我意识到这只适用于特定的情况，但在numpy上下文中，我非常喜欢使用np.errstate：

np.sqrt(-1)

__main__:1: RuntimeWarning: invalid value encountered in sqrt
nan

但是，使用np.errstate：

with np.errstate(invalid='ignore'):
    np.sqrt(-1)

nan

最好的一点是，您只能将其应用于非常特定的代码行。

忽略警告的更像蟒蛇的方式

由于“warning.filterwarnings（）”未抑制所有警告，我建议您使用以下方法：

import logging
    
for name in logging.Logger.manager.loggerDict.keys():
    logging.getLogger(name).setLevel(logging.CRITICAL)

#rest of the code starts here...

OR,

如果希望仅抑制一组特定的警告，则可以按如下方式进行过滤：

import logging
    
for name in logging.Logger.manager.loggerDict.keys():
    if ('boto' in name) or ('urllib3' in name) or ('s3transfer' in name) or ('boto3' in name) or ('botocore' in name) or ('nose' in name):
            logging.getLogger(name).setLevel(logging.CRITICAL)

#rest of the code starts here...

import sys
if not sys.warnoptions:
    import warnings
    warnings.simplefilter("ignore")

在处理文件或添加新功能以重新启用警告时，将忽略更改为默认值。

如果你不想要复杂的东西，那么：

import warnings
warnings.filterwarnings("ignore", category=FutureWarning)

这是一个老问题，但PEP 565中有一些新的指导，如果您正在编写python应用程序，请关闭所有警告：

import sys
import warnings

if not sys.warnoptions:
    warnings.simplefilter("ignore")

建议这样做的原因是，它默认关闭所有警告，但关键是允许通过命令行上的python-W或PYTHONWARNINGS重新打开警告。

我意识到这只适用于特定的情况，但在numpy上下文中，我非常喜欢使用np.errstate：

np.sqrt(-1)

__main__:1: RuntimeWarning: invalid value encountered in sqrt
nan

但是，使用np.errstate：

with np.errstate(invalid='ignore'):
    np.sqrt(-1)

nan

最好的一点是，您只能将其应用于非常特定的代码行。