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
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。
其他回答
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。
def dump(obj):
for attr in dir(obj):
print("obj.%s = %r" % (attr, getattr(obj, attr)))
有许多第三方函数根据作者的喜好添加了异常处理、国家/特殊字符打印、递归嵌套对象等功能。但它们基本上都可以归结为这个。
无论你的变量在类中是如何定义的,在__init__内部还是外部,这都是有效的。
your_obj = YourObj()
attrs_with_value = {attr: getattr(your_obj, attr) for attr in dir(your_obj)}
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
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__'}