object.__dict__

如果你有兴趣查看对象myobj对应的函数的源代码，你可以输入iPython或Jupyter Notebook:

myobj ? ?

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。

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
  >
>

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。

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: