我开始使用Python编写各种项目的代码(包括Django web开发和Panda3D游戏开发)。

为了帮助我理解发生了什么,我想基本上“看看”Python对象内部,看看它们是如何运行的——比如它们的方法和属性。

假设我有一个Python对象,我需要什么来打印它的内容?这可能吗?


当前回答

如果你对此感兴趣,可以看看objbrowser。它使用Python标准库中的inspect模块进行下面的对象内省。

其他回答

其他人已经提到了dir()内置,这听起来像是您正在寻找的,但这里有另一个很好的提示。许多库——包括大多数标准库——都是以源代码形式发布的。这意味着您可以很容易地直接阅读源代码。诀窍在于找到它;例如:

>>> import string
>>> string.__file__
'/usr/lib/python2.5/string.pyc'

*。Pyc文件已编译,因此删除后面的'c',并在您最喜欢的编辑器或文件查看器中打开未编译的*.py文件:

/usr/lib/python2.5/string.py

我发现这对于发现从给定API引发哪些异常等事情非常有用。这种细节在Python世界中很少有良好的文档。

此外,如果您想查看列表和字典内部,可以使用pprint()

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
  >
>

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:

Python有一组强大的自省特性。

看看下面的内置函数:

(型) dir () (id) getattr () hasattr () globals () locals () callable ()

Type()和dir()分别对于检查对象的类型及其属性集特别有用。