我们的代码库有一些广泛使用的装饰器。
当我创建运行时配置文件时，调用图的很大一部分看起来像一个沙漏；许多函数调用一个函数（装饰器），然后它调用许多函数。这是一个没有我想要的有用的个人资料。
有什么办法可以纠正这种情况吗？移除装饰器不是一种选择；它提供了必要的功能。
我们考虑过事后从cProfile数据中手动剥离decorator，但似乎不太可能，因为数据被汇总成caller->callee关系，破坏了caller->decorator->callee关系.
【问题讨论】：
使用类似new 库（或Python 2.6+ 中的types），理论上可以动态创建一个代码对象，然后基于该代码对象创建一个函数对象，该代码对象具有随内建名称而变化使用你包装的函数。
这将允许您操作像 <func>.__code__.co_name 一样深的东西（通常是只读的）。
import functools
import types
def metadec(func):
@functools.wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs):
# do stuff
return func(*args, **kwargs)
c = wrapper.func_code
fname = "%s__%s" % (func.__name__, wrapper.__name__)
code = types.CodeType(
c.co_argcount,
c.co_nlocals,
c.co_stacksize,
c.co_flags,
c.co_code,
c.co_consts,
c.co_names,
c.co_varnames,
c.co_filename,
fname, # change the name
c.co_firstlineno,
c.co_lnotab,
c.co_freevars,
c.co_cellvars,
)
return types.FunctionType(
code, # Use our updated code object
wrapper.func_globals,
fname, # Use the updated name
wrapper.func_defaults,
wrapper.func_closure,
)
（这里仍然使用functools.wraps，以便允许传递文档字符串、模块名称等内容）
In [1]: from metadec import metadec
In [2]: @metadec
...: def foobar(x):
...: print(x)
...:
...:
In [3]: foobar.__name__
Out[3]: 'foobar__wrapper'
In [4]: foobar(1)
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【讨论】：
我猜不是装饰器本身弄乱了您的分析，而是装饰器创建的 包装函数。发生这种情况是因为所有包装函数都具有相同的名称。要解决这个问题，只需让装饰器更改包装函数的名称即可。
def decorator(func):
def wrapper(*args):
print "enter func", func.__name__
return func(*args)
wrapper.__name__ += "_" + func.__name__
return wrapper
您也可以使用functools.wraps()，但是包装函数的名称将与它所包装的函数的名称相匹配。我想这对于分析来说是可以的。
现在，函数的代码对象也有了名字。 Python 不在堆栈上存储对函数的引用，只存储对代码对象的引用，因此如果分析器从堆栈帧中获取包装函数的名称，它将获取此名称。以通常方式定义的包装器共享代码对象（即使函数对象不同），除非您为每个包装器函数显式重建代码对象和函数对象。这是相当多的工作并且非常特定于 CPython（甚至可能是特定于版本的）。但你可以这样做：
from types import FunctionType, CodeType
def decorator(func):
def wrapper(*args):
print "enter func", func.__name__
return func(*args)
name = wrapper.__name__ + "_" + func.__name__
func_code = wrapper.func_code
new_code = CodeType(
func_code.co_argcount, func_code.co_nlocals, func_code.co_stacksize,
func_code.co_flags, func_code.co_code, func_code.co_consts,
func_code.co_names, func_code.co_varnames, func_code.co_filename,
name, func_code.co_firstlineno, func_code.co_lnotab,
func_code.co_freevars, func_code.co_cellvars)
wrapper = FunctionType(
new_code, wrapper.func_globals, name, wrapper.func_defaults,
wrapper.func_closure)
return wrapper
函数的名称和代码对象的名称都在这里设置为wrapper_originalfuncname，因此它们应该与分析器中的包装函数分开计算。您可以轻松地将它们设置为原始函数的名称，以便它们的运行时间将与原始函数的名称一起滚动。
【讨论】：
functools.wraps() 之类的东西正确创建的，__name__ 无论如何都已经设置好了。
functools.wraps() 保留在那里，因为这样__module__、__doc__ 等也可以通过。
__name__ 而不是 co_name 3）将 func.__name__ 更改为将 co_name 设置为匹配的属性。