python如何将变量名转化为同名字符串？
在 Python 中，将变量名转化为同名字符串，这看似是一个直接的操作，但实际上涉及到 Python 的底层机制和一些取巧的方式。这篇文章会深入浅出地讲解几种实现方法，并剖析它们背后的原理，让你能够真正理解“变量名变成字符串”是怎么回事。
为什么需要将变量名转化为字符串？
你可能会好奇，为什么我们要“费尽心思”去做这种转换？在很多场景下，直接使用变量名就已经足够了。然而，当我们需要进行一些更高级的操作时，变量名字符串就派上用场了：
动态生成代码或配置： 比如，你想根据变量名来生成配置文件，或者动态构建 SQL 查询语句。
日志记录或调试： 在日志中记录变量名和它的值，方便排查问题。
反射机制： 通过字符串查找并操作对象（包括变量）。
构建字典或查找表： 将变量名作为键，变量值作为值，方便查找和管理。
方法一：使用 `globals()` 和 `locals()`
Python 提供了 `globals()` 和 `locals()` 这两个内置函数，它们分别返回一个包含全局变量和局部变量的字典。字典的键就是变量名（字符串），值就是变量本身。这是最直接、最 Pythonic 的方式。
1. `locals()`：获取当前作用域的局部变量
`locals()` 函数返回一个包含当前局部作用域（函数内部、类的 `__init__` 方法内部等）所有变量的字典。
示例：
```python
def my_function():
my_variable = 123
another_variable = "hello"
获取局部变量字典
local_vars = locals()
打印所有局部变量名及其值
print("局部变量:")
for var_name, var_value in local_vars.items():
print(f"变量名: '{var_name}', 值: {var_value}")
直接通过变量名字符串访问变量
if 'my_variable' in local_vars:
print(f" 通过字符串访问 'my_variable' 的值: {local_vars['my_variable']}")
my_function()
```
输出：
```
局部变量:
变量名: 'my_variable', 值: 123
变量名: 'another_variable', 值: hello
变量名: 'local_vars', 值: {'my_variable': 123, 'another_variable': 'hello'}
通过字符串访问 'my_variable' 的值: 123
```
原理分析：
当你在函数内部定义 `my_variable` 时，Python 解释器会将其存储在当前函数的局部作用域中。`locals()` 返回的字典正是这个作用域的镜像。字典的键 `'my_variable'` 就是我们想要的字符串形式的变量名。
2. `globals()`：获取全局作用域的变量
`globals()` 函数返回一个包含全局作用域所有变量的字典。全局作用域通常指的是模块的顶层。
示例：
```python
global_var_a = 456
global_var_b = "world"
获取全局变量字典
global_vars = globals()
打印所有全局变量名及其值
print("全局变量:")
for var_name, var_value in global_vars.items():
我们可以过滤掉一些非用户定义的变量，比如 __name__ 等
if not var_name.startswith('__'):
print(f"变量名: '{var_name}', 值: {var_value}")
直接通过变量名字符串访问变量
if 'global_var_a' in global_vars:
print(f" 通过字符串访问 'global_var_a' 的值: {global_vars['global_var_a']}")
```
输出：
```
全局变量:
变量名: 'global_var_a', 值: 456
变量名: 'global_var_b', 值: world
通过字符串访问 'global_var_a' 的值: 456
```
原理分析：
与 `locals()` 类似，`globals()` 也是直接暴露了当前作用域（这里是全局模块作用域）的变量名和值的映射关系。
`locals()` vs `globals()` 的一些注意事项：
可修改性： 虽然 `locals()` 和 `globals()` 返回的是字典，但直接修改它们 不一定 会正确地改变变量的值，尤其是在函数内部。例如，在函数内部修改 `locals()` 的某个键对应的值，可能不会改变原始变量。
```python
def test_modify():
x = 10
loc = locals()
loc['x'] = 20 尝试修改
print(x) 这里的 x 仍然是 10，loc['x'] 的修改没有影响到 x 本身
print(loc['x']) loc['x'] 变成了 20，但它只是字典内部的值
test_modify()
```
这是因为在函数执行过程中，Python 可能会进行优化，`locals()` 的返回值可能是一个“近似”的副本，而不是一个直接可写的映射。对于全局变量，`globals()` 的修改则通常是有效的。
何时使用： 当你 仅仅是想获取变量名字符串 以及对应的变量值时，`locals()` 和 `globals()` 是最简单直接的方式。
方法二：使用 `inspect` 模块
Python 的 `inspect` 模块提供了许多有用的工具，用于检查和操作 Python 对象，包括检查当前执行栈和作用域。
示例：
```python
import inspect
def another_function():
name_str = "my_name_var"
my_name_var = "Alice"
value_str = "my_value_var"
my_value_var = 25
获取当前帧（frame）对象
current_frame = inspect.currentframe()
获取局部变量信息
local_vars_info = inspect.getargvalues(current_frame)
local_vars_info.locals 是一个字典，与 locals() 类似
print("使用 inspect 获取局部变量:")
for var_name, var_value in local_vars_info.locals.items():
print(f"变量名: '{var_name}', 值: {var_value}")
我们可以直接通过变量名字符串访问（如果变量名已知）
if 'my_name_var' in local_vars_info.locals:
print(f" 通过字符串访问 'my_name_var' 的值: {local_vars_info.locals['my_name_var']}")
another_function()
```
输出：
```
使用 inspect 获取局部变量:
变量名: 'name_str', 值: my_name_var
变量名: 'my_name_var', 值: Alice
变量名: 'value_str', 值: my_value_var
变量名: 'my_value_var', 值: 25
变量名: 'current_frame', 值:
变量名: 'local_vars_info', 值: ...
通过字符串访问 'my_name_var' 的值: Alice
```
原理分析：
`inspect.currentframe()` 获取了当前正在执行的代码的帧对象。`inspect.getargvalues()` 则可以从这个帧对象中提取出局部变量、参数等信息。它返回一个 `ArgInfo` 对象，其中 `.locals` 属性是一个字典，包含了局部变量名和值的映射。
`inspect` 模块的优势：
更精细的控制： `inspect` 模块可以让你访问更底层的执行信息，例如函数参数、局部变量、全局变量等，并提供更丰富的元数据。
可读性： 对于某些复杂场景，使用 `inspect` 模块可能比直接使用 `locals()` 或 `globals()` 更清晰，因为它明确了你正在操作的是哪个作用域的信息。
`inspect` 模块的注意事项：
性能开销： 相较于直接调用 `locals()` 或 `globals()`，`inspect` 模块通常会有一定的性能开销，因为它需要进行更多的底层操作。
不推荐频繁使用： 在日常的应用程序逻辑中，除非有非常明确的需求，否则不建议过度依赖 `inspect` 模块，以免影响代码的可读性和性能。
方法三：使用 `__name__` 属性（仅限于类属性）
在类内部，如果你想获取某个属性的名称字符串，可以直接访问该属性的 `__name__` 属性。但这 不适用于普通变量。
示例（展示不适用于普通变量）：
```python
my_var = "this is a test"
print(my_var.__name__) 这会引发 AttributeError: 'str' object has no attribute '__name__'
```
示例（适用于类属性）：
```python
class MyClass:
def __init__(self):
self.attribute_one = 100
self.another_attribute = "example"
def print_attribute_names(self):
遍历实例的属性
for attr_name in dir(self):
排除一些内置的特殊属性
if not attr_name.startswith('__') and not callable(getattr(self, attr_name)):
获取属性对象
attr_obj = getattr(self, attr_name)
尝试获取 __name__，但要注意，不是所有属性都有 __name__
对于我们自定义的属性，没有 __name__
print(f"属性名: '{attr_name}'，值: {getattr(self, attr_name)}")
更通用的方式是遍历 __dict__
print("类实例的属性:")
for name, value in self.__dict__.items():
print(f"属性名: '{name}', 值: {value}")
my_instance = MyClass()
my_instance.print_attribute_names()
```
输出：
```
类实例的属性:
属性名: 'attribute_one', 值: 100
属性名: 'another_attribute', 值: example
```
原理分析：
在上面的例子中，`self.__dict__` 是一个字典，包含了实例的所有属性及其值。它的键就是属性的名称字符串，值就是属性本身。`dir(self)` 也可以列出对象的属性，但它返回的是属性名的列表，而 `self.__dict__` 直接提供了键值对的映射。
注意： 这里的 `__name__` 概念，在 `dir()` 或 `__dict__` 中，指的是 属性的名称字符串，而不是属性对象本身有一个名为 `__name__` 的方法或属性。
方法四：使用 `varname` 库 (第三方库)
如果你经常需要在代码中将变量名转换为字符串，并且希望获得更简洁、更直接的语法，可以考虑使用第三方库 `varname`。
首先，你需要安装它：
`pip install varname`
示例：
```python
from varname import varname, nameof
def process_data():
user_id = 99
user_name = "Bob"
使用 nameof 获取变量名字符串
user_id_str = nameof(user_id)
user_name_str = nameof(user_name)
print(f"变量 '{user_id_str}' 的值是: {user_id}")
print(f"变量 '{user_name_str}' 的值是: {user_name}")
varname() 也可以直接获取当前赋值的变量名
temp_var = "temporary value"
temp_var_name = varname()
print(f"刚刚赋值给 '{temp_var_name}' 的值是: {temp_var}")
process_data()
```
输出：
```
变量 'user_id' 的值是: 99
变量 'user_name' 的值是: Bob
刚刚赋值给 'temp_var' 的值是: temporary value
```
原理分析：
`varname` 库通过检查调用栈和 AST (Abstract Syntax Tree) 来推断出变量名。`nameof()` 函数通常用于直接获取传递给它的变量的名称。`varname()` 函数则更通用，它会返回当前行赋值操作左侧的变量名。
`varname` 库的优势：
简洁优雅： 提供了非常直观和易读的语法，让变量名到字符串的转换看起来更自然。
类型安全： `nameof` 函数在编译时（或者说在执行时，但不像 `eval` 那样风险大）就能确定变量名，通常比 `eval` 更安全。
处理链式调用： 在某些复杂的表达式中，`varname` 也能提供帮助。
`varname` 库的注意事项：
第三方依赖： 需要额外安装，不属于 Python 标准库。
特定用例： 主要用于需要显式获取变量名字符串的场景，例如日志、调试、元编程等。
性能： 涉及 AST 分析，可能比 `locals()`/`globals()` 慢一些，但对于大多数情况来说，性能差异可以忽略不计。
方法五：使用 `eval()` (不推荐，除非万不得已)
`eval()` 函数可以执行一个 Python 表达式（字符串）并返回结果。理论上，你可以先有一个变量值，然后通过某种方式得到它的名称字符串，再用 `eval()` 来获取。但这种方式 非常不推荐，因为它存在安全风险，并且通常不如上述方法直接。
示例（仅作演示，不建议实践）：
```python
假设你知道变量名是 'my_special_variable'
my_special_variable = "secret message"
variable_name_as_string = "my_special_variable"
使用 eval() 获取变量值
value_from_eval = eval(variable_name_as_string)
print(f"通过 eval('{variable_name_as_string}') 得到的值: {value_from_eval}")
```
原理分析：
`eval()` 直接将传入的字符串 `variable_name_as_string` 当作一个 Python 表达式来执行。当它遇到 `my_special_variable` 时，就会去当前作用域查找这个变量，并返回其值。
为什么不推荐 `eval()`：
1. 安全风险： `eval()` 可以执行任意代码。如果输入的字符串来自不可信的源（例如用户输入），那么 `eval()` 可能会导致代码注入攻击，执行恶意代码。
2. 可读性差： 使用 `eval()` 往往会使代码难以理解和维护。
3. 性能低下： `eval()` 的执行效率通常比直接访问变量低。
4. 不是直接获取变量名： `eval()` 是用来执行字符串表达式的，它不是直接将变量名变成字符串。你需要先有一个变量名字符串。
总结与选择
在 Python 中将变量名转化为同名字符串，最常见、最 Pythonic 的方法是利用 `locals()` 和 `globals()`。它们提供了对当前作用域变量的直接访问，并返回了包含变量名字符串和值的字典。
最简单、最常用： `locals()` 和 `globals()`。
更底层、更精细： `inspect` 模块，适用于需要更多上下文信息的场景。
追求简洁优雅： 第三方库 `varname`，提供直观的 API。
极少情况下，且需谨慎： `eval()`，但强烈建议避免使用。
记住，Python 的强大之处在于它对“内省”（Introspection）的支持，即程序能够检查自身状态。 `locals()` 和 `globals()` 就是这种内省机制的核心体现。理解它们，你就能在需要时灵活地将变量名“具象化”为字符串，从而实现更复杂的编程逻辑。
选择哪种方法取决于你的具体需求、代码的可读性要求以及对性能的考虑。对于大多数日常编程任务，`locals()` 和 `globals()` 已经足够强大且易于使用。
为什么需要将变量名转化为字符串？
你可能会好奇，为什么我们要“费尽心思”去做这种转换？在很多场景下，直接使用变量名就已经足够了。然而，当我们需要进行一些更高级的操作时，变量名字符串就派上用场了：
动态生成代码或配置： 比如，你想根据变量名来生成配置文件，或者动态构建 SQL 查询语句。
日志记录或调试： 在日志中记录变量名和它的值，方便排查问题。
反射机制： 通过字符串查找并操作对象（包括变量）。
构建字典或查找表： 将变量名作为键，变量值作为值，方便查找和管理。
方法一：使用 `globals()` 和 `locals()`
Python 提供了 `globals()` 和 `locals()` 这两个内置函数，它们分别返回一个包含全局变量和局部变量的字典。字典的键就是变量名（字符串），值就是变量本身。这是最直接、最 Pythonic 的方式。
1. `locals()`：获取当前作用域的局部变量
`locals()` 函数返回一个包含当前局部作用域（函数内部、类的 `__init__` 方法内部等）所有变量的字典。
示例：
```python
def my_function():
my_variable = 123
another_variable = "hello"
获取局部变量字典
local_vars = locals()
打印所有局部变量名及其值
print("局部变量:")
for var_name, var_value in local_vars.items():
print(f"变量名: '{var_name}', 值: {var_value}")
直接通过变量名字符串访问变量
if 'my_variable' in local_vars:
print(f" 通过字符串访问 'my_variable' 的值: {local_vars['my_variable']}")
my_function()
```
输出：
```
局部变量:
变量名: 'my_variable', 值: 123
变量名: 'another_variable', 值: hello
变量名: 'local_vars', 值: {'my_variable': 123, 'another_variable': 'hello'}
通过字符串访问 'my_variable' 的值: 123
```
原理分析：
当你在函数内部定义 `my_variable` 时，Python 解释器会将其存储在当前函数的局部作用域中。`locals()` 返回的字典正是这个作用域的镜像。字典的键 `'my_variable'` 就是我们想要的字符串形式的变量名。
2. `globals()`：获取全局作用域的变量
`globals()` 函数返回一个包含全局作用域所有变量的字典。全局作用域通常指的是模块的顶层。
示例：
```python
global_var_a = 456
global_var_b = "world"
获取全局变量字典
global_vars = globals()
打印所有全局变量名及其值
print("全局变量:")
for var_name, var_value in global_vars.items():
我们可以过滤掉一些非用户定义的变量，比如 __name__ 等
if not var_name.startswith('__'):
print(f"变量名: '{var_name}', 值: {var_value}")
直接通过变量名字符串访问变量
if 'global_var_a' in global_vars:
print(f" 通过字符串访问 'global_var_a' 的值: {global_vars['global_var_a']}")
```
输出：
```
全局变量:
变量名: 'global_var_a', 值: 456
变量名: 'global_var_b', 值: world
通过字符串访问 'global_var_a' 的值: 456
```
原理分析：
与 `locals()` 类似，`globals()` 也是直接暴露了当前作用域（这里是全局模块作用域）的变量名和值的映射关系。
`locals()` vs `globals()` 的一些注意事项：
可修改性： 虽然 `locals()` 和 `globals()` 返回的是字典，但直接修改它们 不一定 会正确地改变变量的值，尤其是在函数内部。例如，在函数内部修改 `locals()` 的某个键对应的值，可能不会改变原始变量。
```python
def test_modify():
x = 10
loc = locals()
loc['x'] = 20 尝试修改
print(x) 这里的 x 仍然是 10，loc['x'] 的修改没有影响到 x 本身
print(loc['x']) loc['x'] 变成了 20，但它只是字典内部的值
test_modify()
```
这是因为在函数执行过程中，Python 可能会进行优化，`locals()` 的返回值可能是一个“近似”的副本，而不是一个直接可写的映射。对于全局变量，`globals()` 的修改则通常是有效的。
何时使用： 当你 仅仅是想获取变量名字符串 以及对应的变量值时，`locals()` 和 `globals()` 是最简单直接的方式。
方法二：使用 `inspect` 模块
Python 的 `inspect` 模块提供了许多有用的工具，用于检查和操作 Python 对象，包括检查当前执行栈和作用域。
示例：
```python
import inspect
def another_function():
name_str = "my_name_var"
my_name_var = "Alice"
value_str = "my_value_var"
my_value_var = 25
获取当前帧（frame）对象
current_frame = inspect.currentframe()
获取局部变量信息
local_vars_info = inspect.getargvalues(current_frame)
local_vars_info.locals 是一个字典，与 locals() 类似
print("使用 inspect 获取局部变量:")
for var_name, var_value in local_vars_info.locals.items():
print(f"变量名: '{var_name}', 值: {var_value}")
我们可以直接通过变量名字符串访问（如果变量名已知）
if 'my_name_var' in local_vars_info.locals:
print(f" 通过字符串访问 'my_name_var' 的值: {local_vars_info.locals['my_name_var']}")
another_function()
```
输出：
```
使用 inspect 获取局部变量:
变量名: 'name_str', 值: my_name_var
变量名: 'my_name_var', 值: Alice
变量名: 'value_str', 值: my_value_var
变量名: 'my_value_var', 值: 25
变量名: 'current_frame', 值:
变量名: 'local_vars_info', 值: ...
通过字符串访问 'my_name_var' 的值: Alice
```
原理分析：
`inspect.currentframe()` 获取了当前正在执行的代码的帧对象。`inspect.getargvalues()` 则可以从这个帧对象中提取出局部变量、参数等信息。它返回一个 `ArgInfo` 对象，其中 `.locals` 属性是一个字典，包含了局部变量名和值的映射。
`inspect` 模块的优势：
更精细的控制： `inspect` 模块可以让你访问更底层的执行信息，例如函数参数、局部变量、全局变量等，并提供更丰富的元数据。
可读性： 对于某些复杂场景，使用 `inspect` 模块可能比直接使用 `locals()` 或 `globals()` 更清晰，因为它明确了你正在操作的是哪个作用域的信息。
`inspect` 模块的注意事项：
性能开销： 相较于直接调用 `locals()` 或 `globals()`，`inspect` 模块通常会有一定的性能开销，因为它需要进行更多的底层操作。
不推荐频繁使用： 在日常的应用程序逻辑中，除非有非常明确的需求，否则不建议过度依赖 `inspect` 模块，以免影响代码的可读性和性能。
方法三：使用 `__name__` 属性（仅限于类属性）
在类内部，如果你想获取某个属性的名称字符串，可以直接访问该属性的 `__name__` 属性。但这 不适用于普通变量。
示例（展示不适用于普通变量）：
```python
my_var = "this is a test"
print(my_var.__name__) 这会引发 AttributeError: 'str' object has no attribute '__name__'
```
示例（适用于类属性）：
```python
class MyClass:
def __init__(self):
self.attribute_one = 100
self.another_attribute = "example"
def print_attribute_names(self):
遍历实例的属性
for attr_name in dir(self):
排除一些内置的特殊属性
if not attr_name.startswith('__') and not callable(getattr(self, attr_name)):
获取属性对象
attr_obj = getattr(self, attr_name)
尝试获取 __name__，但要注意，不是所有属性都有 __name__
对于我们自定义的属性，没有 __name__
print(f"属性名: '{attr_name}'，值: {getattr(self, attr_name)}")
更通用的方式是遍历 __dict__
print("类实例的属性:")
for name, value in self.__dict__.items():
print(f"属性名: '{name}', 值: {value}")
my_instance = MyClass()
my_instance.print_attribute_names()
```
输出：
```
类实例的属性:
属性名: 'attribute_one', 值: 100
属性名: 'another_attribute', 值: example
```
原理分析：
在上面的例子中，`self.__dict__` 是一个字典，包含了实例的所有属性及其值。它的键就是属性的名称字符串，值就是属性本身。`dir(self)` 也可以列出对象的属性，但它返回的是属性名的列表，而 `self.__dict__` 直接提供了键值对的映射。
注意： 这里的 `__name__` 概念，在 `dir()` 或 `__dict__` 中，指的是 属性的名称字符串，而不是属性对象本身有一个名为 `__name__` 的方法或属性。
方法四：使用 `varname` 库 (第三方库)
如果你经常需要在代码中将变量名转换为字符串，并且希望获得更简洁、更直接的语法，可以考虑使用第三方库 `varname`。
首先，你需要安装它：
`pip install varname`
示例：
```python
from varname import varname, nameof
def process_data():
user_id = 99
user_name = "Bob"
使用 nameof 获取变量名字符串
user_id_str = nameof(user_id)
user_name_str = nameof(user_name)
print(f"变量 '{user_id_str}' 的值是: {user_id}")
print(f"变量 '{user_name_str}' 的值是: {user_name}")
varname() 也可以直接获取当前赋值的变量名
temp_var = "temporary value"
temp_var_name = varname()
print(f"刚刚赋值给 '{temp_var_name}' 的值是: {temp_var}")
process_data()
```
输出：
```
变量 'user_id' 的值是: 99
变量 'user_name' 的值是: Bob
刚刚赋值给 'temp_var' 的值是: temporary value
```
原理分析：
`varname` 库通过检查调用栈和 AST (Abstract Syntax Tree) 来推断出变量名。`nameof()` 函数通常用于直接获取传递给它的变量的名称。`varname()` 函数则更通用，它会返回当前行赋值操作左侧的变量名。
`varname` 库的优势：
简洁优雅： 提供了非常直观和易读的语法，让变量名到字符串的转换看起来更自然。
类型安全： `nameof` 函数在编译时（或者说在执行时，但不像 `eval` 那样风险大）就能确定变量名，通常比 `eval` 更安全。
处理链式调用： 在某些复杂的表达式中，`varname` 也能提供帮助。
`varname` 库的注意事项：
第三方依赖： 需要额外安装，不属于 Python 标准库。
特定用例： 主要用于需要显式获取变量名字符串的场景，例如日志、调试、元编程等。
性能： 涉及 AST 分析，可能比 `locals()`/`globals()` 慢一些，但对于大多数情况来说，性能差异可以忽略不计。
方法五：使用 `eval()` (不推荐，除非万不得已)
`eval()` 函数可以执行一个 Python 表达式（字符串）并返回结果。理论上，你可以先有一个变量值，然后通过某种方式得到它的名称字符串，再用 `eval()` 来获取。但这种方式 非常不推荐，因为它存在安全风险，并且通常不如上述方法直接。
示例（仅作演示，不建议实践）：
```python
假设你知道变量名是 'my_special_variable'
my_special_variable = "secret message"
variable_name_as_string = "my_special_variable"
使用 eval() 获取变量值
value_from_eval = eval(variable_name_as_string)
print(f"通过 eval('{variable_name_as_string}') 得到的值: {value_from_eval}")
```
原理分析：
`eval()` 直接将传入的字符串 `variable_name_as_string` 当作一个 Python 表达式来执行。当它遇到 `my_special_variable` 时，就会去当前作用域查找这个变量，并返回其值。
为什么不推荐 `eval()`：
1. 安全风险： `eval()` 可以执行任意代码。如果输入的字符串来自不可信的源（例如用户输入），那么 `eval()` 可能会导致代码注入攻击，执行恶意代码。
2. 可读性差： 使用 `eval()` 往往会使代码难以理解和维护。
3. 性能低下： `eval()` 的执行效率通常比直接访问变量低。
4. 不是直接获取变量名： `eval()` 是用来执行字符串表达式的，它不是直接将变量名变成字符串。你需要先有一个变量名字符串。
总结与选择
在 Python 中将变量名转化为同名字符串，最常见、最 Pythonic 的方法是利用 `locals()` 和 `globals()`。它们提供了对当前作用域变量的直接访问，并返回了包含变量名字符串和值的字典。
最简单、最常用： `locals()` 和 `globals()`。
更底层、更精细： `inspect` 模块，适用于需要更多上下文信息的场景。
追求简洁优雅： 第三方库 `varname`，提供直观的 API。
极少情况下，且需谨慎： `eval()`，但强烈建议避免使用。
记住，Python 的强大之处在于它对“内省”（Introspection）的支持，即程序能够检查自身状态。 `locals()` 和 `globals()` 就是这种内省机制的核心体现。理解它们，你就能在需要时灵活地将变量名“具象化”为字符串，从而实现更复杂的编程逻辑。
选择哪种方法取决于你的具体需求、代码的可读性要求以及对性能的考虑。对于大多数日常编程任务，`locals()` 和 `globals()` 已经足够强大且易于使用。
网友意见
贴一个简单的方法。
（前面有位老兄提到过，我这里细化一下）
思路： 1.字典化 2.提取key名
Demo：
# 目的：将变量abc的名字提取为字符串 'abc' >> abc = 376 >> variable_name = list(dict(abc=abc).keys())[0] >> variable_name >> 'abc'
既然有题主这个需求，说明这个变量目前已被赋值，这个值可以是任意值，可以是int，string，甚至是一个类实例，这里以int举例。
来看一下具体发生了什么：
>> abc = 376 # 第一步：字典化 >> dict(abc = abc) # 最骚的就是这步了 >> {'abc': 376} # 所得的字典 # 第二步：取字典的key >> dict(abc = abc).keys() >> dict_keys(['abc']) # 得到一个字典key版的字符串 # 第三步：list化 >> list(dict(abc = abc).keys()) >> ['abc'] # 得到一个list # 最后 >> list(dict(abc = abc).keys())[0] >> 'abc' # 你要的东西：变量名的字符串 # 最后验证一下原变量有没有发生改变 >> abc >> 376 # 没变
这里最骚的一步就是第一步字典化：
粗体abc交给字典做key名，第二个abc（即376）是key的value。这就保证了变量在提取过程中值不会发生任何改变。
这个方法巧妙地利用了python字典化操作中将变量名变成key名的特点，根本无需调用复杂的底层命名空间等等这种鬼操作。
个人感觉，这个需求太太太太小众了，但极偶尔在有些奇奇怪怪的地方就能派上用场了。
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好的，我们来聊聊如何用Python实现列表（list）中所有元素两两相加并找出最大值这件事。这听起来是个挺基础的操作，但我们把它拆解开来，深入理解一下其中的逻辑和实现方式。问题拆解：首先，我们要明确这个任务包含几个关键步骤：1. 获取列表： 我们需要一个列表作为输入。2. 两两相加： 列表中的每.............
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深入Python：如何优雅地“驾驭”内置类型在Python这门充满魅力的语言中，我们每天都在与各种内置类型打交道：数字、字符串、列表、字典等等。它们是我们构建程序的基石。但你是否曾想过，在某些特殊场景下，我们能不能给这些“老朋友”赋予新的能力，让它们变得更“懂事”、更贴心？答案是肯定的，Python.............
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好的，咱们来聊聊在 Python 里怎么“请”另一个 `.py` 文件帮忙干活，顺便看看它都打印了些啥内容。这就像你写了一个主脚本，然后想让另一个专门处理特定任务的脚本来帮你执行一些操作，并且你想知道它做了什么。这里面有几种常见的方式，我来一个一个给你掰扯清楚，力求讲得明白透彻。 方式一：直接导入（.............
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用 Python 绘制令人惊艳的地图：从基础到进阶的探索之旅想象一下，你不再需要依赖那些千篇一律的在线地图服务，而是能够用代码亲手描绘出属于你自己的、充满个性的地图。无论是展示全球的经济发展趋势，追踪某个事件的传播路径，还是可视化你的一次精彩旅程，Python 都能助你一臂之力，将枯燥的数据转化为引.............
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好的，咱们不谈虚头巴脑的“函数式编程”或者“高阶函数”，就说说这三个 Python 里常见但有时候让人有点摸不着头脑的小工具：`map`、`reduce`、`filter`。它们就像是厨房里的三个得力助手，让处理列表（或者其他可迭代对象）变得更高效、更简洁。咱们一个一个来聊。 1. `map()`：.............
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用 Python 写网页，其实就是让 Python 来负责处理用户请求、生成动态内容，以及与数据库等后端服务交互。而网页的展示部分，比如 HTML、CSS、JavaScript，还是需要浏览器来渲染。想象一下，你走进一家餐厅，你想点一份菜单上没有的菜。 你：用户，想要一个特别的菜品。 服务员.............
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处理百亿行、数十列的数据是一项巨大的挑战，它不仅仅是简单地将数据加载到内存中，而需要一套系统性的策略来克服内存限制、提高处理效率和保证计算的稳定性。Python/Pandas本身在内存受限的情况下处理如此大规模的数据会遇到困难，但我们可以结合Pandas与其他工具和技术来应对。下面将详细讲解Pyth.............
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好的，咱们就来聊聊 Python 爬虫怎么“对付”那些藏在 `.js` 文件里的链接。这事儿吧，不像直接抓 HTML 那么简单粗暴，因为 `.js` 文件是 JavaScript 代码，它本身不会直接告诉你链接是什么，你需要去“解读”它。想象一下，你拿到一份说明书，但这份说明书是用密码写的，你需要先.............
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Python 程序如何高效地调试？调试，就像是给你的代码打一场侦探游戏。找出那个藏匿在字里行间的“罪犯”——也就是 bug，然后把他绳之以法。对于 Python 程序员来说，掌握一套高效的调试技巧，能让你事半功倍，而不是在代码的迷宫里团团转。1. 拥抱你的 IDE：它不只是个编辑器首先，别小看你使用.............
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入门Python爬虫需要从基础概念、工具使用、代码实践和法律注意事项等方面系统学习。以下是详细步骤和资源推荐： 一、前期准备1. 安装Python环境 官网下载：https://www.python.org/downloads/ 验证安装：打开命令行输入 `python version`.............
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Python 进入山东小学课本：一场信息时代的启蒙，及其推广前景Python 作为一种易学易用、功能强大的编程语言，其进入山东小学课本，无疑是信息时代教育发展中的一个重要里程碑。这标志着国家对编程教育的重视程度的提升，以及对培养未来具备数字化素养人才的决心。一、 如何看待 Python 进入山东小学.............
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我？自学 Python 的过程啊……说起来就像是在一片浩瀚的数字海洋里，我揣着一本破旧的“说明书”，一步步摸索着前行，从最初的茫然到后来的游刃有余。那会儿互联网上的资源远不如现在这么丰富，但反而逼着我更深入地去思考，去实践。刚开始接触 Python，大概是出于一种强烈的好奇心。我总是对那些能让机器“.............
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好了，咱们今天不谈那些虚头巴脑的“人工智能”、“机器学习”，就来聊点实在的——怎么用 Python 写一个能懂数学算式的“翻译官”，也就是一个简单的表达式解释器。这就像是教一个不懂数学的小朋友认字一样，我们得一步步来，让他理解加减乘除这些基本操作。这篇文章我尽量说得详细点，像老朋友聊天一样，把那些晦.............
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在你的 Mac Pro 上统计圆圈个数？这听起来像是一个很有趣的任务！不过，"圆圈" 这个词本身在电脑里并没有一个固定的、直接对应的概念，所以我们需要先明确一下，你指的“圆圈”具体是什么。这可能是你脑海中想要统计的几种情况，我们来一一分析和探讨如何用 Python 来实现： 情况一：你指的是屏幕上出.............
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Python 之父 Guido van Rossum“下嫁”微软，这事儿可不简单！当那个消息犹如一颗重磅炸弹在科技圈炸开时，无数的开发者都惊得下巴颏儿都要掉了——Python 的亲爹，那个在无数程序员心中如同神祗般存在的老顽童 Guido van Rossum，竟然宣布加盟微软！是的，你没看错，就是.............
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Python 之父 Guido van Rossum 谈中国程序员“996”：一场跨越文化的共情与反思当“996”这个词汇在中国互联网行业引起轩然大波，甚至成为社会热议的焦点时，一位来自遥远国度的技术领袖——Python 之父 Guido van Rossum——也对此发表了看法。这不仅仅是一次简单.............
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要说 Python 3.9 以上版本不再支持 Windows 7 这件事，其实挺有意思的，也挺能说明一些行业趋势的。 咱们就掰开了揉碎了聊聊。首先，得知道这个“不再支持”是怎么回事。这并不是说 Python 3.9 突然就完全不能在 Windows 7 上运行了，而是说官方就不再针对 Window.............
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