Pprint包含一个“漂亮的打印机”，用于生成令人满意的数据结构表示。格式化程序生成的数据结构表示可以被解释器正确解析，并且易于人类阅读。如果可能的话，输出将保持在单行上，并在跨多行分割时缩进。

一个有魔力的元编程示例转储对象:

$ cat dump.py

#!/usr/bin/python
import sys
if len(sys.argv) > 2:
    module, metaklass  = sys.argv[1:3]
    m = __import__(module, globals(), locals(), [metaklass])
    __metaclass__ = getattr(m, metaklass)

class Data:
    def __init__(self):
        self.num = 38
        self.lst = ['a','b','c']
        self.str = 'spam'
    dumps   = lambda self: repr(self)
    __str__ = lambda self: self.dumps()

data = Data()
print data

无参数:

$ python dump.py

<__main__.Data instance at 0x00A052D8>

与Gnosis Utils:

$ python dump.py gnosis.magic MetaXMLPickler

<?xml version="1.0"?>
<!DOCTYPE PyObject SYSTEM "PyObjects.dtd">
<PyObject module="__main__" class="Data" id="11038416">
<attr name="lst" type="list" id="11196136" >
  <item type="string" value="a" />
  <item type="string" value="b" />
  <item type="string" value="c" />
</attr>
<attr name="num" type="numeric" value="38" />
<attr name="str" type="string" value="spam" />
</PyObject>

虽然有点过时，但还能用。

已经提到了Dir，但它只提供属性的名称。如果你也想要它们的值，试试__dict__。

class O:
   def __init__ (self):
      self.value = 3

o = O()

输出如下:

>>> o.__dict__

{'value': 3}

从答案中，可以稍微修改一下，只得到一个对象的“Attributes”，如下所示:

def getAttributes(obj):
    from pprint import pprint
    from inspect import getmembers
    from types import FunctionType
    
    def attributes(obj):
        disallowed_names = {
          name for name, value in getmembers(type(obj)) 
            if isinstance(value, FunctionType)}
        return {
          name for name in dir(obj) 
            if name[0] != '_' and name not in disallowed_names and hasattr(obj, name)}
    pprint(attributes(obj))

在临时添加此函数时非常有用，并且可以在不修改现有源代码的情况下删除此函数

在大多数情况下，使用__dict__或dir()将获得你想要的信息。如果您碰巧需要更多的细节，标准库包括inspect模块，它允许您获得一些令人印象深刻的细节。一些真正宝贵的信息包括:

函数和方法参数的名称 类层次结构 实现一个函数/类对象的源代码 帧对象的局部变量

如果你只是在寻找“我的对象有哪些属性值?”，那么dir()和__dict__可能就足够了。如果您真的想深入研究任意对象的当前状态(请记住，在python中几乎所有东西都是对象)，那么inspect值得考虑。

也许值得一查——

Python中是否存在与Perl的Data:: dump相同的程序?

我的建议是——

https://gist.github.com/1071857

注意，perl有一个名为Data::Dumper的模块，它将对象数据转换回perl源代码(注意:它不将代码转换回源代码，而且几乎总是你不想在输出中使用对象方法函数)。这可以用于持久性，但常见的目的是用于调试。

标准的python pprint有很多事情无法实现，特别是当它看到一个对象的实例时，它只是停止下降，并给你对象的内部十六进制指针(errr，顺便说一下，这个指针并没有很多用处)。所以简而言之，python就是这个伟大的面向对象范式，但是你从盒子里拿出来的工具是为处理对象以外的东西而设计的。

perl Data::Dumper允许你控制你想要去的深度，还可以检测循环链接结构(这真的很重要)。这个过程在perl中更容易实现，因为对象除了它们的祝福之外没有任何特殊的魔力(一个普遍定义良好的过程)。