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。

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')

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。

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。

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]

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。