这里我要找的是PHP的print_r函数。
这样我就可以通过查看有问题的对象的状态来调试脚本。
这里我要找的是PHP的print_r函数。
这样我就可以通过查看有问题的对象的状态来调试脚本。
当前回答
试试beeprint吧。
它不仅可以帮助你打印对象变量,还可以帮助你输出漂亮的结果,就像这样:
class(NormalClassNewStyle):
dicts: {
},
lists: [],
static_props: 1,
tupl: (1, 2)
其他回答
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}
如果你想在一个复杂的数据结构中看到所有的值,那么可以这样做:
from pprint import pprint
pprint(my_var)
其中my_var是您感兴趣的变量。当我使用pprint(vars(my_var))时,我什么都没有得到,这里的其他答案没有帮助,或者方法看起来不必要的长。顺便说一下,在我的特殊情况下,我正在检查的代码有一个字典的字典。
值得指出的是,对于一些自定义类,您可能只会得到一个无用的<someobject。0x7f739267f400>类型的输出。在这种情况下,你可能不得不实现一个__str__方法,或尝试一些其他的解决方案。
我还发现,在我获得这种对象类型输出的一个实例中,vars()显示了我想要的结果。因此,覆盖这两种情况的更好解决方案是分别尝试两种情况。但是使用vars()有时会抛出异常,例如,TypeError: vars()参数必须具有__dict__属性。
我仍然希望找到一些简单的,在所有场景下都可以工作的东西,而不需要第三方库。
我没有测试过性能,但我相信这是在Python中以列表形式枚举任何对象的属性/属性/键的最快方法。
# If core==False, ignore __k__ entries
def obj_props(obj, core=False) -> list:
assert not obj is None, f"obj must not be null (None)"
_props = []
_use_dir=False
def _add(p):
if not core and p.find('__') == 0: return
_props.append(p)
if hasattr(obj, '__dict__'):
for p in obj.__dict__.keys(): _add(p)
elif hasattr(obj, '__slots__'):
for p in obj.__slots__: _add(p)
elif hasattr(obj, 'keys'):
try:
for p in obj.keys(): _add(p)
except Exception as ex:
_props = []
_use_dir = True
else:
_use_dir = True
if _use_dir:
# fall back to slow and steady
for p in dir(obj):
if not core and p.find('__') == 0: continue
v = getattr(obj, p)
v_t = type(v).__name__
if v_t in ('function', 'method', 'builtin_function_or_method', 'method-wrapper'): continue
_props.append(p)
return _props
上面应该适用于常规的python对象(使用__dict__),使用插槽的对象(__slots__),甚至适用于像对象一样的字典。
大多数其他示例使用dir(obj),它将枚举对象的所有方法和属性,如果您只需要它的属性,则会对性能造成影响。
你实际上是把两种不同的东西混合在一起。
使用dir(), vars()或inspect模块来获取您感兴趣的内容(我使用__builtins__作为示例;你可以用任何物体代替)。
>>> l = dir(__builtins__)
>>> d = __builtins__.__dict__
随你喜欢,把那本词典打印出来吧:
>>> print l
['ArithmeticError', 'AssertionError', 'AttributeError',...
or
>>> from pprint import pprint
>>> pprint(l)
['ArithmeticError',
'AssertionError',
'AttributeError',
'BaseException',
'DeprecationWarning',
...
>>> pprint(d, indent=2)
{ 'ArithmeticError': <type 'exceptions.ArithmeticError'>,
'AssertionError': <type 'exceptions.AssertionError'>,
'AttributeError': <type 'exceptions.AttributeError'>,
...
'_': [ 'ArithmeticError',
'AssertionError',
'AttributeError',
'BaseException',
'DeprecationWarning',
...
Pretty print也可以在交互式调试器中作为命令使用:
(Pdb) pp vars()
{'__builtins__': {'ArithmeticError': <type 'exceptions.ArithmeticError'>,
'AssertionError': <type 'exceptions.AssertionError'>,
'AttributeError': <type 'exceptions.AttributeError'>,
'BaseException': <type 'exceptions.BaseException'>,
'BufferError': <type 'exceptions.BufferError'>,
...
'zip': <built-in function zip>},
'__file__': 'pass.py',
'__name__': '__main__'}
您可以尝试Flask调试工具栏。 https://pypi.python.org/pypi/Flask-DebugToolbar
from flask import Flask
from flask_debugtoolbar import DebugToolbarExtension
app = Flask(__name__)
# the toolbar is only enabled in debug mode:
app.debug = True
# set a 'SECRET_KEY' to enable the Flask session cookies
app.config['SECRET_KEY'] = '<replace with a secret key>'
toolbar = DebugToolbarExtension(app)