虽然我通常同意inspect是一个很好的答案，但我不同意您不能获得解释器中定义的对象的源代码。如果从dill中使用dill.source.getsource，则可以获得函数和lambda的源，即使它们是以交互方式定义的。 它还可以从在curry中定义的绑定或未绑定类方法和函数中获取代码…但是，如果没有封闭对象的代码，则可能无法编译该代码。

>>> from dill.source import getsource
>>> 
>>> def add(x,y):
...   return x+y
... 
>>> squared = lambda x:x**2
>>> 
>>> print getsource(add)
def add(x,y):
  return x+y

>>> print getsource(squared)
squared = lambda x:x**2

>>> 
>>> class Foo(object):
...   def bar(self, x):
...     return x*x+x
... 
>>> f = Foo()
>>> 
>>> print getsource(f.bar)
def bar(self, x):
    return x*x+x

>>> 

只是使用foo??还是? ? foo。

如果你正在使用IPython，那么你需要输入foo??还是? ?Foo来查看完整的源代码。要只看到函数中的文档字符串，请使用foo?或? foo。这也适用于Jupyter笔记本电脑。

In [19]: foo??
Signature: foo(arg1, arg2)
Source:
def foo(arg1,arg2):
    #do something with args
    a = arg1 + arg2
    return a

File:      ~/Desktop/<ipython-input-18-3174e3126506>
Type:      function

由于这篇文章被标记为另一篇文章的副本，我在这里回答“lambda”情况，尽管OP不是关于lambdas的。

因此，对于没有在自己的行中定义的lambda函数:除了marko。在ristin的回答中，您可能希望使用mini-lambda或使用此回答中建议的SymPy。

Mini-lambda更轻，支持任何类型的操作，但只适用于单个变量 SymPy更重，但配备了更多的数学/微积分运算。特别是它可以简化你的表达。它还支持同一个表达式中的多个变量。

下面是使用mini-lambda的方法:

from mini_lambda import x, is_mini_lambda_expr
import inspect

def get_source_code_str(f):
    if is_mini_lambda_expr(f):
        return f.to_string()
    else:
        return inspect.getsource(f)

# test it

def foo(arg1, arg2):
    # do something with args
    a = arg1 + arg2
    return a

print(get_source_code_str(foo))
print(get_source_code_str(x ** 2))

它会正确地产生

def foo(arg1, arg2):
    # do something with args
    a = arg1 + arg2
    return a

x ** 2

详见mini-lambda文档。顺便说一下，我是作者;)

如果函数来自文件系统中可用的源文件，那么inspect.getsource(foo)可能会有帮助:

如果foo被定义为:

def foo(arg1,arg2):         
    #do something with args 
    a = arg1 + arg2         
    return a  

然后:

import inspect
lines = inspect.getsource(foo)
print(lines)

返回:

def foo(arg1,arg2):         
    #do something with args 
    a = arg1 + arg2         
    return a                

但我相信，如果函数是从字符串、流或从编译文件导入的，那么你就不能检索它的源代码。

如果您自己严格地定义了函数，并且它是一个相对较短的定义，那么没有依赖关系的解决方案将是在字符串中定义函数，并将表达式的eval()赋值给您的函数。

如。

funcstring = 'lambda x: x> 5'
func = eval(funcstring)

然后可选地将原始代码附加到函数:

func.source = funcstring

虽然我通常同意inspect是一个很好的答案，但我不同意您不能获得解释器中定义的对象的源代码。如果从dill中使用dill.source.getsource，则可以获得函数和lambda的源，即使它们是以交互方式定义的。 它还可以从在curry中定义的绑定或未绑定类方法和函数中获取代码…但是，如果没有封闭对象的代码，则可能无法编译该代码。

>>> from dill.source import getsource
>>> 
>>> def add(x,y):
...   return x+y
... 
>>> squared = lambda x:x**2
>>> 
>>> print getsource(add)
def add(x,y):
  return x+y

>>> print getsource(squared)
squared = lambda x:x**2

>>> 
>>> class Foo(object):
...   def bar(self, x):
...     return x*x+x
... 
>>> f = Foo()
>>> 
>>> print getsource(f.bar)
def bar(self, x):
    return x*x+x

>>>