在Python中,如果不使用traceback模块,是否有一种方法可以从函数内部确定函数的名称?

假设我有一个模块foo和一个功能栏。当执行foo.bar()时,是否有一种方法让bar知道bar的名字?或者更好的是,foo。酒吧的名字吗?

#foo.py  
def bar():
    print "my name is", __myname__ # <== how do I calculate this at runtime?

当前回答

你可以使用@Andreas Jung显示的方法获得它定义时的名称,但这可能不是调用函数时的名称:

import inspect

def Foo():
   print inspect.stack()[0][3]

Foo2 = Foo

>>> Foo()
Foo

>>> Foo2()
Foo

这种区别对你来说是否重要,我不能说。

其他回答

我想检查是最好的方法。例如:

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

使用__name__属性:

# foo.py
def bar():
    print(f"my name is {bar.__name__}")

你可以使用__name__属性轻松地从函数内部访问函数名。

>>> def bar():
...     print(f"my name is {bar.__name__}")
...
>>> bar()
my name is bar

我自己也遇到过这个问题好几次,一直在寻找解决方法。正确答案包含在Python文档中(参见可调用类型部分)。

每个函数都有返回其名称的__name__形参,甚至还有返回其全名的__qualname__形参,包括它属于哪个类(参见限定名称)。

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

我用自己的方法在多重继承场景中安全地调用super(我把所有代码都放在这里)

def safe_super(_class, _inst):
    """safe super call"""
    try:
        return getattr(super(_class, _inst), _inst.__fname__)
    except:
        return (lambda *x,**kx: None)


def with_name(function):
    def wrap(self, *args, **kwargs):
        self.__fname__ = function.__name__
        return function(self, *args, **kwargs)
return wrap

示例用法:

class A(object):

    def __init__():
        super(A, self).__init__()

    @with_name
    def test(self):
        print 'called from A\n'
        safe_super(A, self)()

class B(object):

    def __init__():
        super(B, self).__init__()

    @with_name
    def test(self):
        print 'called from B\n'
        safe_super(B, self)()

class C(A, B):

    def __init__():
        super(C, self).__init__()

    @with_name
    def test(self):
        print 'called from C\n'
        safe_super(C, self)()

测试:

a = C()
a.test()

输出:

called from C
called from A
called from B

在每个@with_name修饰的方法中,您可以访问self。__fname__作为当前函数名。

从上面所有使用inspect库的答案来看,所有的都是这样写的:

import inspect

inspect.stack()[0][3]

但是,由于inspect.stack()的返回,[0]是一个NamedTuple,其形式为:

FrameInfo(frame=<frame at 0x103578810, file '<stdin>', line 1, code <module>>, filename='<stdin>', lineno=1, function='<module>', code_context=None, index=None)

可以简单地通过名称调用,即inspect.stack()[0].function

这里可以看到一个小的虚拟例子:

    def test_train_UGRIZY_noZ(self, architecture, dataset, hyperrun, wloss):
        log.warning(f"{inspect.stack()[0].function} -- Not Implemented Yet")
        pass

当运行时打印:

WARNING - test_train_UGRIZY_noZ -- Not Implemented Yet