有一个很酷的工具叫objexplore。下面是一个简单的例子，关于如何在pandas数据框架上使用它的探索功能。

import pandas as pd
df=pd.read_csv('https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/data/heart.csv')

from objexplore import explore
explore(df)

将在你的shell中弹出以下内容:

Pprint和dir一起工作效果很好

你可以在shell中使用dir()列出对象的属性:

>>> dir(object())
['__class__', '__delattr__', '__doc__', '__format__', '__getattribute__', '__hash__', '__init__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__']

当然，还有inspect模块:http://docs.python.org/library/inspect.html#module-inspect

在Python 3.8中，你可以使用__dict__. __dict__来打印对象的内容。例如,

class Person():
   pass

person = Person()

## set attributes
person.first = 'Oyinda'
person.last = 'David'

## to see the content of the object
print(person.__dict__)  

{"first": "Oyinda", "last": "David"}

首先，阅读原文。

其次，使用dir()函数。

如果您正在寻找一个稍微更微妙的解决方案，您可以尝试objprint。它的一个积极的方面是它可以处理嵌套对象。例如:

from objprint import objprint

class Position:
    def __init__(self, x, y):
        self.x = x
        self.y = y

class Player:
    def __init__(self):
        self.name = "Alice"
        self.age = 18
        self.items = ["axe", "armor"]
        self.coins = {"gold": 1, "silver": 33, "bronze": 57}
        self.position = Position(3, 5)

objprint(Player())

会打印出来

<Player
  .name = 'Alice',
  .age = 18,
  .items = ['axe', 'armor'],
  .coins = {'gold': 1, 'silver': 33, 'bronze': 57},
  .position = <Position
    .x = 3,
    .y = 5
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