如何找到内置Python方法的源代码的位置？

有许多内置的Python方法，我想通过学习的源代码来理解。如何在我的计算机上找到它们的位置？是否有一些简单的命令可以在Python脚本或Linux上的终端中运行，用于查找内置方法的源文件？

您通常可以在Python安装文件夹中找到核心Python模块的源文件。例如，在

linux

上，我可以找到

os

模块的源代码，该模块在以下位置非常流行：

/usr/lib/python2.7/os.py

---

如果您在

windows

，这通常是

C:\python27\lib

，但是您可以通过运行

哪个python

（linux）和

where python

（windows）来验证它，以从终端获取python的文件位置：

$ which python

但是，只需在函数后面附加

？？
（注意，有些函数是C编译的，不是用Python编写的），就可以看到函数的源代码

例如：

# Example 1:  Built in compiled function.
>>> open??
Docstring:
open(name[, mode[, buffering]]) -> file object

Open a file using the file() type, returns a file object.  This is the
preferred way to open a file.  See file.__doc__ for further information.
Type:      builtin_function_or_method

# Example 2:  Pandas function written in Python.
import pandas as pd
>>> pd.DataFrame??

Init signature: pd.DataFrame(self, data=None, index=None, columns=None, dtype=None, copy=False)
Source:
class DataFrame(NDFrame):

    """ Two-dimensional size-mutable, potentially heterogeneous tabular data
    structure with labeled axes (rows and columns). Arithmetic operations
    align on both row and column labels. Can be thought of as a dict-like
    container for Series objects. The primary pandas data structure

    Parameters
    ----------
    data : numpy ndarray (structured or homogeneous), dict, or DataFrame
        Dict can contain Series, arrays, constants, or list-like objects
    index : Index or array-like
        Index to use for resulting frame. Will default to np.arange(n) if
        no indexing information part of input data and no index provided
    columns : Index or array-like
        Column labels to use for resulting frame. Will default to
        np.arange(n) if no column labels are provided
    dtype : dtype, default None
        Data type to force, otherwise infer
    copy : boolean, default False
        Copy data from inputs. Only affects DataFrame / 2d ndarray input

    Examples
    --------
    >>> d = {'col1': ts1, 'col2': ts2}
    >>> df = DataFrame(data=d, index=index)
    >>> df2 = DataFrame(np.random.randn(10, 5))
    >>> df3 = DataFrame(np.random.randn(10, 5),
    ...                 columns=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])

    See also
    --------
    DataFrame.from_records : constructor from tuples, also record arrays
    DataFrame.from_dict : from dicts of Series, arrays, or dicts
    DataFrame.from_items : from sequence of (key, value) pairs
    pandas.read_csv, pandas.read_table, pandas.read_clipboard
    """

    @property
    def _constructor(self):
        return DataFrame

    _constructor_sliced = Series

    @property
    def _constructor_expanddim(self):
        from pandas.core.panel import Panel
        return Panel

    ...

您可能对我的示例感兴趣，它是内置的字符串方法isspace（）。这不需要导入任何额外的核心模块。我在哪里可以找到它的源代码？出于性能方面的明显原因，内置函数和其他低级函数在
C
中实现，因此它们只能以位编译的形式提供。但是，您仍然可以通过访问来查看这些函数的源代码。另一个答案是特别的，在
/Objects/stringobject.c
，你可以找到你正在寻找的函数，
string\u isspace（）
。
open？？？
对我不起作用，我得到了
语法错误：无效的语法。Python 3.7.3.@x-yuri他可能正在使用IPython