如何完全重置警告

Question

如何在不重新启动python的情况下再次看到警告。现在我只看到他们一次。

以此代码为例：

import pandas as pd  
pd.Series([1]) / 0

我明白了

RuntimeWarning: divide by zero encountered in true_divide 

但是，当我再次运行它时，它会静默执行。

如何在不重新启动python的情况下再次看到警告？

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我试过这样做

del __warningregistry__

但这没有用。

似乎只存储了某些类型的警告。例如，如果我这样做：

def f():   
    X = pd.DataFrame(dict(a=[1,2,3],b=[4,5,6]))
    Y = X.iloc[:2]
    Y['c'] = 8

那么只有在第一次调用f()时才会发出警告。但是，现在如果做del __warningregistry__，我可以再次看到警告。

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第一次和第二次警告有什么区别？为什么只有第二个存储在这个__warningregistry__？第一个存储在哪里？

Answer 1

如何在不重新启动python的情况下再次看到警告？

只要在脚本开头执行以下操作，就不需要重新启动。

import pandas as pd
import numpy as np
import warnings
np.seterr(all='warn')
warnings.simplefilter("always")

此时，每次尝试除以零时，都会显示

RuntimeWarning: divide by zero encountered in true_divide 

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说明：

我们正在设置几个警告过滤器。第一个（np.seterr）告诉NumPy它应该如何处理警告。我已将其设置为显示所有警告，但如果您只想查看除以零警告，请将参数从all更改为divide。

接下来我们改变我们希望warnings模块始终显示警告的方式。我们通过设置warning filter来做到这一点。

第一次和第二次警告有什么区别？为什么只有第二个存储在__warningregistry__中？第一个存储在哪里？

报告此问题的bug report中描述了这一点：

如果在使用简单过滤器之前没有提出警告，那就可以了。不良行为是因为__warningsregistry__。它是第一次发出警告时设置的。当第二个警告到来时，甚至没有看到过滤器。我认为解决此问题的最佳方法是在使用过滤器时使__warningsregistry__无效。将警告数据存储在全局而不是模块中可能是最好的，因此很容易使其无效。

顺便提一下，bug已经关闭了版本3.4和3.5。

Answer 2

warnings是一个非常棒的标准库模块。你会喜欢去了解它:)

一点背景

warnings的默认行为是仅在第一次出现时显示来自特定行的特定警告。例如，以下代码将导致向用户显示两个警告：

import numpy as np

# 10 warnings, but only the first copy will be shown
for i in range(10):
    np.true_divide(1, 0)

# This is on a separate line from the other "copies", so its warning will show
np.true_divide(1, 0)

您有几个选项可以更改此行为。

选项1：重置警告注册表

当你想让python“忘记”你之前看过的警告时，你可以使用resetwarnings：

# warns every time, because the warnings registry has been reset
for i in range(10):
    warnings.resetwarnings()
    np.true_divide(1, 0)

请注意，这也会重置您所做的任何警告配置更改。这让我想到......

选项2：更改警告配置

warnings module documentation更详细地介绍了这一点，但一个简单的选择就是使用simplefilter来改变默认行为。

import warnings
import numpy as np

# Show all warnings
warnings.simplefilter('always')
for i in range(10):
    # Now this will warn every loop
    np.true_divide(1, 0)

由于这是全局配置更改，因此它具有您可能希望避免的全局效果（应用程序中的任何位置的所有警告都会每次显示）。一个不太激烈的选择是使用上下文管理器：

with warnings.catch_warnings():
    warnings.simplefilter('always')
    for i in range(10):
        # This will warn every loop
        np.true_divide(1, 0)

# Back to normal behavior: only warn once
for i in range(10):
    np.true_divide(1, 0)

还有更精细的选项可用于更改特定类型警告的配置。为此，看看docs。