我的系统上安装了一个Python模块,我希望能够看到其中有哪些函数/类/方法可用。
我想对每一个都调用帮助函数。在Ruby中,我可以做一些类似ClassName的事情。方法获取该类上所有可用方法的列表。Python中有类似的东西吗?
例如:
from somemodule import foo
print(foo.methods) # or whatever is the correct method to call
我的系统上安装了一个Python模块,我希望能够看到其中有哪些函数/类/方法可用。
我想对每一个都调用帮助函数。在Ruby中,我可以做一些类似ClassName的事情。方法获取该类上所有可用方法的列表。Python中有类似的东西吗?
例如:
from somemodule import foo
print(foo.methods) # or whatever is the correct method to call
当前回答
一旦你导入了模块,你可以这样做:
help(modulename)
... 以交互方式一次性获得所有函数的文档。或者你可以用:
dir(modulename)
... 简单地列出模块中定义的所有函数和变量的名称。
其他回答
Dir(模块)是使用脚本或标准解释器时的标准方式,正如大多数回答中提到的那样。
然而,对于交互式python shell(如IPython),您可以使用制表符完成来获得模块中定义的所有对象的概述。 这比使用脚本和打印查看模块中定义的内容要方便得多。
模块。<tab>将显示模块中定义的所有对象(函数,类等) module.ClassX。<tab>将显示一个类的方法和属性 module.function_xy吗?还是module.ClassX.method_xy ?是否会显示该函数/方法的文档字符串 module.function_x ? ?还是module.SomeClass.method_xy ? ?将显示函数/方法的源代码。
这样就可以了:
dir(module)
但是,如果您发现阅读返回的列表很烦人,只需使用下面的循环来每行获取一个名称。
for i in dir(module): print i
在当前脚本__main__中查找名称(和可调用对象)
我试图创建一个独立的python脚本,只使用标准库来查找当前文件中带有task_前缀的函数,以创建npm run提供的最小自制版本。
博士TL;
如果正在运行独立脚本,则需要运行inspect。在sys.modules['__main__']中定义的模块上的Getmembers。例如,
inspect.getmembers(sys.modules['__main__'], inspect.isfunction)
但我想通过前缀过滤方法列表,并剥离前缀以创建查找字典。
def _inspect_tasks():
import inspect
return { f[0].replace('task_', ''): f[1]
for f in inspect.getmembers(sys.modules['__main__'], inspect.isfunction)
if f[0].startswith('task_')
}
示例输出:
{
'install': <function task_install at 0x105695940>,
'dev': <function task_dev at 0x105695b80>,
'test': <function task_test at 0x105695af0>
}
完整版
我希望用方法的名称来定义CLI任务名称,而不必重复。
。/ tasks.py
#!/usr/bin/env python3
import sys
from subprocess import run
def _inspect_tasks():
import inspect
return { f[0].replace('task_', ''): f[1]
for f in inspect.getmembers(sys.modules['__main__'], inspect.isfunction)
if f[0].startswith('task_')
}
def _cmd(command, args):
return run(command.split(" ") + args)
def task_install(args):
return _cmd("python3 -m pip install -r requirements.txt -r requirements-dev.txt --upgrade", args)
def task_test(args):
return _cmd("python3 -m pytest", args)
def task_dev(args):
return _cmd("uvicorn api.v1:app", args)
if __name__ == "__main__":
tasks = _inspect_tasks()
if len(sys.argv) >= 2 and sys.argv[1] in tasks.keys():
tasks[sys.argv[1]](sys.argv[2:])
else:
print(f"Must provide a task from the following: {list(tasks.keys())}")
示例无参数:
λ ./tasks.py
Must provide a task from the following: ['install', 'dev', 'test']
使用额外参数运行test的示例:
λ ./tasks.py test -qq
s.ssss.sF..Fs.sssFsss..ssssFssFs....s.s
你懂的。随着我的项目越来越多地涉及到,保持脚本的更新比保持README的更新更容易,我可以将其抽象为:
./tasks.py install
./tasks.py dev
./tasks.py test
./tasks.py publish
./tasks.py logs
对于全局函数,dir()是要使用的命令(正如大多数回答中提到的那样),但是它同时列出了公共函数和非公共函数。
例如:
>>> import re
>>> dir(re)
返回如下函数/类:
'__all__', '_MAXCACHE', '_alphanum_bytes', '_alphanum_str', '_pattern_type', '_pickle', '_subx'
其中一些通常不用于一般编程使用(而是由模块本身使用,除非DunderAliases如__doc__, __file__等)。由于这个原因,将它们与公共对象一起列出可能没有用处(这就是Python如何知道从模块import *中使用时获取什么)。
__all__可以用来解决这个问题,它返回一个模块中所有公共函数和类的列表(那些不以下划线- _开头的)。看到 有人能用Python解释__all__吗?对于__all__的使用。
这里有一个例子:
>>> import re
>>> re.__all__
['match', 'fullmatch', 'search', 'sub', 'subn', 'split', 'findall', 'finditer', 'compile', 'purge', 'template', 'escape', 'error', 'A', 'I', 'L', 'M', 'S', 'X', 'U', 'ASCII', 'IGNORECASE', 'LOCALE', 'MULTILINE', 'DOTALL', 'VERBOSE', 'UNICODE']
>>>
所有带有下划线的函数和类都被删除了,只留下那些定义为公共的,因此可以通过import *使用的函数和类。
注意,__all__并不总是定义的。如果未包含,则引发AttributeError。
ast模块就是一个例子:
>>> import ast
>>> ast.__all__
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: module 'ast' has no attribute '__all__'
>>>
除了之前的回答中提到的dir(模块)或help(模块),还可以尝试: -打开ipython - import module_name - type module_name,按tab键。它会打开一个小窗口,列出python模块中的所有函数。 看起来很整洁。
下面是hashlib模块的所有函数的代码片段
(C:\Program Files\Anaconda2) C:\Users\lenovo>ipython
Python 2.7.12 |Anaconda 4.2.0 (64-bit)| (default, Jun 29 2016, 11:07:13) [MSC v.1500 64 bit (AMD64)]
Type "copyright", "credits" or "license" for more information.
IPython 5.1.0 -- An enhanced Interactive Python.
? -> Introduction and overview of IPython's features.
%quickref -> Quick reference.
help -> Python's own help system.
object? -> Details about 'object', use 'object??' for extra details.
In [1]: import hashlib
In [2]: hashlib.
hashlib.algorithms hashlib.new hashlib.sha256
hashlib.algorithms_available hashlib.pbkdf2_hmac hashlib.sha384
hashlib.algorithms_guaranteed hashlib.sha1 hashlib.sha512
hashlib.md5 hashlib.sha224