我已经完成了下面的函数(get_object_functions)，它接收一个对象(object_)作为它的参数，并返回一个包含对象类中定义的所有方法(包括静态方法和类方法)的列表(函数):

def get_object_functions(object_):
    functions = [attr_name
                 for attr_name in dir(object_)
                 if str(type(getattr(object_,
                                     attr_name))) in ("<class 'function'>",
                                                      "<class 'method'>")]
    return functions

好吧，它只是检查类的属性类型的字符串表示是否等于“<class 'function'>”或“<class 'method'>”，然后将该属性包含在函数列表中，如果那是True。

Demo

class Person:
    def __init__(self, name, age):
        self.name = name
        self.age = age

    def introduce(self):
        print(f'My name is {self.name}')

    @staticmethod
    def say_hi():
        print('hi')

    @classmethod
    def reproduce(cls, name):
        return cls(name, 0)


person = Person('Rafael', 27)
print(get_object_functions(person))

输出

['__init__', 'introduce', 'reproduce', 'say_hi']

要获得更简洁的代码版本，请访问https://github.com/revliscano/utilities/blob/master/get_object_functions/object_functions_getter.py

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'])

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)。

您可以使用内置的dir()函数来获得模块的所有属性的列表。在命令行上尝试一下，看看它是如何工作的。

>>> import moduleName
>>> dir(moduleName)

另外，您可以使用hasattr(module_name， "attr_name")函数来确定模块是否具有特定的属性。

有关更多信息，请参阅Python自省。

检查它是否有特定的方法:

hasattr(object,"method")

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('__')]