在decorator方法中，你可以这样列出原始方法的参数:

import inspect, itertools 

def my_decorator():   
        def decorator(f):
            def wrapper(*args, **kwargs):
                # if you want arguments names as a list:
                args_name = inspect.getargspec(f)[0]
                print(args_name)

                # if you want names and values as a dictionary:
                args_dict = dict(itertools.izip(args_name, args))
                print(args_dict)

                # if you want values as a list:
                args_values = args_dict.values()
                print(args_values)

如果**狼对你来说很重要，那就有点复杂了:

def wrapper(*args, **kwargs):
    args_name = list(OrderedDict.fromkeys(inspect.getargspec(f)[0] + kwargs.keys()))
    args_dict = OrderedDict(list(itertools.izip(args_name, args)) + list(kwargs.iteritems()))
    args_values = args_dict.values()

例子:

@my_decorator()
def my_function(x, y, z=3):
    pass


my_function(1, y=2, z=3, w=0)
# prints:
# ['x', 'y', 'z', 'w']
# {'y': 2, 'x': 1, 'z': 3, 'w': 0}
# [1, 2, 3, 0]

我在谷歌上搜索如何打印函数名，并为赋值提供参数，我必须创建一个装饰器来打印它们，我使用了这个:

def print_func_name_and_args(func):
    
    def wrapper(*args, **kwargs):
    print(f"Function name: '{func.__name__}' supplied args: '{args}'")
    func(args[0], args[1], args[2])
    return wrapper


@print_func_name_and_args
def my_function(n1, n2, n3):
    print(n1 * n2 * n3)
    
my_function(1, 2, 3)

#Function name: 'my_function' supplied args: '(1, 2, 3)'

检查。签名很慢。最快的方法是

def f(a, b=1, *args, c, d=1, **kwargs):
   pass

f_code = f.__code__
f_code.co_varnames[:f_code.co_argcount + f_code.co_kwonlyargcount]  # ('a', 'b', 'c', 'd')

在CPython中，参数的数量是

a_method.func_code.co_argcount

他们的名字在开头

a_method.func_code.co_varnames

这些是CPython的实现细节，所以这可能不适用于Python的其他实现，比如IronPython和Jython。

承认“传递”参数的一种可移植方法是使用func(*args， **kwargs)签名来定义函数。这在matplotlib中被大量使用，其中外层API层将大量关键字参数传递给底层API。

这里有一些东西，我认为会为你想要的工作，使用装饰。

class LogWrappedFunction(object):
    def __init__(self, function):
        self.function = function

    def logAndCall(self, *arguments, **namedArguments):
        print "Calling %s with arguments %s and named arguments %s" %\
                      (self.function.func_name, arguments, namedArguments)
        self.function.__call__(*arguments, **namedArguments)

def logwrap(function):
    return LogWrappedFunction(function).logAndCall

@logwrap
def doSomething(spam, eggs, foo, bar):
    print "Doing something totally awesome with %s and %s." % (spam, eggs)


doSomething("beans","rice", foo="wiggity", bar="wack")

运行它，它将产生以下输出:

C:\scripts>python decoratorExample.py
Calling doSomething with arguments ('beans', 'rice') and named arguments {'foo':
 'wiggity', 'bar': 'wack'}
Doing something totally awesome with beans and rice.

看一下inspect模块——它将为你检查各种代码对象属性。

>>> inspect.getfullargspec(a_method)
(['arg1', 'arg2'], None, None, None)

其他结果是*args和**kwargs变量的名称，以及提供的默认值。ie。

>>> def foo(a, b, c=4, *arglist, **keywords): pass
>>> inspect.getfullargspec(foo)
(['a', 'b', 'c'], 'arglist', 'keywords', (4,))

注意，在Python的某些实现中，一些可调用对象可能不是可内省的。例如，在CPython中，一些用C定义的内置函数不提供关于其参数的元数据。因此，如果在内置函数上使用inspect.getfullargspec()，将会得到一个ValueError。

从Python 3.3开始，你可以使用inspect.signature()来查看可调用对象的调用签名:

>>> inspect.signature(foo)
<Signature (a, b, c=4, *arglist, **keywords)>