假设函数a_method的定义如下

def a_method(arg1, arg2):
    pass

从a_method本身开始,我怎么能得到参数名-例如,作为字符串的元组,如("arg1", "arg2")?


在CPython中,参数的数量是

a_method.func_code.co_argcount

他们的名字在开头

a_method.func_code.co_varnames

这些是CPython的实现细节,所以这可能不适用于Python的其他实现,比如IronPython和Jython。

承认“传递”参数的一种可移植方法是使用func(*args, **kwargs)签名来定义函数。这在matplotlib中被大量使用,其中外层API层将大量关键字参数传递给底层API。


看一下inspect模块——它将为你检查各种代码对象属性。

>>> inspect.getfullargspec(a_method)
(['arg1', 'arg2'], None, None, None)

其他结果是*args和**kwargs变量的名称,以及提供的默认值。ie。

>>> def foo(a, b, c=4, *arglist, **keywords): pass
>>> inspect.getfullargspec(foo)
(['a', 'b', 'c'], 'arglist', 'keywords', (4,))

注意,在Python的某些实现中,一些可调用对象可能不是可内省的。例如,在CPython中,一些用C定义的内置函数不提供关于其参数的元数据。因此,如果在内置函数上使用inspect.getfullargspec(),将会得到一个ValueError。

从Python 3.3开始,你可以使用inspect.signature()来查看可调用对象的调用签名:

>>> inspect.signature(foo)
<Signature (a, b, c=4, *arglist, **keywords)>

这里有一些东西,我认为会为你想要的工作,使用装饰。

class LogWrappedFunction(object):
    def __init__(self, function):
        self.function = function

    def logAndCall(self, *arguments, **namedArguments):
        print "Calling %s with arguments %s and named arguments %s" %\
                      (self.function.func_name, arguments, namedArguments)
        self.function.__call__(*arguments, **namedArguments)

def logwrap(function):
    return LogWrappedFunction(function).logAndCall

@logwrap
def doSomething(spam, eggs, foo, bar):
    print "Doing something totally awesome with %s and %s." % (spam, eggs)


doSomething("beans","rice", foo="wiggity", bar="wack")

运行它,它将产生以下输出:

C:\scripts>python decoratorExample.py
Calling doSomething with arguments ('beans', 'rice') and named arguments {'foo':
 'wiggity', 'bar': 'wack'}
Doing something totally awesome with beans and rice.

我觉得你要找的是当地人的方法


In [6]: def test(a, b):print locals()
   ...: 

In [7]: test(1,2)              
{'a': 1, 'b': 2}

在decorator方法中,你可以这样列出原始方法的参数:

import inspect, itertools 

def my_decorator():   
        def decorator(f):
            def wrapper(*args, **kwargs):
                # if you want arguments names as a list:
                args_name = inspect.getargspec(f)[0]
                print(args_name)

                # if you want names and values as a dictionary:
                args_dict = dict(itertools.izip(args_name, args))
                print(args_dict)

                # if you want values as a list:
                args_values = args_dict.values()
                print(args_values)

如果**狼对你来说很重要,那就有点复杂了:

def wrapper(*args, **kwargs):
    args_name = list(OrderedDict.fromkeys(inspect.getargspec(f)[0] + kwargs.keys()))
    args_dict = OrderedDict(list(itertools.izip(args_name, args)) + list(kwargs.iteritems()))
    args_values = args_dict.values()

例子:

@my_decorator()
def my_function(x, y, z=3):
    pass


my_function(1, y=2, z=3, w=0)
# prints:
# ['x', 'y', 'z', 'w']
# {'y': 2, 'x': 1, 'z': 3, 'w': 0}
# [1, 2, 3, 0]

Python 3的版本是:

def _get_args_dict(fn, args, kwargs):
    args_names = fn.__code__.co_varnames[:fn.__code__.co_argcount]
    return {**dict(zip(args_names, args)), **kwargs}

该方法返回一个包含args和kwargs的字典。


现在dir()和vars()呢?

似乎做什么是被要求超级简单…

必须从函数范围内调用。

但要注意,它将返回所有局部变量,所以如果需要,请确保在函数的最开始执行。

还要注意,正如评论中指出的那样,这不允许从作用域之外执行此操作。所以不完全是OP的情况,但仍然符合题目。这就是我的回答。


布莱恩的回答更新如下:

如果Python 3中的函数只有关键字参数,那么你需要使用inspect.getfullargspec:

def yay(a, b=10, *, c=20, d=30):
    pass
inspect.getfullargspec(yay)

收益率:

FullArgSpec(args=['a', 'b'], varargs=None, varkw=None, defaults=(10,), kwonlyargs=['c', 'd'], kwonlydefaults={'c': 20, 'd': 30}, annotations={})

返回参数名列表,负责部分和正则函数:

def get_func_args(f):
    if hasattr(f, 'args'):
        return f.args
    else:
        return list(inspect.signature(f).parameters)

Python 3.5 +:

DeprecationWarning: inspect.getargspec()自Python 3.0起已弃用,请使用inspect.signature()或inspect.getfullargspec()

所以之前:

func_args = inspect.getargspec(function).args

Now:

func_args = list(inspect.signature(function).parameters.keys())

测试:

'arg' in list(inspect.signature(function).parameters.keys())

假设函数function接受参数arg,它的值为True,否则为False。

来自Python控制台的示例:

Python 3.6.0 (v3.6.0:41df79263a11, Dec 23 2016, 07:18:10) [MSC v.1900 32 bit (Intel)] on win32
>>> import inspect
>>> 'iterable' in list(inspect.signature(sum).parameters.keys())
True

在Python 3中。+有了Signature对象,获得参数名到值之间映射的简单方法就是使用Signature的bind()方法!

例如,这是一个用于打印地图的装饰器:

import inspect

def decorator(f):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        bound_args = inspect.signature(f).bind(*args, **kwargs)
        bound_args.apply_defaults()
        print(dict(bound_args.arguments))

        return f(*args, **kwargs)

    return wrapper

@decorator
def foo(x, y, param_with_default="bars", **kwargs):
    pass

foo(1, 2, extra="baz")
# This will print: {'kwargs': {'extra': 'baz'}, 'param_with_default': 'bars', 'y': 2, 'x': 1}

在python 3中,下面是将*args和**kwargs放入dict(对于python < 3.6使用OrderedDict来维护dict顺序):

from functools import wraps

def display_param(func):
    @wraps(func)
    def wrapper(*args, **kwargs):

        param = inspect.signature(func).parameters
        all_param = {
            k: args[n] if n < len(args) else v.default
            for n, (k, v) in enumerate(param.items()) if k != 'kwargs'
        }
        all_param .update(kwargs)
        print(all_param)

        return func(**all_param)
    return wrapper

为了更新一点Brian的答案,现在有一个很好的后端口inspect。可以在较旧的python版本中使用的签名:funcsigs。 所以我的个人偏好是

try:  # python 3.3+
    from inspect import signature
except ImportError:
    from funcsigs import signature

def aMethod(arg1, arg2):
    pass

sig = signature(aMethod)
print(sig)

为了好玩,如果你有兴趣玩签名对象,甚至动态地创建随机签名的函数,你可以看看我的makefun项目。


下面是另一种不使用任何模块获得函数参数的方法。

def get_parameters(func):
    keys = func.__code__.co_varnames[:func.__code__.co_argcount][::-1]
    sorter = {j: i for i, j in enumerate(keys[::-1])} 
    values = func.__defaults__[::-1]
    kwargs = {i: j for i, j in zip(keys, values)}
    sorted_args = tuple(
        sorted([i for i in keys if i not in kwargs], key=sorter.get)
    )
    sorted_kwargs = {
        i: kwargs[i] for i in sorted(kwargs.keys(), key=sorter.get)
    }   
    return sorted_args, sorted_kwargs


def f(a, b, c="hello", d="world"): var = a
    

print(get_parameters(f))

输出:

(('a', 'b'), {'c': 'hello', 'd': 'world'})

检查。签名很慢。最快的方法是

def f(a, b=1, *args, c, d=1, **kwargs):
   pass

f_code = f.__code__
f_code.co_varnames[:f_code.co_argcount + f_code.co_kwonlyargcount]  # ('a', 'b', 'c', 'd')

我在谷歌上搜索如何打印函数名,并为赋值提供参数,我必须创建一个装饰器来打印它们,我使用了这个:

def print_func_name_and_args(func):
    
    def wrapper(*args, **kwargs):
    print(f"Function name: '{func.__name__}' supplied args: '{args}'")
    func(args[0], args[1], args[2])
    return wrapper


@print_func_name_and_args
def my_function(n1, n2, n3):
    print(n1 * n2 * n3)
    
my_function(1, 2, 3)

#Function name: 'my_function' supplied args: '(1, 2, 3)'

是否可以使用inspect API从下面的代码中的lambda func fun读取常量参数值-1 ?

def my_func(v, axis):
  pass

fun = lambda v: my_func(v, axis=-1)

从python 3.0开始,简单易读的答案:

import inspect


args_names = inspect.signature(function).parameters.keys()
args_dict = {
    **dict(zip(args_names, args)),
    **kwargs,
}



操作一些函数的参数名称的最简单方法:

parameters_list = list(inspect.signature(self.YOUR_FUNCTION).parameters))

结果:

['YOUR_FUNCTION_parameter_name_0', 'YOUR_FUNCTION_parameter_name_1', ...]

这样做会更容易,因为你得到了具体的一个:

parameters_list = list(inspect.signature(self.YOUR_FUNCTION).parameters)[0]

结果:

'YOUR_FUNCTION_parameter_name_0'

对于那些像我一样正在寻找将所有参数及其值(默认值或非默认值)放入一个字典的解决方案的人,我还有另一个建议。

import inspect

def get_arguments(func, args, kwargs, is_method=False):
    offset = 1 if is_method else 0
    specs = inspect.getfullargspec(func)
    d = {}
    for i, parameter in enumerate(specs.args[offset:]):
        i += offset
        if i < len(args):
            d[parameter] = args[i]
        elif parameter in kwargs:
            d[parameter] = kwargs[parameter]
        else:
            d[parameter] = specs.defaults[i - len(args)]
    return d

现在在这样的装饰器中打印get_arguments的返回值

def a_function_decorator(func):
    def inner(*args, **kwargs):
        print(get_arguments(func, args, kwargs))
        return func(*args, **kwargs)

    return inner

把它应用到一个函数上

@a_function_decorator
def foo(a, b, c="default_c", d="default_d"):
    pass

会给我们

foo(1, 2, d="eek")
# {'a': 1, 'b': 2, 'c': 'default_c', 'd': 'eek'}

foo(1, 2, "blah")
# {'a': 1, 'b': 2, 'c': 'blah', 'd': 'default_c'}

foo(1, 2)
# {'a': 1, 'b': 2, 'c': 'default_c', 'd': 'default_d'}

方法也是一样

def a_method_decorator(func):
    def inner(*args, **kwargs):
        print(get_arguments(func, args, kwargs, is_method=True))
        return func(*args, **kwargs)

    return inner

class Bar:
    @a_method_decorator
    def foo(self, a, b, c="default_c", d="default_d"):
        pass

Bar().foo(1, 2, d="eek")
#{'a': 1, 'b': 2, 'c': 'default_c', 'd': 'eek'}
Bar().foo(1, 2, "blah")
# {'a': 1, 'b': 2, 'c': 'blah', 'd': 'default_c'}
Bar().foo(1, 2)
# {'a': 1, 'b': 2, 'c': 'default_c', 'd': 'default_d'}

它当然不是最漂亮的解决方案,但它是我见过的第一个完全符合我要求的解决方案。