这篇文章主要介绍了python函数中将变量名转换成字符串实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
考虑到在日常中，常常需要对模型指标输出，但涉及多个模型的时候，需要对其有标示输出，故需要将模型变量名转换成字符串。
看到的基本方法有两种：
一、方法层面：
方法1（函数内推荐）：
def namestr(obj, namespace): return [name for name in namespace if namespace[name] is obj] print(namestr(lr_origin,globals()),'\n', namestr(lr_origin,globals())[0])
输出：
‘lr_origin'
方法2：
import inspect, re def varname(p): for line in inspect.getframeinfo(inspect.currentframe().f_back)[3]: m = re.search(r'\bvarname\s*\(\s*([A-Za-z_][A-Za-z0-9_]*)\s*\)', line) if m: return m.group(1) varname(lr_origin)
输出：
'lr_origin'
二、示例
采用方法1
def small_feature_model(model,X_train=X_train,y_train=y_train,X_test=X_test, y_test=y_test): pca = PCA(n_components=150,random_state=0,whiten=True) pipeline = Pipeline([('scale',StandardScaler()),('pca',pca)]) processing = pipeline.fit(X_train) X_train = processing.transform(X_train) X_test = processing.transform(X_test) model.fit(X_train, y_train) y_pred = model.predict(X_test) # print(namestr(model,globals())) print('**small-%s的准确率**: %.3f' %(namestr(model,globals())[0],accuracy_score(y_pred=y_pred, y_true=y_test))) small_feature_model(svm_origin)输出
['svm_origin']
**small-svm_origin的准确率**: 0.789
for model in [svm_origin, svm_rbf, lr_origin]:
small_feature_model(model)
输出
**small-svm_origin的准确率**: 0.789 **small-svm_rbf的准确率**: 0.811 **small-lr_origin的准确率**: 0.835
采用方法2
def small_feature_model(model,X_train=X_train,y_train=y_train,X_test=X_test, y_test=y_test): pca = PCA(n_components=150,random_state=0,whiten=True) pipeline = Pipeline([('scale',StandardScaler()),('pca',pca)]) processing = pipeline.fit(X_train) X_train = processing.transform(X_train) X_test = processing.transform(X_test) model.fit(X_train, y_train) y_pred = model.predict(X_test) # print(namestr(model,globals())) print('**small-%s的准确率**: %.3f' %(varname(model),accuracy_score(y_pred=y_pred, y_true=y_test))) small_feature_model(svm_origin)输出
**small-model的准确率**: 0.789
for model in [svm_origin, svm_rbf, lr_origin]:
small_feature_model(model)
输出
**small-model的准确率**: 0.789 **small-model的准确率**: 0.811 **small-model的准确率**: 0.835
补充知识：一个python实现翻转字符串的函数
实现字符串翻转的函数(python)
string = 'abcdef' def demo1(string): if len(string) <= 1: return string return demo1(string[1:]) +string[0] print(demo1(string))
中间用到了递归和切片不知道效率如何
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