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。

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。

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,
}

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。

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')

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)>