如果目标是帮助您跟踪变量，您可以编写一个简单的函数来标记变量并返回其值和类型。例如，假设i_f=3.01，并将其舍入为一个名为i_n的整数以用于代码，然后需要一个字符串i_s用于报告。

def whatis(string, x):
    print(string+' value=',repr(x),type(x))
    return string+' value='+repr(x)+repr(type(x))
i_f=3.01
i_n=int(i_f)
i_s=str(i_n)
i_l=[i_f, i_n, i_s]
i_u=(i_f, i_n, i_s)

## make report that identifies all types
report='\n'+20*'#'+'\nThis is the report:\n'
report+= whatis('i_f ',i_f)+'\n'
report+=whatis('i_n ',i_n)+'\n'
report+=whatis('i_s ',i_s)+'\n'
report+=whatis('i_l ',i_l)+'\n'
report+=whatis('i_u ',i_u)+'\n'
print(report)

这将在每次调用时打印到窗口中用于调试，并为书面报告生成一个字符串。唯一的缺点是每次调用函数时都必须输入两次变量。

I am a Python newbie and found this very useful way to log my efforts as I program and try to cope with all the objects in Python. One flaw is that whatis() fails if it calls a function described outside the procedure where it is used. For example, int(i_f) was a valid function call only because the int function is known to Python. You could call whatis() using int(i_f**2), but if for some strange reason you choose to define a function called int_squared it must be declared inside the procedure where whatis() is used.

Python中唯一具有规范名称的对象是模块、函数和类，当然，在定义了函数或类或导入了模块之后，不能保证这个规范名称在任何命名空间中都有任何意义。这些名称还可以在创建对象后修改，因此它们可能并不总是特别值得信赖。

如果不递归遍历命名对象的树，就不可能实现你想做的事情;名称是对对象的单向引用。普通或普通的Python对象不包含对其名称的引用。想象一下，如果每个整数、每个字典、每个列表、每个布尔值都需要维护一个表示引用它的名称的字符串列表!这将是实现的噩梦，对程序员没有什么好处。

这里有一种方法。我不建议在任何重要的事情上使用它，因为它会很脆。但这是可以做到的。

创建一个使用inspect模块查找调用它的源代码的函数。然后可以解析源代码，以识别想要检索的变量名。例如，这里有一个名为autodict的函数，它接受一个变量列表，并返回一个将变量名映射到变量值的字典。例如:

x = 'foo'
y = 'bar'
d = autodict(x, y)
print d

将:

{'x': 'foo', 'y': 'bar'}

检查源代码本身比搜索locals()或globals()更好，因为后一种方法不会告诉您哪些变量是您想要的。

无论如何，代码如下:

def autodict(*args):
    get_rid_of = ['autodict(', ',', ')', '\n']
    calling_code = inspect.getouterframes(inspect.currentframe())[1][4][0]
    calling_code = calling_code[calling_code.index('autodict'):]
    for garbage in get_rid_of:
        calling_code = calling_code.replace(garbage, '')
    var_names, var_values = calling_code.split(), args
    dyn_dict = {var_name: var_value for var_name, var_value in
                zip(var_names, var_values)}
    return dyn_dict

该动作发生在inspect的行中。Getouterframes，它返回调用autodict的代码中的字符串。

这种魔法的明显缺点是，它对源代码的结构做出了假设。当然，如果它在解释器内部运行，它根本就不起作用。

from __future__ import annotations
import inspect
import pandas as pd


# 변수 이름 가져오기
def getVariableName(variable: str) -> (str | Exception):
    callers_local_vars = inspect.currentframe().f_back.f_locals.items()

    df = pd.DataFrame(callers_local_vars)
    df.columns = ['함수명', '값']

    try:
        return df[(df['값'] == variable)].iloc[0]['함수명']
    except Exception as e:
        return e


test = 'Hello World!'

if __name__ == '__main__':
    print(getVariableName(test))

获取实例变量的名称是完全可能的，只要它是类的属性。

这是我从Brett Slatkin的《Effective Python》中得到的。希望它能帮助到一些人:

类必须实现get、set和set_name dunder方法，它们是“描述符协议”的一部分。

当我运行它时，这是有效的:

class FieldThatKnowsItsName():
    def __init__(self):
        self.name = None
        self._value= None
        self.owner = None
 
    def __set_name__(self, owner, name):
        self.name = name
        self.owner = owner
        self.owner.fields[self.name] = self

    def __get__(self, instance, instance_type):
        return self

    def __set__(self, instance, value):
        self = value

class SuperTable:
    fields = {}
    field_1=FieldThatKnowsItsName()
    field_2=FieldThatKnowsItsName()

table = SuperTable()
print(table.field_1.name)
print(table.field_2.name)

然后，您可以根据需要添加方法或扩展数据类型。

作为奖励，set_name(self, owner, name) dunder也传递父实例，因此Field类实例可以向父实例注册自己。

这是我从Brett Slatkin的《Effective Python》中得到的。我花了一段时间才弄清楚如何实现。

我认为在Python中很难做到这一点，因为一个简单的事实是，你永远不会不知道你正在使用的变量的名称。所以，在他的例子中，你可以这样做:

而不是:

list_of_dicts = [n_jobs, users, queues, priorities]

dict_of_dicts = {"n_jobs" : n_jobs, "users" : users, "queues" : queues, "priorities" : priorities}