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]

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'})

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。

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。

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

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)