@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。

这是一个经得起考验的方法。

将@CamHart和@Yuval的建议与@RoshOxymoron接受的答案结合起来，可以避免:

_hidden和潜在弃用的方法 在堆栈中建立索引(可以在未来的python中重新排序)

所以我认为这对未来的python版本(在2.7.3和3.3.2测试)很有帮助:

from __future__ import print_function
import inspect

def bar():
    print("my name is '{}'".format(inspect.currentframe().f_code.co_name))

更新:在3.7.10,3.8.10和3.9.5测试

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。

我想检查是最好的方法。例如:

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

我最近尝试使用上面的答案从该函数的上下文中访问函数的文档字符串，但由于上面的问题只返回名称字符串，因此不起作用。

幸运的是，我找到了一个简单的解决办法。如果像我一样，想要引用函数，而不是简单地获取表示名称的字符串，那么可以对函数名称的字符串应用eval()。

import sys
def foo():
    """foo docstring"""
    print(eval(sys._getframe().f_code.co_name).__doc__)

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)。