我很惊讶居然没人提到帮助!

In [1]: def foo():
   ...:     "foo!"
   ...:

In [2]: help(foo)
Help on function foo in module __main__:

foo()
    foo!

Help让您阅读文档字符串并了解类可能具有的属性，这非常有用。

Pprint和dir一起工作效果很好

尝试ppretty

from ppretty import ppretty


class A(object):
    s = 5

    def __init__(self):
        self._p = 8

    @property
    def foo(self):
        return range(10)


print ppretty(A(), indent='    ', depth=2, width=30, seq_length=6,
              show_protected=True, show_private=False, show_static=True,
              show_properties=True, show_address=True)

输出:

__main__.A at 0x1debd68L (
    _p = 8, 
    foo = [0, 1, 2, ..., 7, 8, 9], 
    s = 5
)

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:

import pprint

pprint.pprint(obj.__dict__)

or

pprint.pprint(vars(obj))

如果这是为了探究发生了什么，我建议查看IPython。这增加了获取对象文档、属性甚至源代码的各种快捷方式。例如，在函数后附加一个"?"将为对象提供帮助(有效地为"help(obj)"提供快捷方式)，而使用两个"?" ("func??")将在可用时显示源代码。

还有很多额外的便利，如制表符补全、结果打印、结果历史记录等，这对于这种探索性编程非常方便。

对于内省的更多编程使用，基本的内置程序，如dir()， vars()， getattr等将是有用的，但值得您花时间检查inspect模块。要获取一个函数的源，使用inspect。例如，将其应用到自身:

>>> print inspect.getsource(inspect.getsource)
def getsource(object):
    """Return the text of the source code for an object.

    The argument may be a module, class, method, function, traceback, frame,
    or code object.  The source code is returned as a single string.  An
    IOError is raised if the source code cannot be retrieved."""
    lines, lnum = getsourcelines(object)
    return string.join(lines, '')

检查。如果处理包装或操作函数，Getargspec通常也很有用，因为它将给出函数参数的名称和默认值。