis: interpreta correctamente el p-valor y toma decisiones estadísticas con confianza
  • Calculadora de Tamaño del Efecto: la herramienta clave para entender cuánto importa realmente una diferencia
  • Simulador de DBSCAN: descubre cómo encontrar clusters reales (y ruido) sin fijar K
  • Conversor de Colores: convierte, compara y valida cualquier color en tiempo real
  • Analytics Lane lanza su Generador de UUIDs: identificadores únicos, seguros y listos para producción en segundos
  • 1200 publicaciones en Analytics Lane
  • Analytics Lane lanza su Conversor TIN ↔ TAE: la herramienta definitiva para entender el coste real de depósitos, préstamos e hipotecas

Publicado en: Python Etiquetado como: Jupyter

Interacciones con los lectores

Comentarios

  1. Germán Cifuentes Contreras dice

    mayo 5, 2022 a las 3:45 pm

    Muchas gracias, muy buen artículo, los ejemplos claros, me funcionó perfectamente.

    Atento saludo,

    Responder
  2. Humberto dice

    junio 1, 2023 a las 12:34 am

    Quiero tener un file de funciones definidas y correrlas en una sola linea desde otra nb, por alguna razon no me esta funcionando esto

    Responder
  3. Daniel Rodríguez dice

    junio 1, 2023 a las 7:42 pm

    El error se puede deber a múltiples motivos, sin más información es difícil saber cuál es la causa del fallo.

    Responder

Deja una respuesta Cancelar la respuesta

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *

I accept the Terms and Conditions and the Privacy Policy

Este sitio usa Akismet para reducir el spam. Aprende cómo se procesan los datos de tus comentarios.

Barra lateral principal

Suscríbete a nuestro boletín

Suscríbete al boletín semanal para estar al día de todas las publicaciones.

Política de Privacidad

Analytics Lane en redes sociales

  • Amazon
  • Bluesky
  • Facebook
  • GitHub
  • Instagram
  • Mastodon
  • Pinterest
  • RSS
  • Telegram
  • Tumblr
  • Twitter
  • YouTube

Publicidad

Entradas recientes

WOE e IV: La Base Matemática del Credit Scoring

mayo 5, 2026 Por Daniel Rodríguez

Noticias

Lanzamiento de la versión 1.0 del laboratorio de Analytics Lane con nuevas herramientas de scoring

mayo 2, 2026 Por Daniel Rodríguez

Analytics Lane

¡Analytics Lane cumple ocho años!

mayo 2, 2026 Por Daniel Rodríguez

Publicidad

Es tendencia

  • Método del codo (Elbow method) para seleccionar el número óptimo de clústeres en K-means publicado el junio 9, 2023 | en Ciencia de datos
  • Buscar en Excel con dos o más criterios publicado el septiembre 7, 2022 | en Herramientas
  • Creación de gráficos de barras y gráficos de columnas con Seaborn publicado el julio 18, 2023 | en Python
  • Qué es la variabilidad estadística y cómo evitar errores al analizar datos publicado el febrero 12, 2026 | en Opinión
  • pandas Pandas: Cómo crear un DataFrame vacío y agregar datos publicado el noviembre 16, 2020 | en Python

Publicidad

Lo mejor valorado

4.9 (24)

Seleccionar filas y columnas en Pandas con iloc y loc

4.6 (16)

Archivos JSON con Python: lectura y escritura

4.4 (14)

Ordenación de diccionarios en Python mediante clave o valor

4.7 (13)

Operaciones de filtrado de DataFrame con Pandas en base a los valores de las columnas

4.9 (11)

Pandas: Cambiar los tipos de datos en los DataFrames

Comentarios recientes

  • M. Pilar en Cómo eliminar las noticias en Windows 11 y recuperar tu concentración
  • Daniel Rodríguez en Probabilidad básica: cómo entender el azar en nuestra vida diaria
  • Pepe en Probabilidad básica: cómo entender el azar en nuestra vida diaria
  • CARLOS ARETURO BELLO CACERES en Justicio: La herramienta gratuita de IA para consultas legales
  • Piera en Ecuaciones multilínea en Markdown

Publicidad


Footer

Analytics Lane

  • Acerca de Analytics Lane
  • Boletín de noticias
  • Contacto
  • Libros
  • Lo más popular
  • Noticias
  • Tienda
  • Tiendas afiliadas

Secciones

  • Ciencia de datos
  • Criptografía
  • Herramientas
  • Machine Learning
  • Opinión
  • Productividad
  • Programación
  • Reseñas

Sobre de Analytics Lane

En Analytics Lane tratamos de explicar los principales conceptos de la ciencia e ingeniería de datos con un enfoque práctico. Los principales temas tratados son ciencia de datos, ingeniería de datos, inteligencia artificial, machine learning, deep learning y criptografía. Además, también se habla de los principales lenguajes de programación y herramientas utilizadas por los científicos e ingenieros de datos.

Copyright © 2018-2026 Analytics Lane ·Términos y condiciones ·Política de Cookies ·Política de Privacidad ·Herramientas de privacidad ·Contacto