@jeff-laughlin的回答很漂亮。我对它进行了轻微的修改，以达到我认为的目的:跟踪函数的执行，并捕获参数列表以及关键字参数。谢谢你@jeff-laughlin!

from functools import wraps                                                                                                                                                                                                     
import time                                                                                                                                                                                                                     
                                                                                                                                                                                                                                
def named(func):                                                                                                                                                                                                                
    @wraps(func)                                                                                                                                                                                                                
    def _(*args, **kwargs):                                                                                                                                                                                                     
        print(f"From wrapper function: Executing function named: {func.__name__}, with arguments: {args}, and keyword arguments: {kwargs}.")                                                                                    
        print(f"From wrapper function: {func}")                                                                                                                                                                                 
        start_time = time.time()                                                                                                                                                                                                
        return_value = func(*args, **kwargs)                                                                                                                                                                                    
        end_time = time.time()                                                                                                                                                                                                  
        elapsed_time = end_time - start_time                                                                                                                                                                                    
        print(f"From wrapper function: Execution of {func.__name__} took {elapsed_time} seconds.")                                                                                                                              
        return return_value                                                                                                                                                                                                     
    return _                                                                                                                                                                                                                    
                                                                                                                                                                                                                                
@named                                                                                                                                                                                                                          
def thanks(message, concepts, username='@jeff-laughlin'):                                                                                                                                                                       
    print(f"From inner function: {message} {username} for teaching me about the {concepts} concepts of closures and decorators!")                                                                                               
                                                                                                                                                                                                                                
thanks('Thank you', 'two', username='@jeff-laughlin')                                                                                                                                                                           
print('-'*80)                                                                                                                                                                                                                   
thanks('Thank you', 'two', username='stackoverflow')
print(thanks) 

From wrapper function: Executing function named: thanks, with arguments: ('Thank you', 'two'), and keyword arguments: {'username': '@jeff-laughlin'}. From wrapper function: <function thanks at 0x7f13e6ceaa60> From inner function: Thank you @jeff-laughlin for teaching me about the two concepts of closures and decorators! From wrapper function: Execution of thanks took 2.193450927734375e-05 seconds. -------------------------------------------------------------------------------- From wrapper function: Executing function named: thanks, with arguments: ('Thank you', 'two'), and keyword arguments: {'username': 'stackoverflow'}. From wrapper function: <function thanks at 0x7f13e6ceaa60> From inner function: Thank you stackoverflow for teaching me about the two concepts of closures and decorators! From wrapper function: Execution of thanks took 7.152557373046875e-06 seconds. <function thanks at 0x7f13e6ceaca0>

最让我惊讶的是，有一种方法可以在运行时拦截函数，检查它们，并基于此采取一些操作。另一件令人惊讶的事情是内部函数的内存地址两次都是相同的。有人知道这是为什么吗?在我能够理解这个装饰器/闭包魔法之前，我还有一段路要走。

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]。

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。

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。

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)。

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))