这将以json或yaml缩进格式递归地打印出所有对象内容:

import jsonpickle # pip install jsonpickle
import json
import yaml # pip install pyyaml

serialized = jsonpickle.encode(obj, max_depth=2) # max_depth is optional
print json.dumps(json.loads(serialized), indent=4)
print yaml.dump(yaml.load(serialized), indent=4)

是否有内置函数打印对象的所有当前属性和值?

不。投票最多的答案排除了某些类型的属性，而接受的答案显示了如何获取所有属性，包括方法和部分非公共api。但是没有好的完整的内置函数。

所以简短的推论是你可以写你自己的，但它会计算属性和其他计算数据描述符，这是公共API的一部分，你可能不想要:

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: getattr(obj, name) for name in dir(obj) 
        if name[0] != '_' and name not in disallowed_names and hasattr(obj, name)}

def print_attributes(obj):
    pprint(attributes(obj))

其他答案的问题

观察当前投票最多的答案在一个有很多不同类型数据成员的类上的应用:

from pprint import pprint

class Obj:
    __slots__ = 'foo', 'bar', '__dict__'
    def __init__(self, baz):
        self.foo = ''
        self.bar = 0
        self.baz = baz
    @property
    def quux(self):
        return self.foo * self.bar

obj = Obj('baz')
pprint(vars(obj))

只打印:

{'baz': 'baz'}

因为vars只返回对象的__dict__，而且它不是一个副本，所以如果你修改vars返回的dict，你也在修改对象本身的__dict__。

vars(obj)['quux'] = 'WHAT?!'
vars(obj)

返回:

{'baz': 'baz', 'quux': 'WHAT?!'}

——这很糟糕，因为quux是一个我们不应该设置的属性，不应该在命名空间中…

应用目前公认的答案(和其他答案)中的建议并没有好到哪里去:

>>> dir(obj)
['__class__', '__delattr__', '__dict__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__init_subclass__', '__le__', '__lt__', '__module__', '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__sizeof__', '__slots__', '__str__', '__subclasshook__', 'bar', 'baz', 'foo', 'quux']

正如我们所看到的，dir只返回与对象相关的所有(实际上是大部分)名称。

检查。评论中提到的Getmembers也有类似的缺陷——它返回所有的名称和值。

从类

在教学时，我让我的学生创建一个函数，提供对象的语义公共API:

def api(obj):
    return [name for name in dir(obj) if name[0] != '_']

我们可以扩展它以提供对象的语义命名空间的副本，但我们需要排除未分配的__slots__，如果我们认真对待“当前属性”的请求，我们需要排除计算属性(因为它们可能变得昂贵，并且可能被解释为不是“当前”):

from types import FunctionType
from inspect import getmembers

def attrs(obj):
    disallowed_properties = {
        name for name, value in getmembers(type(obj)) 
        if isinstance(value, (property, FunctionType))
    }
    return {
        name: getattr(obj, name) for name in api(obj) 
        if name not in disallowed_properties and hasattr(obj, name)
    }

现在我们不计算或显示属性，quux:

>>> attrs(obj)
{'bar': 0, 'baz': 'baz', 'foo': ''}

警告

但也许我们知道我们的房产并不贵。我们可能想要改变逻辑以包括它们。也许我们希望排除其他自定义数据描述符。

然后我们需要进一步定制这个函数。因此，我们不能有一个内置函数神奇地知道我们想要什么并提供它。这是我们需要自己创造的功能。

结论

没有内置函数可以做到这一点，您应该根据自己的情况选择语义上最合适的方法。

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)

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。

要打印对象的当前状态，你可以:

>>> obj # in an interpreter

or

print repr(obj) # in a script

or

print obj

为你的类定义__str__或__repr__方法。来自Python文档:

__repr__(self)由repr()内置函数调用，由字符串调用 转换(反引号)到 计算“官方”字符串 对象的表示。如果有的话 可能，这看起来像a 有效的Python表达式 方法重新创建对象 相同的值(给定一个合适的 环境)。如果不可能， 形式为“<…一些有用的 描述……应该返回>。 返回值必须为字符串 对象。如果一个类定义了repr() 但不是__str__()，则__repr__()是 也用于“非正式”字符串 实例的表示 班级是必需的。这是典型的 用于调试，所以很重要 这个表示是 信息丰富且明确。 __str__(self)由str()内置函数调用，由print函数调用 语句来计算“非正式的” 对象的字符串表示形式。 这与__repr__()不同 它不必是一个有效的Python 表达:比较方便还是 可以使用简洁的表示 代替。返回值必须为a 字符串对象。

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。