Vars (obj)返回对象的属性。

首先，阅读原文。

其次，使用dir()函数。

虽然其他人已经提到了pprint，但我想添加一些上下文。

pprint模块提供了任意“漂亮打印”的功能 形式的Python数据结构，该形式可用作 翻译。如果格式化的结构包含的对象不是 基本的Python类型，表示可能是不可加载的。这 如果对象，如文件，套接字，类，或 实例包括在内，以及许多其他内置对象 不能表示为Python常量。

对于具有PHP背景、正在寻找var_dump()替代品的开发人员来说，pprint可能非常需要。

带有dict属性的对象可以使用pprint()和vars()混合转储，它会为模块、类、实例等返回__dict__属性:

from pprint import pprint
pprint(vars(your_object))

所以，不需要循环。

要转储包含在全局或局部作用域中的所有变量，只需使用:

pprint(globals())
pprint(locals())

Locals()显示函数中定义的变量。 在其他用法中，将函数的对应名称作为字符串键访问也很有用:

locals()['foo']() # foo()
globals()['foo']() # foo()

类似地，使用dir()查看模块的内容或对象的属性。

还有更多。

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

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:

Vars (obj)返回对象的属性。