NumPy 경고를 예외처리처럼 처리하는 방법 (테스트 목적이 아닌 경우)

NumPy 경고를 예외처리처럼 처리하는 방법 (테스트 목적이 아닌 경우)

따라서 NumPy 경고를 예외처럼 처리하여 프로그램 흐름을 제어하고 오류를 방지하는 것이 중요합니다. 다음은 두 가지 주요 방법입니다.

warnings 모듈 사용:

• warnings.catch_warnings() 함수를 사용하여 경고를 캡처하고 처리할 수 있습니다.
• filterwarnings() 함수를 사용하여 특정 경고에 대한 처리 방식을 지정할 수 있습니다. 예를 들어, 'error' 로 설정하면 해당 경고가 발생하면 예외를 발생시킵니다.

import warnings

def my_function(array):
    # NumPy 경고가 발생할 가능성이 있는 코드
    ...

    with warnings.catch_warnings():
        warnings.filterwarnings('error', category=RuntimeWarning)
        # 코드 실행
        
        # 경고가 발생하지 않으면 정상 처리
        pass
    
    # 경고가 발생하면 예외 처리
    except Warning as e:
        print(f"경고 발생: {e}")

my_function(array)

np.errstate 컨텍스트 관리자 사용:

• np.errstate 컨텍스트 관리자를 사용하여 NumPy 경고 발생 여부를 제어할 수 있습니다.
• 'raise' 옵션을 설정하면 경고가 발생하면 예외를 발생시킵니다.

import numpy as np

def my_function(array):
    # NumPy 경고가 발생할 가능성이 있는 코드
    ...

    with np.errstate(invalid='raise'):
        # 코드 실행
        
        # 경고가 발생하지 않으면 정상 처리
        pass

# 예외 처리

주의 사항:

• 경고를 무단히 무시하면 예상치 못한 오류로 이어질 수 있으므로 주의해야 합니다.
• 경고의 근본 원인을 파악하고 해결하는 것이 항상 최선의 방법입니다.
• 테스트 목적으로 경고를 일시적으로 예외처리해야 하는 경우 위의 방법을 사용할 수 있습니다.

예제 코드: NumPy 경고를 예외처리

warnings 모듈 사용

import numpy as np
import warnings

def my_function(array):
    try:
        # ZeroDivisionError 예외를 발생시킬 가능성이 있는 코드
        result = 10 / array[0]
    except ZeroDivisionError:
        print("0으로 나누기 오류 발생!")
    else:
        print(f"결과: {result}")

# 경고를 예외로 처리
with warnings.catch_warnings():
    warnings.filterwarnings('error', category=RuntimeWarning)
    my_function(np.array([0]))

# 예외가 발생하지 않으면 정상 처리
print("정상 종료")

설명:

• my_function 함수는 array[0] 값으로 나누려고 시도합니다. array[0] 이 0이면 ZeroDivisionError 예외가 발생합니다.
• warnings.filterwarnings('error', category=RuntimeWarning)은 RuntimeWarning 발생 시 예외를 발생시킵니다.
• my_function 함수를 호출하면 array[0] 이 0이므로 ZeroDivisionError 예외가 발생하고 "0으로 나누기 오류 발생!" 메시지가 출력됩니다.
• 예외가 발생하지 않으면 "정상 종료" 메시지가 출력됩니다.

np.errstate 컨텍스트 관리자 사용

import numpy as np

def my_function(array):
    try:
        # ZeroDivisionError 예외를 발생시킬 가능성이 있는 코드
        result = 10 / array[0]
    except ZeroDivisionError:
        print("0으로 나누기 오류 발생!")
    else:
        print(f"결과: {result}")

# 경고를 예외로 처리
with np.errstate(invalid='raise'):
    my_function(np.array([0]))

# 예외가 발생하지 않으면 정상 처리
print("정상 종료")

• 이 코드는 warnings 모듈 코드와 동일한 기능을 수행하지만 np.errstate 컨텍스트 관리자를 사용합니다.
• np.errstate(invalid='raise')는 NumPy가 유효하지 않은 연산을 수행하면 예외를 발생시키도록 합니다.

주의:

• 위 코드는 예시이며, 실제 상황에 따라 코드를 수정해야 할 수 있습니다.

NumPy 경고 처리 대체 방법

특정 경고 코드 무시:

• warnings.ignore() 함수를 사용하여 특정 경고 코드를 무시할 수 있습니다.
• 예를 들어, 다음 코드는 FPU_FLAG 경고 코드를 무시합니다.

import warnings

warnings.ignore(warning=RuntimeWarning, message="FPU_FLAG")

# 경고가 발생하는 코드 실행

로깅 사용:

• 경고를 로깅하여 나중에 검토할 수 있습니다.
• 다음 코드는 logging 모듈을 사용하여 경고를 콘솔과 파일에 로깅합니다.

import logging
import numpy as np

logger = logging.getLogger(__name__)

def my_function(array):
    # NumPy 경고가 발생할 가능성이 있는 코드
    ...

try:
    my_function(np.array([0]))
except Exception as e:
    logger.error(f"예외 발생: {e}")

# 로깅된 경고 확인
for record in logger.handlers[0].records:
    print(record.getMessage())

사용자 정의 예외 만들기:

• NumPy 경고를 나타내는 사용자 정의 예외를 만들 수 있습니다.
• 다음 코드는 MyWarning이라는 사용자 정의 예외를 만들고 np.errstate 컨텍스트 관리자와 함께 사용하여 경고를 예외로 처리합니다.

import numpy as np

class MyWarning(Warning):
    pass

def my_function(array):
    with np.errstate(invalid='raise', raise_value=MyWarning):
        # NumPy 경고가 발생할 가능성이 있는 코드
        ...

try:
    my_function(np.array([0]))
except MyWarning:
    print("사용자 정의 경고 발생!")