Python 如何完全重置警告

如何在不重新启动python的情况下再次看到警告。现在我只见过他们一次

以这段代码为例：

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

我明白了

RuntimeWarning: divide by zero encountered in true_divide 

但当我再次运行它时，它会无声地执行

如何在不重新启动python的情况下再次看到警告？

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我已经试过了

del __warningregistry__

但那没用

似乎只有一些类型的警告存储在那里。 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

然后，这将仅在调用

f（）

时首次发出警告。 但是，现在如果执行

del\uuuu warningregistry\uuuu

操作，我可以再次看到警告

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第一次警告和第二次警告的区别是什么？为什么只有第二个存储在此

警告注册表中？第一个存储在哪里

如何在不重新启动python的情况下再次看到警告

只要在脚本开始时执行以下操作，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，它都会显示

RuntimeWarning: divide by zero encountered in true_divide 


说明：

我们正在设置几个警告过滤器。第一个（）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，但如果您只想看到被零除的警告，请将参数从
all
更改为
Divide

接下来，我们更改希望
警告
模块始终显示警告的方式。我们通过建立一个

第一次警告和第二次警告的区别是什么？为什么只有第二个存储在这个警告注册表中？第一个存储在哪里

这在本期报告中有描述：

如果在使用简单过滤器之前没有发出警告，则
那就行了。这种不受欢迎的行为是因为
__警告登记处。它是在第一次发出警告时设置的。
当第二个警告出现时，过滤器甚至没有被查看。
我认为解决这个问题的最好办法是使警告无效__
当使用过滤器时。最好存储警告数据
在全局范围内，则不在模块上，因此很容易失效

顺便说一下，对于版本3.4和3.5，已按固定方式关闭
 
警告
是一个非常棒的标准库模块。你会喜欢了解它：）

一点背景
warnings
的默认行为是在第一次出现时仅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：

将numpy导入为np
#10个警告，但仅显示第一个副本
对于范围（10）内的i：
np.真除法（1，0）
#这与其他“副本”在单独一行，因此其警告将显示
np.真除法（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
如果希望python“忘记”以前看到的警告，可以使用：

#每次都会发出警告，因为警告注册表已重置
对于范围（10）内的i：
警告。重置警告（）
np.真除法（1，0）

请注意，这还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
本文更详细地介绍了这一点，但是一个简单的选择就是使用
simplefilter
来更改默认行为

导入警告
将numpy作为np导入
#显示所有警告
警告。simplefilter（'always'））
对于范围（10）内的i：
#现在，这将警告每个循环
np.真除法（1，0）

由于这是一个全局配置更改，因此可能会产生您希望避免的全局影响（应用程序中任何位置的所有警告每次都会显示）。一个不太激烈的选择是使用上下文管理器：

带有警告的
。捕获警告（）
警告。simplefilter（'always'））
对于范围（10）内的i：
#这将警告每个循环
np.真除法（1，0）
#恢复正常行为：仅警告一次
对于范围（10）内的i：
np.真除法（1，0）

还有更多细粒度选项可用于更改特定类型警告的配置。为此，请查看。
是否导入警告。重置警告（）

有效？否。对于第二个例子，它甚至没有帮助（谢谢，这确实有效。我只需要记住在运行任何其他操作之前指定它。如果我在运行之前收到一个警告，那么一切都是没有希望的。