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。

这个项目修改pprint以显示所有对象字段值，它忽略对象__repr__成员函数，它还递归到嵌套对象。它与python3一起工作，参见https://github.com/MoserMichael/pprintex 你可以通过pip: pip install printex安装它

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。

Vars()似乎显示了该对象的属性，但dir()似乎也显示了父类(es)的属性。您通常不需要看到继承的属性，如str, doc。dict等等。

In [1]: class Aaa():
...:     def __init__(self, name, age):
...:         self.name = name
...:         self.age = age
...:
In [2]: class Bbb(Aaa):
...:     def __init__(self, name, age, job):
...:         super().__init__(name, age)
...:         self.job = job
...:
In [3]: a = Aaa('Pullayya',42)

In [4]: b = Bbb('Yellayya',41,'Cop')

In [5]: vars(a)
Out[5]: {'name': 'Pullayya', 'age': 42}

In [6]: vars(b)
Out[6]: {'name': 'Yellayya', 'age': 41, 'job': 'Cop'}

In [7]: dir(a)
Out[7]:
['__class__',
 '__delattr__',
 '__dict__',
 '__dir__',
 '__doc__',
 '__eq__',
 ...
 ...
 '__subclasshook__',
 '__weakref__',
 'age',
 'name']

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)。

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。