你实际上是把两种不同的东西混合在一起。

使用dir()， vars()或inspect模块来获取您感兴趣的内容(我使用__builtins__作为示例;你可以用任何物体代替)。

>>> l = dir(__builtins__)
>>> d = __builtins__.__dict__

随你喜欢，把那本词典打印出来吧:

>>> print l
['ArithmeticError', 'AssertionError', 'AttributeError',...

or

>>> from pprint import pprint
>>> pprint(l)
['ArithmeticError',
 'AssertionError',
 'AttributeError',
 'BaseException',
 'DeprecationWarning',
...

>>> pprint(d, indent=2)
{ 'ArithmeticError': <type 'exceptions.ArithmeticError'>,
  'AssertionError': <type 'exceptions.AssertionError'>,
  'AttributeError': <type 'exceptions.AttributeError'>,
...
  '_': [ 'ArithmeticError',
         'AssertionError',
         'AttributeError',
         'BaseException',
         'DeprecationWarning',
...

Pretty print也可以在交互式调试器中作为命令使用:

(Pdb) pp vars()
{'__builtins__': {'ArithmeticError': <type 'exceptions.ArithmeticError'>,
                  'AssertionError': <type 'exceptions.AssertionError'>,
                  'AttributeError': <type 'exceptions.AttributeError'>,
                  'BaseException': <type 'exceptions.BaseException'>,
                  'BufferError': <type 'exceptions.BufferError'>,
                  ...
                  'zip': <built-in function zip>},
 '__file__': 'pass.py',
 '__name__': '__main__'}

也许值得一查——

Python中是否存在与Perl的Data:: dump相同的程序?

我的建议是——

https://gist.github.com/1071857

注意，perl有一个名为Data::Dumper的模块，它将对象数据转换回perl源代码(注意:它不将代码转换回源代码，而且几乎总是你不想在输出中使用对象方法函数)。这可以用于持久性，但常见的目的是用于调试。

标准的python pprint有很多事情无法实现，特别是当它看到一个对象的实例时，它只是停止下降，并给你对象的内部十六进制指针(errr，顺便说一下，这个指针并没有很多用处)。所以简而言之，python就是这个伟大的面向对象范式，但是你从盒子里拿出来的工具是为处理对象以外的东西而设计的。

perl Data::Dumper允许你控制你想要去的深度，还可以检测循环链接结构(这真的很重要)。这个过程在perl中更容易实现，因为对象除了它们的祝福之外没有任何特殊的魔力(一个普遍定义良好的过程)。

你实际上是把两种不同的东西混合在一起。

使用dir()， vars()或inspect模块来获取您感兴趣的内容(我使用__builtins__作为示例;你可以用任何物体代替)。

>>> l = dir(__builtins__)
>>> d = __builtins__.__dict__

随你喜欢，把那本词典打印出来吧:

>>> print l
['ArithmeticError', 'AssertionError', 'AttributeError',...

or

>>> from pprint import pprint
>>> pprint(l)
['ArithmeticError',
 'AssertionError',
 'AttributeError',
 'BaseException',
 'DeprecationWarning',
...

>>> pprint(d, indent=2)
{ 'ArithmeticError': <type 'exceptions.ArithmeticError'>,
  'AssertionError': <type 'exceptions.AssertionError'>,
  'AttributeError': <type 'exceptions.AttributeError'>,
...
  '_': [ 'ArithmeticError',
         'AssertionError',
         'AttributeError',
         'BaseException',
         'DeprecationWarning',
...

Pretty print也可以在交互式调试器中作为命令使用:

(Pdb) pp vars()
{'__builtins__': {'ArithmeticError': <type 'exceptions.ArithmeticError'>,
                  'AssertionError': <type 'exceptions.AssertionError'>,
                  'AttributeError': <type 'exceptions.AttributeError'>,
                  'BaseException': <type 'exceptions.BaseException'>,
                  'BufferError': <type 'exceptions.BufferError'>,
                  ...
                  'zip': <built-in function zip>},
 '__file__': 'pass.py',
 '__name__': '__main__'}

Vars()似乎显示了该对象的属性，但dir()似乎也显示了父类(es)的属性。您通常不需要看到继承的属性，如str, doc。dict等等。

In [1]: class Aaa():
...:     def __init__(self, name, age):
...:         self.name = name
...:         self.age = age
...:
In [2]: class Bbb(Aaa):
...:     def __init__(self, name, age, job):
...:         super().__init__(name, age)
...:         self.job = job
...:
In [3]: a = Aaa('Pullayya',42)

In [4]: b = Bbb('Yellayya',41,'Cop')

In [5]: vars(a)
Out[5]: {'name': 'Pullayya', 'age': 42}

In [6]: vars(b)
Out[6]: {'name': 'Yellayya', 'age': 41, 'job': 'Cop'}

In [7]: dir(a)
Out[7]:
['__class__',
 '__delattr__',
 '__dict__',
 '__dir__',
 '__doc__',
 '__eq__',
 ...
 ...
 '__subclasshook__',
 '__weakref__',
 'age',
 'name']

已经提到了Dir，但它只提供属性的名称。如果你也想要它们的值，试试__dict__。

class O:
   def __init__ (self):
      self.value = 3

o = O()

输出如下:

>>> o.__dict__

{'value': 3}

Pprint包含一个“漂亮的打印机”，用于生成令人满意的数据结构表示。格式化程序生成的数据结构表示可以被解释器正确解析，并且易于人类阅读。如果可能的话，输出将保持在单行上，并在跨多行分割时缩进。