print(inspect.stack()[0].function)似乎也可以工作(Python 3.5)。

Python没有在函数本身中访问函数或其名称的特性。它已经被提出，但被否决了。如果你不想自己玩堆栈，你应该使用“bar”或bar。__name__取决于上下文。

给定的拒绝通知为:

此PEP被拒绝。它不清楚应该如何实现，也不清楚在边缘情况下应该有什么精确的语义，而且没有给出足够重要的用例。人们的反应充其量也只是不温不火。

我想检查是最好的方法。例如:

import inspect
def bar():
    print("My name is", inspect.stack()[0][3])

这实际上是由这个问题的其他答案推导出来的。

以下是我的看法:

import sys

# for current func name, specify 0 or no argument.
# for name of caller of current func, specify 1.
# for name of caller of caller of current func, specify 2. etc.
currentFuncName = lambda n=0: sys._getframe(n + 1).f_code.co_name


def testFunction():
    print "You are in function:", currentFuncName()
    print "This function's caller was:", currentFuncName(1)    


def invokeTest():
    testFunction()


invokeTest()

# end of file

与使用inspect.stack()相比，这个版本可能的优势是它应该快数千倍[参见Alex Melihoff关于使用sys._getframe()与使用inspect.stack()的文章和计时]。

有几种方法可以达到相同的效果:

import sys
import inspect

def what_is_my_name():
    print(inspect.stack()[0][0].f_code.co_name)
    print(inspect.stack()[0][3])
    print(inspect.currentframe().f_code.co_name)
    print(sys._getframe().f_code.co_name)

注意inspect。堆栈调用比替代方法慢数千倍:

$ python -m timeit -s 'import inspect, sys' 'inspect.stack()[0][0].f_code.co_name'
1000 loops, best of 3: 499 usec per loop
$ python -m timeit -s 'import inspect, sys' 'inspect.stack()[0][3]'
1000 loops, best of 3: 497 usec per loop
$ python -m timeit -s 'import inspect, sys' 'inspect.currentframe().f_code.co_name'
10000000 loops, best of 3: 0.1 usec per loop
$ python -m timeit -s 'import inspect, sys' 'sys._getframe().f_code.co_name'
10000000 loops, best of 3: 0.135 usec per loop

2021年8月更新(原文章为Python2.7编写)

Python 3.9.1 (default, Dec 11 2020, 14:32:07)
[GCC 7.3.0] :: Anaconda, Inc. on linux

python -m timeit -s 'import inspect, sys' 'inspect.stack()[0][0].f_code.co_name'
500 loops, best of 5: 390 usec per loop
python -m timeit -s 'import inspect, sys' 'inspect.stack()[0][3]'
500 loops, best of 5: 398 usec per loop
python -m timeit -s 'import inspect, sys' 'inspect.currentframe().f_code.co_name'
2000000 loops, best of 5: 176 nsec per loop
python -m timeit -s 'import inspect, sys' 'sys._getframe().f_code.co_name'
5000000 loops, best of 5: 62.8 nsec per loop

我不知道为什么人们会把它弄得这么复杂:

import sys 
print("%s/%s" %(sys._getframe().f_code.co_filename, sys._getframe().f_code.co_name))