python不要打印出warning

原创 于 2025-06-23 10:07:58 发布 · 152 阅读 · 0 ·
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#python 

import warnings
warnings.filterwarnings("ignore")

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Python编程：日志打印
倔强老吕的博客
06-23 1171
在 Python 中，日志打印（logging）是一种比使用 print() 更强大、灵活且可维护的方式来输出调试信息、运行状态或错误信息。Python 标准库中自带了 logging 模块，可以用于记录日志并控制日志级别、格式、输出位置等。
【python自动化四】日志打印
evelol7的博客
12-07 998
1.当日志文件达到设定的最大值时，RotatingFileHandler会自动将当前日志文件切分为一个新的文件，并继续向新文件中写入日志消息，保证了单个日志文件不至于过大。主要就是打印了时间、文件名、行号、方法名、日志级别、具体日志信息，个人认为这还是比较全面的，当然如果涉及到其它例如多线程之类的，可根据自己的需要选取打印信息。当日志文件数量达到设定值后，最旧的日志文件会被删除，从而保持日志文件数量的控制。然后我们设置我们自己的日志handler，一个是输出到文件的，一个是输出到控制台的。
Python warning警告出现的原因及忽略方法
09-18
在本篇文章里小编给大家分享的是关于Python warning警告出现的原因及忽略方法，有需要的朋友们可以学习参考下。
python不打印warn
weixin_42352842的博客
07-06 278
Python相关视频讲解：python的or运算赋值用法用python编程Excel有没有用处？011_编程到底好玩在哪？查看python文件_输出py文件_cat_运行python文件_shelPython不打印warn 在使用Python编程时，我们经常会碰到一些警告信息（warning），这些警告信息可能是由于...
Python 忽略打印 提示信息 warning
嘻嘻哈哈的大傻子的博客
08-14 539
Python 忽略打印 提示信息 warning。
Python怎么不输出warning
weixin_32054021的博客
08-09 333
Python中抑制Warning警告的项目方案 引言 在Python程序开发中，遇到警告（Warning）信息是常见的情况。这些警告可能由不同的原因引起，如弃用的函数、潜在的逻辑错误或不合规范的用法。虽然警告有助于开发者识别和解决潜在的问题，但在某些情况下，我们需要暂时禁用这些警告，以便集中精力于程序的核心逻辑。本文将介绍...
python运行代码不显示warning输出
冰雪棋书的博客
02-24 3513
两种方法可以在python运行代码的时候不显示warning输出 方法1： import warnings warnings.filterwarnings('ignore') 方法2： python -W ignore run.py 参考：https://blog.youkuaiyun.com/u014090429/article/details/102500661
Python使用logging模块实现打印log到指定文件的方法
09-20
logging.warning("这是一条warn信息的打印") logging.debug("这是一条debug信息的打印") if __name__ == '__main__': unittest.main() ``` 运行上述代码后，在指定的日志文件路径下会生成一个log文件，文件内容...
Python log模块logging记录打印用法解析
09-18
Python的`logging`模块是用于生成日志信息的内置库，它提供了丰富的功能，帮助开发者记录、控制和调试应用程序中的事件。在Python编程中，日志是跟踪代码执行过程和排查问题的重要手段。本篇文章将深入解析`logging`...
python traceback捕获并打印异常的方法
09-20
`traceback`模块是Python内建的一个模块，专门用于处理和打印出详细的错误追踪信息，这对于调试和定位问题的源头极其有用。本文将详细介绍如何使用`traceback`模块来捕获和打印异常。 当程序发生异常时，Python会...
Python 取消warning的输出方法
qq_44821149的博客
02-09 1238
很多时候python会输出很多warnings信息，虽然不影响代码运行，但是看起来非常不美观，而且会影响到对代码有用输出的观测。如果脚本输出日志很大情况下，还会占用大量的磁盘空间。所有必要的时候，可以取消warning输出。
Python学习笔记（5）：Python如何忽略warning的输出
immerseinstudy的博客
12-29 5722
告警现象 形如下图文的告警信息都可以使用告警屏蔽 添加代码 import warnings warnings.filterwarnings("ignore") 附录：告警原文： D:\Python_demo\demo2\venv\lib\site-packages\sklearn\utils\deprecation.py:87: FutureWarning: Function load_boston is deprecated; `load_boston` is deprecated in 1.0
Python如何忽略warning的输出
热门推荐
Great haste makes great waste
03-24 12万+
有时候运行代码时会有很多warning输出，如提醒新版本之类的，如果不想这些乱糟糟的输出可以这样：import warningswarnings.filterwarnings('ignore')命令行下则可以：python -W ignore file.py这样就可以避免warnings的输出了，但是切记，不要盲目设置取消输出。
python忽略warning输出
坚持的力量
02-17 492
import warnings warnings.filterwarnings('ignore') 即可
Python 控制台不显示警告信息
林仔520的博客
07-04 2681
有时候，我们在运行Python代码时会有很多的警告信息输出，如提醒新版本之类的，如下图所示。 但是有时候我们需要这样的代码来简化我们的工作；这个时候过多的警告就显的比较招人烦，如果不想这些乱糟糟的输出可以这样： 在最开始导包的地方添加如下信息： 注意：这样虽然可以避免warnings的输出了，但是切记，不要盲目设置取消输出。我们最好还是按照相关提示，进行优化我们代码，不然我们的代码质量会越来越低哦！ ![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/b881a4f82ef34
Python：忽略warning警告错误
彭世瑜的博客
08-18 2408
import warnings # 忽略警告输出 warnings.filterwarnings("ignore") 参考 Python忽略warning警告错误
Python代码忽略一堆警告输出
Together_CZ的博客
02-06 1509
你是否也遇到过执行程序脚本的时候，首先打印出来的是一堆警告信息呢，看起来很头疼，如下： 这里有几种方法可以“忽略”掉这些警告信息。 一、终端运行方式 python -W ignore a.py 二、全文忽略方式 在导入库包部分加入下面的代码： import warnings warnings.filterwarnings("ignore") 三、片段忽略方式 在需要忽略警告的代码片段首部加入下面的代码： import ...
Python 将打印出的日志信息输出文件
最新发布
08-05
<think>我们正在处理用户关于Python logging模块将日志输出到文件的问题。根据用户需求，我们需要提供清晰的步骤和示例代码。 同时，根据系统指令，我们需要使用正确的LaTeX格式，并在回答中自然地添加引用标识（如果有引用的话）。 此外，我们还需要在最后生成相关问题。 用户需求：将Python程序中的日志信息输出到文件。 步骤： 1. 导入logging模块。 2. 配置logging，设置日志级别、格式和输出到文件。 3. 使用不同的日志级别记录信息。 注意：我们将使用基本的配置方法，适用于简单场景。对于更复杂的场景（如同时输出到控制台和文件），可以使用处理器的概念。 示例代码： 我们将展示如何将日志信息输出到文件，并设置日志的格式和级别。 同时，根据引用[2]中的示例，我们可以创建一个日志记录器，并将其配置为输出到文件。 但是，请注意，用户的问题只要求输出到文件，所以我们先给出一个基本示例。 基本示例： ``` import logging logging.basicConfig(filename='example.log', # 日志文件名 level=logging.DEBUG, # 日志级别，DEBUG及以上级别的日志都会被记录 format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s') # 日志格式 logging.debug('这条消息将被写入日志文件') logging.info('这是一条info级别的消息') logging.warning('这是一条warning级别的消息') ``` 解释： - filename: 指定日志文件的名称。 - level: 设置日志记录的最低级别，低于该级别的日志将被忽略。 - format: 定义日志记录的格式。 然而，basicConfig有一个限制：它只能配置一次，且不能同时输出到多个地方（比如同时输出到控制台和文件）。如果需要更灵活的配置，可以创建多个处理器（Handler）。 同时输出到控制台和文件的示例（虽然用户只要求文件，但这是常见需求，可以扩展）： ``` import logging # 创建日志记录器 logger = logging.getLogger('my_logger') logger.setLevel(logging.DEBUG) # 设置记录器的日志级别 # 创建文件处理器 file_handler = logging.FileHandler('debug.log') file_handler.setLevel(logging.DEBUG) # 设置处理器的日志级别 # 创建控制台处理器 console_handler = logging.StreamHandler() console_handler.setLevel(logging.ERROR) # 控制台只输出ERROR及以上级别的日志 # 创建日志格式 formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s') file_handler.setFormatter(formatter) console_handler.setFormatter(formatter) # 将处理器添加到记录器 logger.addHandler(file_handler) logger.addHandler(console_handler) # 记录日志 logger.debug('debug message') # 将写入文件，但不会在控制台显示（因为控制台级别是ERROR） logger.info('info message') # 同上 logger.warning('warning message') # 同上 logger.error('error message') # 将写入文件，同时也会在控制台显示 ``` 注意：用户可能只需要输出到文件，所以我们可以只使用文件处理器。 针对用户需求，我们给出一个只输出到文件的配置： ``` import logging # 创建日志记录器 logger = logging.getLogger('my_app_logger') logger.setLevel(logging.DEBUG) # 设置记录器的日志级别 # 创建文件处理器 file_handler = logging.FileHandler('app.log') file_handler.setLevel(logging.DEBUG) # 设置处理器的日志级别 # 创建日志格式 formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s') file_handler.setFormatter(formatter) # 将处理器添加到记录器 logger.addHandler(file_handler) # 使用日志记录器 logger.info('程序启动') # ... 其他日志记录 ``` 这样，日志将只写入'app.log'文件。 引用说明：在回答中，我们参考了站内引用[1]和[2]中关于logging模块的基本使用，特别是如何配置日志到文件。但是，我们的示例代码是基于标准logging模块的常见用法。 由于用户的问题中引用了两个引用，我们可以在适当的地方添加引用标识。例如，在提到日志格式和配置方法时，可以引用[1]和[2]。 但是，请注意，引用[1]和[2]的内容与我们提供的示例代码类似，因此我们可以在介绍配置方法时引用。 例如：logging模块提供了灵活的配置方式，可以方便地将日志输出到文件[^1][^2]。 最后，生成相关问题。 回答结构： 1. 介绍基本配置方法（使用basicConfig）。 2. 介绍更灵活的配置方法（使用记录器和处理器）。 3. 给出只输出到文件的示例。 4. 添加引用标识。 5. 生成相关问题。</think>### Python logging 输出到文件的方法 在 Python 中，使用 `logging` 模块将日志输出到文件可通过以下步骤实现： #### 1. **基础配置方法** ```python import logging # 配置日志系统 logging.basicConfig( filename='app.log', # 日志文件名 level=logging.DEBUG, # 记录级别（DEBUG及以上） format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s', # 日志格式 datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S' # 时间格式 ) # 记录日志 logging.debug('调试信息') logging.info('程序启动') logging.warning('磁盘空间不足') logging.error('连接数据库失败') ``` - **说明**： - `filename`：日志文件路径 - `level`：设置记录的最低级别（`DEBUG < INFO < WARNING < ERROR < CRITICAL`） - 日志文件会自动创建，内容追加不覆盖 - 使用 `basicConfig` 只能配置一次[^1] #### 2. **高级配置（推荐）** ```python import logging # 创建日志记录器 logger = logging.getLogger('my_app') logger.setLevel(logging.DEBUG) # 设置记录器级别 # 创建文件处理器 file_handler = logging.FileHandler('app.log') file_handler.setLevel(logging.INFO) # 处理器独立级别 # 设置日志格式 formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s') file_handler.setFormatter(formatter) # 添加处理器到记录器 logger.addHandler(file_handler) # 使用示例 logger.info("用户登录成功") logger.error("文件读取失败", exc_info=True) # 自动记录异常堆栈 ``` - **优势**： - 支持多处理器（如同时输出到文件和控制台） - 可为不同处理器设置独立级别 - 支持异常堆栈自动记录 (`exc_info=True`) #### 3. **日志文件管理** ```python from logging.handlers import RotatingFileHandler # 创建轮转日志处理器（最大100MB，保留3份备份） rotating_handler = RotatingFileHandler( 'app.log', maxBytes=100*1024*1024, # 100MB backupCount=3 ) logger.addHandler(rotating_handler) ``` - 自动分割日志文件，避免单个文件过大[^2] #### 4. **关键注意事项** 1. **日志级别继承**：子记录器默认继承父记录器级别 2. **性能优化**：生产环境建议使用 `WARNING` 或更高级别 3. **格式占位符**： ```python # 推荐使用格式占位符（非字符串拼接） logger.info("用户 %s 执行操作 %d", "Alice", 42) # 正确 ``` 4. **时区处理**：需要时在格式中添加 `%(tz)s` 并配置时区 > **提示**：复杂项目建议使用 `dictConfig` 或 `fileConfig` 进行集中配置[^1]
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