En JavaScript, se puede imprimir la definición de una función. ¿Hay alguna manera de lograr esto en Python?¿Puede Python imprimir una definición de función?
(Solo jugaba en modo interactivo, y quería leer un módulo sin abrir(). Tenía curiosidad).
Si va a importar la función, puede utilizar 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)
Este se trabajo en el modo interactivo, pero al parecer sólo en los objetos que se importan (no objetos definidos en el modo interactivo) . Y, por supuesto, sólo funcionará si Python puede encontrar el código fuente (lo que no en los objetos incorporados, bibliotecas, archivos C .pyc, etc.)
Las funciones que se crean en tiempo de ejecución (incluido el aviso interactivo) tampoco tienen un archivo o un número de lienzo, lo que tiene sentido –
Parece ser lo que estaba buscando. ¡Gracias! –
¿Qué tal imprimir una definición de función que definí anteriormente en el intérprete interactivo actual de Python? es posible? – GL2014
Si está utilizando iPython, puede utilizar function_name? a pedir ayuda, y function_name?? imprimirá la fuente, si se puede.
Puede utilizar la palabra clave __doc__:
#print the class description
print string.__doc__
#print function description
print open.__doc__
Esa es la descripción, no la definición. – Triptych
para muchos builtins (como regla, funciones definidas en los módulos C), también incluye la firma de la función, pero no en general. – u0b34a0f6ae
Mientras está en el shell interactivo, "help (object)" mostrará esto de una manera más navegable. –
Si bien generalmente estoy de acuerdo en que inspect es una buena respuesta, no estoy de acuerdo con que no se pueda obtener el código fuente de los objetos definidos en el intérprete. Si usa dill.source.getsource de dill, puede obtener la fuente de funciones y lambdas, incluso si se definen de forma interactiva. También puede obtener el código de métodos y funciones de clase enlazados o no definidos definidos en curries ... sin embargo, es posible que no pueda compilar ese código sin el código del objeto adjunto.
>>> 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
>>>
Puede utilizar el __doc__ en la función, tomar hog() funcionan como ejemplo: Puede ver el uso de hog() así:
from skimage.feature import hog
print hog.__doc__
La salida 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
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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.
La pregunta era sobre definición de función no función docstring. –
Esta es la forma en que descubrí cómo hacerlo:
import inspect as i
import sys
sys.stdout.write(inspect.getsource(MyFunction))
Esto lleva a cabo los caracteres de nueva línea y fuera imprime muy bien la función
Usted tiene la fuente de la función. ¿Qué está mal con eso? –
Y desde el modo interactivo puede usar la ayuda (función) para visualizar la cadena de documentación para la función. – monkut
Hay un duplicado de esta pregunta: http://stackoverflow.com/questions/427453/how-can-i-get-the-source-code-of-a-python-function –