Python pode imprimir uma definição de função?

Em JavaScript, pode-se imprimir a definição de uma função. Existe uma maneira de fazer isso em Python?

(Só estava brincando no modo interativo, e queria ler um módulo sem open (). Só estava curioso).

Se você estiver importando a função, pode usar inspect.getsource:

>>> import re
>>> import inspect
>>> print inspect.getsource(re.compile)
def compile(pattern, flags=0):
    "Compile a regular expression pattern, returning a pattern object."
    return _compile(pattern, flags)

Isto irá trabalhar na linha de comando interativa, mas aparentemente apenas em objetos que são importados (não objetos definidos dentro do prompt interativo). E, claro, só funcionará se o Python puder encontrar o código-fonte (portanto, não em objetos integrados, libs C, arquivos .pyc, etc)

Se estiver usando iPython , você pode usar function_name?para obter ajuda e function_name??imprimir o código-fonte, se puder.

Esta é a maneira que descobri como fazer:

    import inspect as i
    import sys
    sys.stdout.write(i.getsource(MyFunction))

Isso remove os novos caracteres de linha e imprime a função de maneira adequada

Embora eu geralmente concorde que inspecté uma boa resposta, discordo que você não pode obter o código-fonte dos objetos definidos no interpretador. Se você usar dill.source.getsourcefrom dill, poderá obter a origem das funções e lambdas, mesmo que sejam definidos interativamente. Ele também pode obter o código de métodos e funções de classe associada ou não definida em curries ... entretanto, você pode não ser capaz de compilar esse código sem o código do objeto envolvente.

>>> from dill.source import getsource
>>> 
>>> def add(x,y):
...   return x+y
... 
>>> squared = lambda x:x**2
>>> 
>>> print getsource(add)
def add(x,y):
  return x+y

>>> print getsource(squared)
squared = lambda x:x**2

>>> 
>>> class Foo(object):
...   def bar(self, x):
...     return x*x+x
... 
>>> f = Foo()
>>> 
>>> print getsource(f.bar)
def bar(self, x):
    return x*x+x

>>> 

Use help(function)para obter a descrição da função.

Você pode ler mais sobre help() aqui .

Você pode usar a palavra-chave __doc__:

#print the class description
print string.__doc__
#print function description
print open.__doc__

Você pode usar o __doc__na função, tome a hog()função como exemplo: Você pode ver o uso de hog()assim:

from skimage.feature import hog

print hog.__doc__

O resultado será:

Extract Histogram of Oriented Gradients (HOG) for a given image.
Compute a Histogram of Oriented Gradients (HOG) by

    1. (optional) global image normalisation
    2. computing the gradient image in x and y
    3. computing gradient histograms
    4. normalising across blocks
    5. flattening into a feature vector

Parameters
----------
image : (M, N) ndarray
    Input image (greyscale).
orientations : int
    Number of orientation bins.
pixels_per_cell : 2 tuple (int, int)
    Size (in pixels) of a cell.
cells_per_block  : 2 tuple (int,int)
    Number of cells in each block.
visualise : bool, optional
    Also return an image of the HOG.
transform_sqrt : bool, optional
    Apply power law compression to normalise the image before
    processing. DO NOT use this if the image contains negative
    values. Also see `notes` section below.
feature_vector : bool, optional
    Return the data as a feature vector by calling .ravel() on the result
    just before returning.
normalise : bool, deprecated
    The parameter is deprecated. Use `transform_sqrt` for power law
    compression. `normalise` has been deprecated.

Returns
-------
newarr : ndarray
    HOG for the image as a 1D (flattened) array.
hog_image : ndarray (if visualise=True)
    A visualisation of the HOG image.

References
----------
* http://en.wikipedia.org/wiki/Histogram_of_oriented_gradients

* Dalal, N and Triggs, B, Histograms of Oriented Gradients for
  Human Detection, IEEE Computer Society Conference on Computer
  Vision and Pattern Recognition 2005 San Diego, CA, USA

Notes
-----
Power law compression, also known as Gamma correction, is used to reduce
the effects of shadowing and illumination variations. The compression makes
the dark regions lighter. When the kwarg `transform_sqrt` is set to
``True``, the function computes the square root of each color channel
and then applies the hog algorithm to the image.