ಪೈಥಾನ್ ವಾರ್ನಿಂಗ್ಸ್ ಫ್ರೇಮ್‌ವರ್ಕ್‌ನಲ್ಲಿ ಪರಿಣತಿ: ಕಸ್ಟಮ್ ವರ್ಗಗಳು ಮತ್ತು ಸುಧಾರಿತ ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್

ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ, ಎಲ್ಲಾ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಸಮಾನವಾಗಿ ರಚಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಕೆಲವು ಸಮಸ್ಯೆಗಳು ನಿರ್ಣಾಯಕ ವೈಫಲ್ಯಗಳಾಗಿವೆ, ಅದು ತಕ್ಷಣವೇ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ನಿಲ್ಲಿಸಬೇಕು—ನಾವು ಇವುಗಳನ್ನು ವಿನಾಯಿತಿಗಳು ಎಂದು ಕರೆಯುತ್ತೇವೆ. ಆದರೆ ಬೂದು ಪ್ರದೇಶಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಏನು? ಭವಿಷ್ಯದಲ್ಲಿ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡಬಹುದಾದ ಸಂಭಾವ್ಯ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು, ಬಳಕೆಯಲ್ಲಿಲ್ಲದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು ಅಥವಾ ಸೂಕ್ತವಲ್ಲದ ಕೋಡ್ ಮಾದರಿಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಏನು? ಇದು ಎಚ್ಚರಿಕೆಗಳ ಕ್ಷೇತ್ರವಾಗಿದೆ, ಮತ್ತು ಪೈಥಾನ್ ಅವುಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಶಕ್ತಿಯುತ, ಆದರೆ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಬಳಸಲ್ಪಡುವ, ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.

ಅನೇಕ ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು DeprecationWarning ಅನ್ನು ನೋಡುವುದರೊಂದಿಗೆ ಪರಿಚಿತರಾಗಿದ್ದರೂ, ಹೆಚ್ಚಿನವರು ಅದರಲ್ಲೇ ನಿಲ್ಲುತ್ತಾರೆ—ಅವುಗಳನ್ನು ನೋಡುತ್ತಾರೆ. ಅವರು ಅವುಗಳನ್ನು ದೋಷಗಳಾಗುವವರೆಗೂ ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸುತ್ತಾರೆ ಅಥವಾ ಅವುಗಳನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ನಿಗ್ರಹಿಸುತ್ತಾರೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಪೈಥಾನ್‌ನ warnings ಮಾಡ್ಯೂಲ್‌ನಲ್ಲಿ ಪರಿಣತಿ ಹೊಂದಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಈ ಪ್ರಕಟಣೆಗಳನ್ನು ಹಿನ್ನೆಲೆ ಶಬ್ದದಿಂದ ಕೋಡ್ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವ, ಲೈಬ್ರರಿ ನಿರ್ವಹಣೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುವ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಸುಗಮ ಅನುಭವವನ್ನು ನೀಡುವ ಶಕ್ತಿಯುತ ಸಂವಹನ ಸಾಧನವಾಗಿ ನೀವು ಪರಿವರ್ತಿಸಬಹುದು. ನಿಮ್ಮ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ನ ಅಧಿಸೂಚನೆಗಳ ಸಂಪೂರ್ಣ ನಿಯಂತ್ರಣವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಕಸ್ಟಮ್ ಎಚ್ಚರಿಕೆ ವರ್ಗಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಮತ್ತು ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುವ ಮೂಲಕ ಈ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ ಮೂಲಭೂತ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಮೀರಿ ಹೋಗುತ್ತದೆ.

ಆಧುನಿಕ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್‌ನಲ್ಲಿ ಎಚ್ಚರಿಕೆಗಳ ಪಾತ್ರ

ನಾವು ತಾಂತ್ರಿಕ ವಿವರಗಳಿಗೆ ಧುಮುಕುವ ಮೊದಲು, ಎಚ್ಚರಿಕೆಗಳ ಹಿಂದಿನ ತತ್ವಶಾಸ್ತ್ರವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ. ಎಚ್ಚರಿಕೆ ಎಂದರೆ ಡೆವಲಪರ್‌ನಿಂದ (ಪೈಥಾನ್ ಕೋರ್ ತಂಡದಿಂದ, ಲೈಬ್ರರಿ ಲೇಖಕರಿಂದ ಅಥವಾ ನೀವೇ ಆಗಿರಬಹುದು) ಇನ್ನೊಬ್ಬ ಡೆವಲಪರ್‌ಗೆ (ಭವಿಷ್ಯದ ನಿಮ್ಮ ಆವೃತ್ತಿ ಅಥವಾ ನಿಮ್ಮ ಕೋಡ್‌ನ ಬಳಕೆದಾರರು) ಸಂದೇಶವಾಗಿದೆ. ಇದು ಅಡ್ಡಿಯಿಲ್ಲದ ಸಿಗ್ನಲ್ ಆಗಿದೆ, ಅದು ಹೇಳುತ್ತದೆ, " ಗಮನ: ಈ ಕೋಡ್ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ನೀವು ಯಾವುದರ ಬಗ್ಗೆ ತಿಳಿದಿರಬೇಕು."

ಎಚ್ಚರಿಕೆಗಳು ಹಲವಾರು ಪ್ರಮುಖ ಉದ್ದೇಶಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸುತ್ತವೆ:

• ಬಳಕೆಯಲ್ಲಿಲ್ಲದ ಬಗ್ಗೆ ತಿಳಿಸುವುದು: ಅತ್ಯಂತ ಸಾಮಾನ್ಯವಾದ ಬಳಕೆ. ಕಾರ್ಯ, ವರ್ಗ ಅಥವಾ ಅವರು ಬಳಸುತ್ತಿರುವ ನಿಯತಾಂಕವನ್ನು ಭವಿಷ್ಯದ ಆವೃತ್ತಿಯಲ್ಲಿ ತೆಗೆದುಹಾಕಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂದು ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಎಚ್ಚರಿಕೆ ನೀಡುವುದು, ಅವರಿಗೆ ತಮ್ಮ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಸ್ಥಳಾಂತರಿಸಲು ಸಮಯವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.
• ಸಂಭಾವ್ಯ ದೋಷಗಳನ್ನು ಹೈಲೈಟ್ ಮಾಡುವುದು: ತಾಂತ್ರಿಕವಾಗಿ ಮಾನ್ಯವಾಗಿರುವ ಆದರೆ ಡೆವಲಪರ್ ನಿರೀಕ್ಷಿಸದಂತೆ ಮಾಡದಿರುವ ಅಸ್ಪಷ್ಟ ಸಿಂಟ್ಯಾಕ್ಸ್ ಅಥವಾ ಬಳಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಸೂಚಿಸುವುದು.
• ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಸಿಗ್ನಲಿಂಗ್ ಮಾಡುವುದು: ಬಳಕೆದಾರರು ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವನ್ನು ಅಸಮರ್ಥ ಅಥವಾ ಅಸಮರ್ಥ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಬಳಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ ಎಂದು ಎಚ್ಚರಿಸುವುದು.
• ಭವಿಷ್ಯದ ನಡವಳಿಕೆಯ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಘೋಷಿಸುವುದು: FutureWarning ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಕಾರ್ಯದ ನಡವಳಿಕೆ ಅಥವಾ ರಿಟರ್ನ್ ಮೌಲ್ಯವು ಮುಂಬರುವ ಬಿಡುಗಡೆಯಲ್ಲಿ ಬದಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂದು ತಿಳಿಸುವುದು.

ವಿನಾಯಿತಿಗಳಂತಲ್ಲದೆ, ಎಚ್ಚರಿಕೆಗಳು ಪ್ರೋಗ್ರಾಂ ಅನ್ನು ಕೊನೆಗೊಳಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಪೂರ್ವನಿಯೋಜಿತವಾಗಿ, ಅವುಗಳನ್ನು stderr ಗೆ ಮುದ್ರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಅನ್ನು ಚಲಾಯಿಸುವುದನ್ನು ಮುಂದುವರಿಸಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ವ್ಯತ್ಯಾಸವು ಅತ್ಯಗತ್ಯ; ಇದು ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕತೆಯನ್ನು ಮುರಿಯದೆ ಮುಖ್ಯ, ಆದರೆ ವಿಮರ್ಶಾತ್ಮಕವಲ್ಲದ, ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸಂವಹನ ಮಾಡಲು ನಮಗೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ.

ಪೈಥಾನ್‌ನ ಅಂತರ್ನಿರ್ಮಿತ `warnings` ಮಾಡ್ಯೂಲ್‌ನ ಪ್ರೈಮರ್

ಪೈಥಾನ್‌ನ ಎಚ್ಚರಿಕೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ತಿರುಳು ಅಂತರ್ನಿರ್ಮಿತ warnings ಮಾಡ್ಯೂಲ್ ಆಗಿದೆ. ಎಚ್ಚರಿಕೆಗಳನ್ನು ನೀಡುವುದು ಮತ್ತು ನಿಯಂತ್ರಿಸಲು ಇದು ಪ್ರಮಾಣಿತ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ಒದಗಿಸುವುದು ಇದರ ಮುಖ್ಯ ಕಾರ್ಯವಾಗಿದೆ. ಮೂಲಭೂತ ಅಂಶಗಳನ್ನು ನೋಡೋಣ.

ಸರಳ ಎಚ್ಚರಿಕೆಯನ್ನು ನೀಡುವುದು

ಎಚ್ಚರಿಕೆಯನ್ನು ನೀಡಲು ಸರಳವಾದ ಮಾರ್ಗವೆಂದರೆ warnings.warn() ಕಾರ್ಯದೊಂದಿಗೆ.

            import warnings

def old_function(x, y):
    warnings.warn("old_function() is deprecated; use new_function() instead.", DeprecationWarning, stacklevel=2)
    # ... function logic ...
    return x + y

# Calling the function will print the warning to stderr
old_function(1, 2)
            

              
                Copy
              
            
          

ಈ ಉದಾಹರಣೆಯಲ್ಲಿ, ನಾವು ಮೂರು ಪ್ರಮುಖ ವಾದಗಳನ್ನು ನೋಡುತ್ತೇವೆ:

1. ಸಂದೇಶ: ಎಚ್ಚರಿಕೆಯನ್ನು ವಿವರಿಸುವ ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ, ವಿವರಣಾತ್ಮಕ ಸ್ಟ್ರಿಂಗ್.
2. ವರ್ಗ: ಬೇಸ್ Warning ವಿನಾಯಿತಿಯ ಉಪವರ್ಗ. ನಾವು ನಂತರ ನೋಡುವಂತೆ ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್‌ಗಾಗಿ ಇದು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ. DeprecationWarning ಒಂದು ಸಾಮಾನ್ಯ ಅಂತರ್ನಿರ್ಮಿತ ಆಯ್ಕೆಯಾಗಿದೆ.
3. stacklevel: ಎಚ್ಚರಿಕೆಯು ಎಲ್ಲಿಂದ ಪ್ರಾರಂಭವಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಈ ಪ್ರಮುಖ ನಿಯತಾಂಕವು ನಿಯಂತ್ರಿಸುತ್ತದೆ. stacklevel=1 (ಪೂರ್ವನಿಯೋಜಿತ) warnings.warn() ಅನ್ನು ಕರೆಯುವ ಸಾಲಿಗೆ ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. stacklevel=2 ನಮ್ಮ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಕರೆಯುವ ಸಾಲಿಗೆ ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ, ಬಳಕೆಯಲ್ಲಿಲ್ಲದ ಕರೆಯನ್ನು ಹುಡುಕಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಿರುವ ಅಂತಿಮ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಇದು ಹೆಚ್ಚು ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ.

ಅಂತರ್ನಿರ್ಮಿತ ಎಚ್ಚರಿಕೆ ವರ್ಗಗಳು

ಪೈಥಾನ್ ಅಂತರ್ನಿರ್ಮಿತ ಎಚ್ಚರಿಕೆ ವರ್ಗಗಳ ಶ್ರೇಣಿಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಸರಿಯಾದದನ್ನು ಬಳಸುವುದು ನಿಮ್ಮ ಎಚ್ಚರಿಕೆಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಅರ್ಥಪೂರ್ಣವಾಗಿಸುತ್ತದೆ.

• Warning: ಎಲ್ಲಾ ಎಚ್ಚರಿಕೆಗಳಿಗೆ ಬೇಸ್ ಕ್ಲಾಸ್.
• UserWarning: ಬಳಕೆದಾರರ ಕೋಡ್‌ನಿಂದ ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾಗುವ ಎಚ್ಚರಿಕೆಗಳಿಗೆ ಡೀಫಾಲ್ಟ್ ವರ್ಗ. ಇದು ಉತ್ತಮ ಸಾಮಾನ್ಯ ಉದ್ದೇಶದ ಆಯ್ಕೆಯಾಗಿದೆ.
• DeprecationWarning: ಬಳಕೆಯಲ್ಲಿಲ್ಲದ ಮತ್ತು ತೆಗೆದುಹಾಕಲಾಗುವ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ. (ಪೂರ್ವನಿಯೋಜಿತವಾಗಿ ಪೈಥಾನ್ 2.7 ಮತ್ತು 3.2 ರಿಂದ ಮರೆಮಾಡಲಾಗಿದೆ).
• SyntaxWarning: ಸಿಂಟ್ಯಾಕ್ಸ್ ದೋಷವಲ್ಲದ ಶಂಕಿತ ಸಿಂಟ್ಯಾಕ್ಸ್ಗಾಗಿ.
• RuntimeWarning: ಶಂಕಿತ ರನ್‌ಟೈಮ್ ನಡವಳಿಕೆಗಾಗಿ.
• FutureWarning: ಭವಿಷ್ಯದಲ್ಲಿ ಅದರ ಅರ್ಥಶಾಸ್ತ್ರವು ಬದಲಾಗುವ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ.
• PendingDeprecationWarning: ಬಳಕೆಯಲ್ಲಿಲ್ಲದ ಮತ್ತು ಭವಿಷ್ಯದಲ್ಲಿ ಬಳಕೆಯಲ್ಲಿಲ್ಲ ಎಂದು ನಿರೀಕ್ಷಿಸಲಾದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ ಆದರೆ ಇನ್ನೂ ಇಲ್ಲ. (ಪೂರ್ವನಿಯೋಜಿತವಾಗಿ ಮರೆಮಾಡಲಾಗಿದೆ).
• BytesWarning: bytes ಮತ್ತು bytearray ಮೇಲಿನ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದೆ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ಅವುಗಳನ್ನು ಸ್ಟ್ರಿಂಗ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸುವಾಗ.

ಸಾಮಾನ್ಯ ಎಚ್ಚರಿಕೆಗಳ ಮಿತಿ

UserWarning ಮತ್ತು DeprecationWarning ನಂತಹ ಅಂತರ್ನಿರ್ಮಿತ ವರ್ಗಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು ಉತ್ತಮ ಆರಂಭವಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ದೊಡ್ಡ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ಸಂಕೀರ್ಣ ಲೈಬ್ರರಿಗಳಲ್ಲಿ, ಇದು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಸಾಕಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ನೀವು `DataWrangler` ಎಂಬ ಜನಪ್ರಿಯ ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನ ಲೈಬ್ರರಿಯ ಲೇಖಕರೆಂದು ಕಲ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ.

ನಿಮ್ಮ ಲೈಬ್ರರಿ ಹಲವಾರು ವಿಭಿನ್ನ ಕಾರಣಗಳಿಗಾಗಿ ಎಚ್ಚರಿಕೆಗಳನ್ನು ನೀಡಬೇಕಾಗಬಹುದು:

1. ಡೇಟಾ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಫಂಕ್ಷನ್, `process_data_v1`, `process_data_v2` ಗೆ ಅನುಕೂಲಕರವಾಗಿ ಬಳಕೆಯಲ್ಲಿಲ್ಲ.
2. ಬಳಕೆದಾರರು ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಾಗಿ ಆಪ್ಟಿಮೈಸ್ ಮಾಡದ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ, ಇದು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಅಡಚಣೆಯಾಗಬಹುದು.
3. ಕಾನ್ಫಿಗರೇಶನ್ ಫೈಲ್ ಭವಿಷ್ಯದ ಬಿಡುಗಡೆಯಲ್ಲಿ ಅಮಾನ್ಯವಾಗುವ ಸಿಂಟ್ಯಾಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ.

ನೀವು ಮೊದಲ ಪ್ರಕರಣಕ್ಕಾಗಿ DeprecationWarning ಮತ್ತು ಇತರ ಎರಡಕ್ಕೆ UserWarning ಅನ್ನು ಬಳಸಿದರೆ, ನಿಮ್ಮ ಬಳಕೆದಾರರು ಬಹಳ ಸೀಮಿತ ನಿಯಂತ್ರಣವನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತಾರೆ. ನಿಮ್ಮ ಲೈಬ್ರರಿಯಲ್ಲಿನ ಎಲ್ಲಾ ಬಳಕೆಯಲ್ಲಿಲ್ಲದಿರುವುದನ್ನು ವಲಸೆಯನ್ನು ಜಾರಿಗೊಳಿಸಲು ದೋಷಗಳಂತೆ ಪರಿಗಣಿಸಲು ಬಳಕೆದಾರರು ಬಯಸಿದರೆ ಆದರೆ ಸೆಷನ್‌ಗೆ ಒಮ್ಮೆ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಎಚ್ಚರಿಕೆಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ನೋಡಲು ಬಯಸಿದರೆ ಏನು? ಸಾಮಾನ್ಯ ವರ್ಗಗಳೊಂದಿಗೆ ಮಾತ್ರ, ಇದು ಅಸಾಧ್ಯ. ಅವರು ಎಲ್ಲಾ UserWarning ಗಳನ್ನು ಮೌನಗೊಳಿಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ (ಪ್ರಮುಖ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಸಲಹೆಗಳನ್ನು ಕಳೆದುಕೊಳ್ಳುವುದು) ಅಥವಾ ಅವುಗಳೊಂದಿಗೆ ಪ್ರವಾಹಕ್ಕೆ ಸಿಲುಕಬೇಕು.

ಇಲ್ಲಿಯೇ "ಎಚ್ಚರಿಕೆ ಆಯಾಸ" ಪ್ರಾರಂಭವಾಗುತ್ತದೆ. ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಸಂಬಂಧವಿಲ್ಲದ ಎಚ್ಚರಿಕೆಗಳನ್ನು ನೋಡಿದಾಗ, ಅವರು ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುತ್ತಾರೆ, ನಿರ್ಣಾಯಕವಾದವುಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ. ಪರಿಹಾರವೆಂದರೆ ನಮ್ಮದೇ ಆದ ಡೊಮೇನ್-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಎಚ್ಚರಿಕೆ ವರ್ಗಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವುದು.

ಕಸ್ಟಮ್ ಎಚ್ಚರಿಕೆ ವರ್ಗಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವುದು: ಹರಳಿನ ನಿಯಂತ್ರಣಕ್ಕೆ ಪ್ರಮುಖ

ಕಸ್ಟಮ್ ಎಚ್ಚರಿಕೆ ವರ್ಗವನ್ನು ರಚಿಸುವುದು ಆಶ್ಚರ್ಯಕರವಾಗಿ ಸರಳವಾಗಿದೆ: ನೀವು ಅಂತರ್ನಿರ್ಮಿತ ಎಚ್ಚರಿಕೆ ವರ್ಗದಿಂದ, ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ UserWarning ಅಥವಾ ಬೇಸ್ Warning ನಿಂದ ಉತ್ತರಾಧಿಕಾರವಾಗುವ ಒಂದು ವರ್ಗವನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತೀರಿ.

ಕಸ್ಟಮ್ ಎಚ್ಚರಿಕೆಯನ್ನು ಹೇಗೆ ರಚಿಸುವುದು

ನಮ್ಮ `DataWrangler` ಲೈಬ್ರರಿಗಾಗಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಎಚ್ಚರಿಕೆಗಳನ್ನು ರಚಿಸೋಣ.

            # In datawrangler/warnings.py

class DataWranglerWarning(UserWarning):
    """Base warning for the DataWrangler library."""
    pass

class PerformanceWarning(DataWranglerWarning):
    """Warning for potential performance issues."""
    pass

class APIDeprecationWarning(DeprecationWarning):
    """Warning for deprecated features in the DataWrangler API."""
    # Inherit from DeprecationWarning to be consistent with Python's ecosystem
    pass

class ConfigSyntaxWarning(DataWranglerWarning):
    """Warning for outdated configuration file syntax."""
    pass
            

              
                Copy
              
            
          

ಈ ಸರಳ ಕೋಡ್ ನಂಬಲಾಗದಷ್ಟು ಶಕ್ತಿಯುತವಾಗಿದೆ. ನಾವು ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ, ಶ್ರೇಣೀಕೃತ ಮತ್ತು ವಿವರಣಾತ್ಮಕ ಎಚ್ಚರಿಕೆಗಳನ್ನು ರಚಿಸಿದ್ದೇವೆ. ಈಗ, ನಮ್ಮ ಲೈಬ್ರರಿಯಲ್ಲಿ ಎಚ್ಚರಿಕೆಗಳನ್ನು ನೀಡಿದಾಗ, ನಾವು ಈ ಕಸ್ಟಮ್ ವರ್ಗಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತೇವೆ.

            # In datawrangler/processing.py
import warnings
from .warnings import PerformanceWarning, APIDeprecationWarning

def process_data_v1(data):
    warnings.warn(
        "`process_data_v1` is deprecated and will be removed in DataWrangler 2.0. Use `process_data_v2` instead.",
        APIDeprecationWarning,
        stacklevel=2
    )
    # ... logic ...

def analyze_data(df):
    if len(df) > 1_000_000 and df.index.name is None:
        warnings.warn(
            "DataFrame has over 1M rows and no named index. This may lead to slow joins. Consider setting an index.",
            PerformanceWarning,
            stacklevel=2
        )
    # ... logic ...
            

              
                Copy
              
            
          

APIDeprecationWarning ಮತ್ತು PerformanceWarning ಅನ್ನು ಬಳಸುವ ಮೂಲಕ, ನಾವು ನಮ್ಮ ಎಚ್ಚರಿಕೆಗಳಲ್ಲಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ, ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡಬಹುದಾದ ಮೆಟಾಡೇಟಾವನ್ನು ಎಂಬೆಡ್ ಮಾಡಿದ್ದೇವೆ. ಇದು ನಮ್ಮ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ—ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷಿಸುವಾಗ ನಮಗೆ—ಅವುಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ನಿರ್ವಹಿಸಬೇಕು ಎಂಬುದರ ಮೇಲೆ ಉತ್ತಮವಾದ ನಿಯಂತ್ರಣವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.

ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್‌ನ ಶಕ್ತಿ: ಎಚ್ಚರಿಕೆ ಉತ್ಪಾದನೆಯನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುವುದು

ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಎಚ್ಚರಿಕೆಗಳನ್ನು ನೀಡುವುದು ಕೇವಲ ಅರ್ಧದಷ್ಟು ಕಥೆ. ನಿಜವಾದ ಶಕ್ತಿಯು ಅವುಗಳನ್ನು ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡುವುದರಿಂದ ಬರುತ್ತದೆ. warnings ಮಾಡ್ಯೂಲ್ ಇದನ್ನು ಮಾಡಲು ಎರಡು ಮುಖ್ಯ ಮಾರ್ಗಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ: warnings.simplefilter() ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ಶಕ್ತಿಯುತವಾದ warnings.filterwarnings().

ಫಿಲ್ಟರ್ ಅನ್ನು (action, message, category, module, lineno) ಟ್ಯೂಪಲ್‌ನಿಂದ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾಗಿದೆ. ಒಂದು ಎಚ್ಚರಿಕೆಯು ಅದರ ಎಲ್ಲಾ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು ಫಿಲ್ಟರ್‌ನಲ್ಲಿನ ಅನುಗುಣವಾದ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸಿದರೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುತ್ತದೆ. ಫಿಲ್ಟರ್‌ನಲ್ಲಿ ಯಾವುದೇ ಕ್ಷೇತ್ರವು `0` ಅಥವಾ `None` ಆಗಿದ್ದರೆ, ಅದನ್ನು ವೈಲ್ಡ್‌ಕಾರ್ಡ್ ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ಹೊಂದಿಸುತ್ತದೆ.

ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್ ಕ್ರಿಯೆಗಳು

`action` ಸ್ಟ್ರಿಂಗ್ ಎಚ್ಚರಿಕೆಯು ಫಿಲ್ಟರ್‌ಗೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾದಾಗ ಏನಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ:

• "default": ಅದನ್ನು ನೀಡಲಾದ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಸ್ಥಳಕ್ಕೂ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಎಚ್ಚರಿಕೆಯ ಮೊದಲ ಘಟನೆಯನ್ನು ಮುದ್ರಿಸಿ.
• "error": ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಎಚ್ಚರಿಕೆಗಳನ್ನು ವಿನಾಯಿತಿಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸಿ. ಇದು ಪರೀಕ್ಷೆಯಲ್ಲಿ ಅತ್ಯಂತ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ!
• "ignore": ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಎಚ್ಚರಿಕೆಗಳನ್ನು ಎಂದಿಗೂ ಮುದ್ರಿಸಬೇಡಿ.
• "always": ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಎಚ್ಚರಿಕೆಗಳನ್ನು ಯಾವಾಗಲೂ ಮುದ್ರಿಸಿ, ಅವುಗಳನ್ನು ಹಿಂದೆ ನೋಡಿದ್ದರೂ ಸಹ.
• "module": ಅದನ್ನು ನೀಡಲಾದ ಪ್ರತಿ ಮಾಡ್ಯೂಲ್‌ಗಾಗಿ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಎಚ್ಚರಿಕೆಯ ಮೊದಲ ಘಟನೆಯನ್ನು ಮುದ್ರಿಸಿ.
• "once": ಸ್ಥಳವನ್ನು ಲೆಕ್ಕಿಸದೆ, ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಎಚ್ಚರಿಕೆಯ ಮೊದಲ ಘಟನೆಯನ್ನು ಮಾತ್ರ ಮುದ್ರಿಸಿ.

ಕೋಡ್‌ನಲ್ಲಿ ಫಿಲ್ಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುವುದು

ಈಗ, ನಮ್ಮ `DataWrangler` ಲೈಬ್ರರಿಯ ಬಳಕೆದಾರರು ನಮ್ಮ ಕಸ್ಟಮ್ ವರ್ಗಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ನೋಡೋಣ.

ಸನ್ನಿವೇಶ 1: ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಬಳಕೆಯಲ್ಲಿಲ್ಲದ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಜಾರಿಗೊಳಿಸಿ

CI/CD ಪೈಪ್‌ಲೈನ್ ಸಮಯದಲ್ಲಿ, ಯಾವುದೇ ಹೊಸ ಕೋಡ್ ಬಳಕೆಯಲ್ಲಿಲ್ಲದ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದಿಲ್ಲ ಎಂದು ನೀವು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಬಯಸುತ್ತೀರಿ. ನಿಮ್ಮ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಬಳಕೆಯಲ್ಲಿಲ್ಲದ ಎಚ್ಚರಿಕೆಗಳನ್ನು ದೋಷಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸಬಹುದು.

            import warnings
from datawrangler.warnings import APIDeprecationWarning

# Treat only our library's deprecation warnings as errors
warnings.filterwarnings("error", category=APIDeprecationWarning)

# This will now raise an APIDeprecationWarning exception instead of just printing a message.
try:
    from datawrangler.processing import process_data_v1
    process_data_v1()
except APIDeprecationWarning:
    print("Caught the expected deprecation error!")
            

              
                Copy
              
            
          

ಈ ಫಿಲ್ಟರ್ NumPy ಅಥವಾ Pandas ನಂತಹ ಇತರ ಲೈಬ್ರರಿಗಳಿಂದ DeprecationWarning ಗಳ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುವುದಿಲ್ಲ ಎಂಬುದನ್ನು ಗಮನಿಸಿ. ನಾವು ಹುಡುಕುತ್ತಿದ್ದ ನಿಖರತೆ ಇದು.

ಸನ್ನಿವೇಶ 2: ಉತ್ಪಾದನೆಯಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಎಚ್ಚರಿಕೆಗಳನ್ನು ಮೌನಗೊಳಿಸಿ

ಉತ್ಪಾದನಾ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ, ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಎಚ್ಚರಿಕೆಗಳು ತುಂಬಾ ಲಾಗ್ ಶಬ್ದವನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸಬಹುದು. ಬಳಕೆದಾರರು ಅವುಗಳನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ಮೌನಗೊಳಿಸಲು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಬಹುದು.

            import warnings
from datawrangler.warnings import PerformanceWarning

# We've identified the performance issues and accept them for now
warnings.filterwarnings("ignore", category=PerformanceWarning)

# This call will now run silently with no output
from datawrangler.processing import analyze_data
analyze_data(large_dataframe)
            

              
                Copy
              
            
          

ನಿಯಮಿತ ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಸುಧಾರಿತ ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್

filterwarnings() ನ `message` ಮತ್ತು `module` ವಾದಗಳು ನಿಯಮಿತ ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿಗಳಾಗಿರಬಹುದು. ಇದು ಇನ್ನೂ ಹೆಚ್ಚು ಶಕ್ತಿಯುತವಾದ, ಶಸ್ತ್ರಚಿಕಿತ್ಸಕ ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ.

ನಿಮ್ಮ ಸಂಪೂರ್ಣ ಕೋಡ್‌ಬೇಸ್‌ನಲ್ಲಿ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ನಿಯತಾಂಕ, `old_param` ಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಎಲ್ಲಾ ಬಳಕೆಯಲ್ಲಿಲ್ಲದ ಎಚ್ಚರಿಕೆಗಳನ್ನು ನೀವು ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸಲು ಬಯಸುತ್ತೀರಿ ಎಂದು ಊಹಿಸಿ.

            import warnings

# Ignore any warning containing the phrase "old_param is deprecated"
warnings.filterwarnings("ignore", message=".*old_param is deprecated.*")
            

              
                Copy
              
            
          

ಸಂದರ್ಭ ನಿರ್ವಾಹಕ: `warnings.catch_warnings()`

ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ನೀವು ಕೋಡ್‌ನ ಸಣ್ಣ ವಿಭಾಗಕ್ಕಾಗಿ ಮಾತ್ರ ಫಿಲ್ಟರ್ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಒಂದೇ ಪರೀಕ್ಷಾ ಪ್ರಕರಣದೊಳಗೆ. ಜಾಗತಿಕ ಫಿಲ್ಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಮಾರ್ಪಡಿಸುವುದು ಅಪಾಯಕಾರಿ ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ನ ಇತರ ಭಾಗಗಳ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರಬಹುದು. warnings.catch_warnings() ಸಂದರ್ಭ ನಿರ್ವಾಹಕವು ಪರಿಪೂರ್ಣ ಪರಿಹಾರವಾಗಿದೆ. ಇದು ಪ್ರವೇಶದ ಮೇಲೆ ಪ್ರಸ್ತುತ ಫಿಲ್ಟರ್ ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ದಾಖಲಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ಗಮನದ ಮೇಲೆ ಅದನ್ನು ಮರುಸ್ಥಾಪಿಸುತ್ತದೆ.

            import warnings
from datawrangler.processing import process_data_v1
from datawrangler.warnings import APIDeprecationWarning

print("--- Entering context manager ---")
with warnings.catch_warnings(record=True) as w:
    # Cause all warnings to be triggered
    warnings.simplefilter("always")

    # Call our deprecated function
    process_data_v1()

    # Verify that the correct warning was caught
    assert len(w) == 1
    assert issubclass(w[-1].category, APIDeprecationWarning)
    assert "process_data_v1" in str(w[-1].message)

print("--- Exited context manager ---")

# Outside the context manager, the filters are back to their original state.
# This call will behave as it did before the 'with' block. 
process_data_v1()
            

              
                Copy
              
            
          

ಜಾಗತಿಕ ಎಚ್ಚರಿಕೆ ಸಂರಚನೆಯಲ್ಲಿ ಮಧ್ಯಪ್ರವೇಶಿಸದೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಎಚ್ಚರಿಕೆಗಳನ್ನು ಎತ್ತುವಂತೆ ದೃಢೀಕರಿಸುವ ದೃಢವಾದ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ಬರೆಯಲು ಈ ಮಾದರಿಯು ಅಮೂಲ್ಯವಾಗಿದೆ.

ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಬಳಕೆಯ ಪ್ರಕರಣಗಳು ಮತ್ತು ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳು

ವಿಭಿನ್ನ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಿಗಾಗಿ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳಾಗಿ ನಮ್ಮ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಕ್ರೋಢೀಕರಿಸೋಣ.

ಲೈಬ್ರರಿ ಮತ್ತು ಫ್ರೇಮ್‌ವರ್ಕ್ ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ

1. ಬೇಸ್ ಎಚ್ಚರಿಕೆಯನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಿ: ನಿಮ್ಮ ಲೈಬ್ರರಿಗಾಗಿ ಬೇಸ್ ಎಚ್ಚರಿಕೆಯನ್ನು ರಚಿಸಿ (ಉದಾ. MyLibraryWarning(Warning)) ಮತ್ತು ಎಲ್ಲಾ ಇತರ ಲೈಬ್ರರಿ-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಎಚ್ಚರಿಕೆಗಳನ್ನು ಅದರಿಂದ ಆನುವಂಶಿಕಗೊಳಿಸಿ. ಇದು ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಒಂದೇ ನಿಯಮದೊಂದಿಗೆ ನಿಮ್ಮ ಲೈಬ್ರರಿಯಿಂದ ಎಲ್ಲಾ ಎಚ್ಚರಿಕೆಗಳನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ.
2. ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿರಿ: ಒಂದೇ ಕಸ್ಟಮ್ ಎಚ್ಚರಿಕೆಯನ್ನು ರಚಿಸಬೇಡಿ. PerformanceWarning, APIDeprecationWarning ಮತ್ತು ConfigWarning ನಂತಹ ಬಹು, ವಿವರಣಾತ್ಮಕ ವರ್ಗಗಳನ್ನು ರಚಿಸಿ.
3. ನಿಮ್ಮ ಎಚ್ಚರಿಕೆಗಳನ್ನು ದಾಖಲಿಸಿ: ನಿಮ್ಮ ಬಳಕೆದಾರರು ಅವು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿವೆ ಎಂದು ತಿಳಿದಿದ್ದರೆ ಮಾತ್ರ ನಿಮ್ಮ ಎಚ್ಚರಿಕೆಗಳನ್ನು ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡಬಹುದು. ನಿಮ್ಮ ಸಾರ್ವಜನಿಕ API ಯ ಭಾಗವಾಗಿ ನಿಮ್ಮ ಕಸ್ಟಮ್ ಎಚ್ಚರಿಕೆ ವರ್ಗಗಳನ್ನು ದಾಖಲಿಸಿ.
4. stacklevel=2 ಅನ್ನು ಬಳಸಿ (ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚು): ಎಚ್ಚರಿಕೆಯು ನಿಮ್ಮ ಲೈಬ್ರರಿಯ ಆಂತರಿಕವಲ್ಲ, ಬಳಕೆದಾರರ ಕೋಡ್‌ಗೆ ನಿರ್ದೇಶಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ. ನಿಮ್ಮ ಆಂತರಿಕ ಕರೆ ಸ್ಟಾಕ್ ಆಳವಾಗಿದ್ದರೆ ನೀವು ಇದನ್ನು ಹೊಂದಿಸಬೇಕಾಗಬಹುದು.
5. ಸ್ಪಷ್ಟ, ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಸಂದೇಶಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸಿ: ಉತ್ತಮ ಎಚ್ಚರಿಕೆ ಸಂದೇಶವು ಏನು ತಪ್ಪಾಗಿದೆ, ಏಕೆ ಇದು ಸಮಸ್ಯೆಯಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಹೇಗೆ ಸರಿಪಡಿಸಬೇಕು ಎಂಬುದನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ. "ಕಾರ್ಯ X ಬಳಕೆಯಲ್ಲಿಲ್ಲ" ಎನ್ನುವುದರ ಬದಲಾಗಿ, "ಕಾರ್ಯ X ಬಳಕೆಯಲ್ಲಿಲ್ಲ ಮತ್ತು v3.0 ನಲ್ಲಿ ತೆಗೆದುಹಾಕಲಾಗುತ್ತದೆ. ದಯವಿಟ್ಟು ಕಾರ್ಯ Y ಅನ್ನು ಬಳಸಿ."

ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ

1. ಪರಿಸರಕ್ಕೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಫಿಲ್ಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಕಾನ್ಫಿಗರ್ ಮಾಡಿ:
   • ಅಭಿವೃದ್ಧಿ: ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಬೇಗನೆ ಹಿಡಿಯಲು ಹೆಚ್ಚಿನ ಎಚ್ಚರಿಕೆಗಳನ್ನು ತೋರಿಸಿ. warnings.simplefilter('default') ಉತ್ತಮ ಆರಂಭಿಕ ಹಂತವಾಗಿದೆ.
   • ಪರೀಕ್ಷೆ: ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾಗಿರಿ. ನಿಮ್ಮ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ನ ಎಚ್ಚರಿಕೆಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ಪ್ರಮುಖ ಲೈಬ್ರರಿ ಬಳಕೆಯಲ್ಲಿಲ್ಲದಿರುವುದನ್ನು ದೋಷಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸಿ (warnings.filterwarnings('error', category=...)). ಇದು ಹಿಂಜರಿಕೆಗಳು ಮತ್ತು ತಾಂತ್ರಿಕ ಸಾಲವನ್ನು ತಡೆಯುತ್ತದೆ.
   • ಉತ್ಪಾದನೆ: ಆಯ್ದವಾಗಿರಿ. ಲಾಗ್‌ಗಳನ್ನು ಸ್ವಚ್ಛವಾಗಿಡಲು ನೀವು ಕಡಿಮೆ-ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಯ ಎಚ್ಚರಿಕೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸಲು ಬಯಸಬಹುದು, ಆದರೆ ನಂತರದ ಪರಿಶೀಲನೆಗಾಗಿ ಅವುಗಳನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯಲು ಲಾಗಿಂಗ್ ಹ್ಯಾಂಡ್ಲರ್ ಅನ್ನು ಕಾನ್ಫಿಗರ್ ಮಾಡಿ.
2. ಪರೀಕ್ಷೆಗಳಲ್ಲಿ ಸಂದರ್ಭ ನಿರ್ವಾಹಕವನ್ನು ಬಳಸಿ: ಅಡ್ಡಪರಿಣಾಮಗಳಿಲ್ಲದೆ ಎಚ್ಚರಿಕೆ ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ಯಾವಾಗಲೂ with warnings.catch_warnings(): ಬಳಸಿ.
3. ಎಲ್ಲಾ ಎಚ್ಚರಿಕೆಗಳನ್ನು ಜಾಗತಿಕವಾಗಿ ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸಬೇಡಿ: ಶಬ್ದವನ್ನು ಮೌನಗೊಳಿಸಲು ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ನ ಮೇಲ್ಭಾಗಕ್ಕೆ warnings.filterwarnings('ignore') ಅನ್ನು ಸೇರಿಸುವುದು ಪ್ರಲೋಭನಕಾರಿಯಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಇದು ಅಪಾಯಕಾರಿ. ನೀವು ಭದ್ರತಾ ದೌರ್ಬಲ್ಯಗಳು ಅಥವಾ ನಿಮ್ಮ ಅವಲಂಬನೆಗಳಲ್ಲಿ ಮುಂಬರುವ ಬ್ರೇಕಿಂಗ್ ಬದಲಾವಣೆಗಳ ಬಗ್ಗೆ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಕಳೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತೀರಿ. ನಿಖರವಾಗಿ ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡಿ.

ನಿಮ್ಮ ಕೋಡ್‌ನ ಹೊರಗಿನಿಂದ ಎಚ್ಚರಿಕೆಗಳನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುವುದು

ಸುಂದರವಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾದ ಎಚ್ಚರಿಕೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಕೋಡ್‌ನ ಒಂದೇ ಸಾಲನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸದೆಯೇ ಕಾನ್ಫಿಗರೇಶನ್‌ಗೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಕಾರ್ಯಾಚರಣಾ ತಂಡಗಳು ಮತ್ತು ಅಂತಿಮ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಅತ್ಯಗತ್ಯ.

ಕಮಾಂಡ್-ಲೈನ್ ಫ್ಲ್ಯಾಗ್: `-W`

ನೀವು `-W` ವಾದವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಕಮಾಂಡ್ ಲೈನ್‌ನಿಂದ ನೇರವಾಗಿ ಎಚ್ಚರಿಕೆಗಳನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸಬಹುದು. ಸಿಂಟ್ಯಾಕ್ಸ್ `-W action:message:category:module:lineno` ಆಗಿದೆ.

ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ನಿಮ್ಮ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಅನ್ನು ರನ್ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಎಲ್ಲಾ APIDeprecationWarning ಗಳನ್ನು ದೋಷಗಳಂತೆ ಪರಿಗಣಿಸಲು:

            python -W error::datawrangler.warnings.APIDeprecationWarning my_app.py
            

              
                Copy
              
            
          

ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮಾಡ್ಯೂಲ್‌ನಿಂದ ಎಲ್ಲಾ ಎಚ್ಚರಿಕೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸಲು:

            python -W ignore:::annoying_module my_app.py
            

              
                Copy
              
            
          

ಪರಿಸರ ವೇರಿಯೇಬಲ್: `PYTHONWARNINGS`

ನೀವು `PYTHONWARNINGS` ಪರಿಸರ ವೇರಿಯೇಬಲ್ ಅನ್ನು ಹೊಂದಿಸುವ ಮೂಲಕ ಅದೇ ಪರಿಣಾಮವನ್ನು ಸಾಧಿಸಬಹುದು. ಇದು ಡಾಕರ್‌ನಂತಹ ಕಂಟೈನರ್ಡ್ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಅಥವಾ CI/CD ಕಾನ್ಫಿಗರೇಶನ್ ಫೈಲ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ.

            # This is equivalent to the first -W example above
export PYTHONWARNINGS="error::datawrangler.warnings.APIDeprecationWarning"
python my_app.py
            

              
                Copy
              
            
          

ಬಹು ಫಿಲ್ಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಅಲ್ಪವಿರಾಮದಿಂದ ಬೇರ್ಪಡಿಸಬಹುದು.

ತೀರ್ಮಾನ: ಶಬ್ದದಿಂದ ಸಿಗ್ನಲ್‌ಗೆ

ಪೈಥಾನ್ ಎಚ್ಚರಿಕೆಗಳ ಚೌಕಟ್ಟೆಂದರೆ ಕನ್ಸೋಲ್‌ಗೆ ಸಂದೇಶಗಳನ್ನು ಮುದ್ರಿಸುವ ಸರಳ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು. ಇದು ಕೋಡ್ ಲೇಖಕರು ಮತ್ತು ಕೋಡ್ ಬಳಕೆದಾರರ ನಡುವೆ ಸಂವಹನಕ್ಕಾಗಿ ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಾಗಿದೆ. ಸಾಮಾನ್ಯ, ಅಂತರ್ನಿರ್ಮಿತ ವರ್ಗಗಳನ್ನು ಮೀರಿ ಚಲಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ಕಸ್ಟಮ್, ವಿವರಣಾತ್ಮಕ ಎಚ್ಚರಿಕೆ ವರ್ಗಗಳನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸುವ ಮೂಲಕ, ನೀವು ಹರಳಿನ ನಿಯಂತ್ರಣಕ್ಕಾಗಿ ಅಗತ್ಯವಾದ ಹುಕ್‌ಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತೀರಿ.

ಬುದ್ಧಿವಂತ ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸಿದಾಗ, ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು, ಪರೀಕ್ಷಕರು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆ ಎಂಜಿನಿಯರ್‌ಗಳಿಗೆ ಅವರ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಂದರ್ಭಕ್ಕಾಗಿ ಸಿಗ್ನಲ್-ಟು-ಶಬ್ದ ಅನುಪಾತವನ್ನು ಟ್ಯೂನ್ ಮಾಡಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯಲ್ಲಿ, ಎಚ್ಚರಿಕೆಗಳು ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳಿಗೆ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಯಾಗುತ್ತವೆ. ಪರೀಕ್ಷೆಯಲ್ಲಿ, ಅವು ಹಿಂಜರಿಕೆಗಳು ಮತ್ತು ತಾಂತ್ರಿಕ ಸಾಲದ ವಿರುದ್ಧ ಸುರಕ್ಷತಾ ನಿವ್ವಳವಾಗುತ್ತವೆ. ಉತ್ಪಾದನೆಯಲ್ಲಿ, ಅವು ಅಸಂಬಂಧಿತ ಶಬ್ದಗಳ ಪ್ರವಾಹಕ್ಕಿಂತ ಕ್ರಿಯಾಶೀಲ ಮಾಹಿತಿಯ ಉತ್ತಮ ನಿರ್ವಹಣಾ ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಆಗುತ್ತವೆ.

ನೀವು ಲೈಬ್ರರಿ ಅಥವಾ ಸಂಕೀರ್ಣ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತಿರುವ ಮುಂದಿನ ಬಾರಿ, ಕೇವಲ ಸಾಮಾನ್ಯ UserWarning ಅನ್ನು ನೀಡಬೇಡಿ. ಕಸ್ಟಮ್ ಎಚ್ಚರಿಕೆ ವರ್ಗವನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲು ಒಂದು ಕ್ಷಣ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಿ. ಸಂಭಾವ್ಯ ಶಬ್ದವನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟ ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯಯುತವಾದ ಸಿಗ್ನಲ್ ಆಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸಿದ್ದಕ್ಕಾಗಿ ನಿಮ್ಮ ಭವಿಷ್ಯದ ಸ್ವಯಂ, ನಿಮ್ಮ ಸಹೋದ್ಯೋಗಿಗಳು ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಬಳಕೆದಾರರು ನಿಮಗೆ ಧನ್ಯವಾದ ಹೇಳುತ್ತಾರೆ.