在我刚开始接触Python的日子里，我最喜欢做的事情之一是坐在解释器旁使用内置help功能来检查类和方法，决定下一个要敲的内容。这个功能导入一个对象，遍布它的成员，取出文档注释，生成一个类似manpage的输出，从而帮助你找到如何使用正在检查的对象的方法。

它被内置成一个标准库的美妙之处在于通过代码直接生成输出，它为我这样的懒人间接地强调了一个编码风格，我就想着在尽量少做额外的工作的情况下维护文档。尤其是如果你已经为你的变量和函数选择直接的名字。 这种风格涉及到向你的函数和类添加文档字符串，以及通过用下划线前缀来正确地识别私有成员和受保护成员。

在Python解释器上运行help(list)的输出。

帮助功能实际上是使用 pydoc 模块生成其输出，它也可以从命令行运行，以产生您路径中任何可导入模块的文本或 html 表示。

不久以前，我需要编写更细致，更正式的设计文档。而作为一个 Markdown 的粉丝，我决定玩一玩mkdocs，看看是否能获得我想要的结果。这个模块可以很容易地将你的 markdown 文档转化为一个样式美观的页面，并且，在发布为官方文档之前，允许你对其做更改。它提供了一个 readthedocs 模板，深圳还提供了一个简单的命令行界面，来把你的修改推送到 GitHub Pages 里面。

在完成了我最初的描述设计决策和注意事项的文本后，我想加上一些细节，描述我正在开发的实际接口方法。因为我已经为大部分的功能写了定义，我想从源代码自动生成参考页面，还希望这个能在 markdown 里面。这样的话，只要我想跑 mkdocs，它就可以连同我文档的其余部分，一起渲染成 html。

然而，事实上还没有一种从源码生成 markdown 的默认方式，除了一些插件。后来，我不断在谷歌上查询，我还是不满意我发现的插件——很多东西都过时了，没有人维护了，或者输出的东西不是我需要的——因此，我决定写一个我自己的项目。我认为这很有意思，这也让我学到了更多关于构建和调试一个模块的知识，更多内容可以查看我之前的文章（ 设计一个简单的图形 Python 调试器）：inspect 模块。

“inspect 模块提供了几个有用的函数来帮助我们获取生存着的对象信息...  ” — Python 文档

检查！

Inspect，源自于标准程序库，它不仅允许你查看较低级别的 python 框架和代码对象，它还提供很多方法来检查模块和类，帮你发现可能感兴趣的的项目。这个也就是之前提到的用来生成帮助文件的 pydoc。

浏览一下在线文档，你会发现许多跟我们所做的尝试相关的方法。最重要的几个是getmembers()，getdoc() 和 signature()，还有许多给 getmembers 做滤波器的 is... 功能。拥有这些，我们可以轻易地循环访问很多功能，包括区分生成器和协同程序，并可以按需要递归到任何一个类以及内部。

导入编码

如果我们要去检查一个对象，不管它是什么，第一步要做的是提供一个导入进我们的命名空间的原理。为何要讨论导入呢？这取决于你想要做什么，还有很多需要担心的，包括虚拟环境，自定义代码，标准模块和重命名。情况会容易混淆，搞错的话会需要一些时间去整理清楚。

我们当然还有些选择，更复杂的是直接从pydoc重用safeimport()，当出现问题时，为我们解决很多特例和ErrorDuringImport类的特别条款。然而，如果我们对我们的环境需要更高的控制，我们自己简单地运行__import__(modulename)也是可能的。

另一个需要记住的是每一个代码的执行路径。可能会用到 sys.path.append() 的一个目录来进入我们寻找的模块。我的用例我的用例是从命令行和被检查的模块的路径中的目录执行，所以，我将当前目录添加到 sys.path，这足以解决典型的导入路径问题。

按照上述方式，我们的导入函数会如下所示：

决定输出

在继续之前，你需要一个关于如何组织生成 markdown 输出的心理图像。思考：你需要一个不递归到自定义类的浅的引用吗？我们想要包含哪些方法？内置功能会怎么样？是用_还是__方法？我们应该如何呈现函数签名？我们应该拉注释吗？

    我的选择如下：

• 每个运行一个 .md 文件，其中包含递归到正在检查的对象的任意子类中生成的信息。

• 只包括我创建的自定义代码，没有来自导入的模块的信息。

• 每一项的输出必须用第二级 markdown 标题（##）标识。

• 所有头文件必须包含正在描述的项的完整路径（module.class.subclass.function）。

• 将完整的函数签名作为预格式化文本。

• 为每个标题提供锚点，以便轻松的链接到文档及文档本身内容。

• 任何以_或者__开头的函数都不做文档记录。

整合在一起
 

一旦对象被导入，我们可以开始检测了。这是一个简单的例子，重复调用 getmembers(object, filter)，过滤器是一个有用的 is 函数。你能够发现 isclass 和 isfunction，其它相关的方法都是 is开头的，例如，ismethod, isgenerator, iscoroutine。这都取决于你是否想写一些通用的，可以处理所有的特殊情况，或一些更小的和更特殊的源代码。我坚持前两点，因为我不用把采用3个不同方法来创建我想要的格式化模块，类和功能。

当要格式化大文本和一些编程代码的混合体时，我倾向于把它作为一个在列表或元组中的独立项目，用 "".join() 来合并输出。在写作的时候，这种方法其实比基于插值的方法（.format 和 %）更快。然而，python 3.6 的新字符串格式化将比这更快，更具可读性。

你可以看到，getmembers() 返回一个元组与对象的名称在第一位置和第二位置的实际对象，我们可以用递归遍历对象层次。

对于检索到的每一个项目，可能使用 getdoc() 或 getcomments() 获取文档字符串和注释。对于每一个功能，我们可以使用 signature() 得到 Signature 对象 ，它表示其位置参数和关键字参数的默认值和任何注释，为我们提供了产生简单直接的描述和良好风格的文本，有助于我们理解用户我们写代码的意图。

其他考虑因素和非预期后果
 

请注意，上面的代码只是示例代码，只是让你大概真的最终产品应该是什么样子。在最终确定产品之前，还有很多其他注意事项：

• getfunctions 和 getclasses 将显示模块中导入的所有方法和类。包括内置程序包，以及来自外部软件包的任何东西，所以你必须过滤掉更多的 for 循环。我在检查过程中使用模块的 __file__ 属性，不管它包含什么项。换句话说，如果项在我正在执行的路径中存在的模块内定义，则包含它（使用 os.path.commonprefix()）。

• 有一些 gotcha 的文件路径，导入层次结构和名称。像通过 __init__.py 将 moduleX 导入到包中时，你可以通过 package.moduleX.function 访问他的函数方法，但是全称将会是 package.moduleX.moduleX.function—通过 moduleX.__name__ 返回的名称。你或许不在乎这个区别，但是我在乎，所以这是在迭代过程中需要记住的事情。

• 你会从内置程序库中导入类和任何其他不包含 __file__ 的东西，如果你进行任何如上所述的过滤，那么检查是必要的。

• 因为这是 markdown，而我们只是导入 docstrings，你可以在你的 docstrings 中包含 mardown 语法，它会美观漂亮的呈现在页面中。然而，这意味着你应该注意正确的转义 docstrings，这样他才不会破坏生成的 HTML。

示例输出

我在 sofi 包-精确的说是 sofi.app 模块运行生成器，下面是它创建的 markdown 内容。

下面是通过 mkdocs 运行它产生 readthedocs 主题页面后的最终结果（不包括函数注释）的示例。

我相信你已经知道，使用这些机制自动生成文档，会生成完整、精确和最新的模块信息，这些信息在你编写代码的时候可以进行维护和编写，且操作简单。我强烈建议每个人都试一试。

在结束之前，我想再补充一点，mkdocs 并不是唯一的文档包，还有其他一些使用广泛的系统，如 Sphinx（mkdocs 基于此开发）和 Doxygen，他们都能实现我们以上讨论的事项。然而，我比较通过练习来学习和了解更多关于 Python 内部机制和其随附的工具。