在函数内查找函数名称
程序员经常需要知道他们当前正在执行的函数的名称,尤其是在处理动态时编程或内省任务。如何从函数本身内部访问函数的名称?
利用检查模块
Python 中的检查模块提供了对当前堆栈帧的洞察,并允许我们确定函数名称
解决方案
<code class="python">import inspect def foo(): print(inspect.stack()[0][3]) # prints the name of the current function print(inspect.stack()[1][3]) # prints the name of the caller function foo()</code>
输出
foo <module_caller_of_foo></module_caller_of_foo>
代码使用了inspect.stack()函数检索有关当前堆栈帧的信息。堆栈的第一个元素代表当前帧,第三个元素包含函数名称。
通过理解这种技术,程序员可以更好地控制他们的代码,并可以提高其可维护性和灵活性。
以上是如何从 Python 函数内部访问函数名称?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

ArraySareBetterForlement-WiseOperationsDuetofasterAccessCessCessCessCessCessAndOptimizedImplementations.1)ArrayshaveContiguucuulmemoryfordirectAccesscess.2)列出sareflexible butslible dueTopotentEnallymideNamicizing.3)forlarargedAtaTasetsetsetsetsetsetsetsetsetsetsetlib

在NumPy中进行整个数组的数学运算可以通过向量化操作高效实现。 1)使用简单运算符如加法(arr 2)可对数组进行运算。 2)NumPy使用C语言底层库,提升了运算速度。 3)可以进行乘法、除法、指数等复杂运算。 4)需注意广播操作,确保数组形状兼容。 5)使用NumPy函数如np.sum()能显着提高性能。

在Python中,向列表插入元素有两种主要方法:1)使用insert(index,value)方法,可以在指定索引处插入元素,但在大列表开头插入效率低;2)使用append(value)方法,在列表末尾添加元素,效率高。对于大列表,建议使用append()或考虑使用deque或NumPy数组来优化性能。

tomakeapythonscriptexecutableonbothunixandwindows:1)Addashebangline(#!/usr/usr/bin/envpython3)Andusechmod Xtomakeitexecutableonix.2)onWindows,确保pytythonisinsinstalledandassociatedwithedandassociatedwith.pyuunwith.pyun.pyfiles,oruseabatchfile(runuseabatchfile(rugitter)。

当遇到“commandnotfound”错误时,应检查以下几点:1.确认脚本存在且路径正确;2.检查文件权限,必要时使用chmod添加执行权限;3.确保脚本解释器已安装并在PATH中;4.验证脚本开头的shebang行是否正确。这样做可以有效解决脚本运行问题,确保编码过程顺利进行。

ArraySareAryallyMoremory-Moremory-forigationDataDatueTotheIrfixed-SizenatureAntatureAntatureAndirectMemoryAccess.1)arraysStorelelementsInAcontiguxufulock,ReducingOveringOverheadHeadefromenterSormetormetAdata.2)列表,通常

ToconvertaPythonlisttoanarray,usethearraymodule:1)Importthearraymodule,2)Createalist,3)Usearray(typecode,list)toconvertit,specifyingthetypecodelike'i'forintegers.Thisconversionoptimizesmemoryusageforhomogeneousdata,enhancingperformanceinnumericalcomp

Python列表可以存储不同类型的数据。示例列表包含整数、字符串、浮点数、布尔值、嵌套列表和字典。列表的灵活性在数据处理和原型设计中很有价值,但需谨慎使用以确保代码的可读性和可维护性。


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