以列表为对象

obj = []

list (lambda过滤器(x: callable getattr (obj, x), obj __dir__())。

你会得到:

['__add__',
 '__class__',
 '__contains__',
 '__delattr__',
 '__delitem__',
 '__dir__',
 '__eq__',
 '__format__',
 '__ge__',
 '__getattribute__',
 '__getitem__',
 '__gt__',
 '__iadd__',
 '__imul__',
 '__init__',
 '__init_subclass__',
 '__iter__',
 '__le__',
 '__len__',
 '__lt__',
 '__mul__',
 '__ne__',
 '__new__',
 '__reduce__',
 '__reduce_ex__',
 '__repr__',
 '__reversed__',
 '__rmul__',
 '__setattr__',
 '__setitem__',
 '__sizeof__',
 '__str__',
 '__subclasshook__',
 'append',
 'clear',
 'copy',
 'count',
 'extend',
 'index',
 'insert',
 'pop',
 'remove',
 'reverse',
 'sort']

对于许多对象，你可以使用这段代码，用你感兴趣的对象替换'object':

object_methods = [method_name for method_name in dir(object)
                  if callable(getattr(object, method_name))]

我发现它在diveintopython.net(现在存档)，应该提供一些进一步的细节!

如果你得到一个AttributeError，你可以用这个代替:

getattr()不允许pandas风格的Python 3.6抽象虚拟子类。这段代码执行与上面相同的操作，并忽略异常。

import pandas as pd
df = pd.DataFrame([[10, 20, 30], [100, 200, 300]],
                  columns=['foo', 'bar', 'baz'])
def get_methods(object, spacing=20):
  methodList = []
  for method_name in dir(object):
    try:
        if callable(getattr(object, method_name)):
            methodList.append(str(method_name))
    except Exception:
        methodList.append(str(method_name))
  processFunc = (lambda s: ' '.join(s.split())) or (lambda s: s)
  for method in methodList:
    try:
        print(str(method.ljust(spacing)) + ' ' +
              processFunc(str(getattr(object, method).__doc__)[0:90]))
    except Exception:
        print(method.ljust(spacing) + ' ' + ' getattr() failed')

get_methods(df['foo'])

可以创建一个getAttrs函数，该函数将返回对象的可调用属性名

def getAttrs(object):
  return filter(lambda m: callable(getattr(object, m)), dir(object))

print getAttrs('Foo bar'.split(' '))

那就回来

['__add__', '__class__', '__contains__', '__delattr__', '__delitem__',
 '__delslice__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', 
 '__getitem__', '__getslice__', '__gt__', '__iadd__', '__imul__', '__init__', 
 '__iter__', '__le__', '__len__', '__lt__', '__mul__', '__ne__', '__new__', 
 '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__reversed__', '__rmul__', 
 '__setattr__', '__setitem__', '__setslice__', '__sizeof__', '__str__', 
 '__subclasshook__', 'append', 'count', 'extend', 'index', 'insert', 'pop', 
 'remove', 'reverse', 'sort']

如果你特别需要方法，你应该使用inspect.ismethod。

对于方法名:

import inspect
method_names = [attr for attr in dir(self) if inspect.ismethod(getattr(self, attr))]

对于方法本身:

import inspect
methods = [member for member in [getattr(self, attr) for attr in dir(self)] if inspect.ismethod(member)]

有时检查。isroutine也很有用(对于内置，C扩展，没有“binding”编译器指令的Cython)。

没有可靠的方法可以列出所有对象的方法。Dir (object)通常是有用的，但在某些情况下，它可能不会列出所有的方法。根据dir()文档:“使用参数，尝试返回该对象的有效属性列表。”

检查方法是否存在可以通过callable(getattr(object, method))来完成，就像前面提到的那样。

假设我们有一个Python obj。然后查看它拥有的所有方法，包括那些被__包围的方法(魔术方法):

print(dir(obj))

要排除魔法内置，可以这样做:

[m for m in dir(obj) if not m.startswith('__')]