为cProfile性能分析装饰器添加方法时遇AttributeError问题排查

错误原因 #

你遇到的问题核心在于装饰器的函数替换机制：

• 装饰器的本质是将原函数替换为内部定义的wrapper函数，最终被赋值给原函数名（比如add）的是wrapper，而非原始的func。
• 你把print_statistics()方法加到了原始的func对象的属性中，所以打印func.__dict__能看到该方法，但实际调用add.print_statistics()时，Python会去wrapper对象的属性里查找，自然找不到，抛出AttributeError。

简单说：你给A对象加了方法，但实际调用的是B对象，当然找不到。

解决方法 #

把print_statistics()方法直接加到wrapper函数对象上，同时将性能统计的cProfile.Profile实例与wrapper绑定，确保统计数据能被正确访问。

示例代码如下：

import cProfile
import functools

def profile_decorator(func):
    # 初始化性能分析器，与wrapper绑定
    pr = cProfile.Profile()

    @functools.wraps(func)  # 可选，保留原函数的名称、文档等元信息
    def wrapper(*args, **kwargs):
        pr.enable()
        try:
            # 执行原函数
            return func(*args, **kwargs)
        finally:
            pr.disable()

    # 定义统计打印方法，并绑定到wrapper上
    def print_statistics():
        # 输出性能统计表格，可指定排序规则（比如按累计耗时排序）
        pr.print_stats(sort='cumulative')

    wrapper.print_statistics = print_statistics
    return wrapper

# 使用装饰器
@profile_decorator
def add(a, b):
    return a + b

# 调用被装饰的函数
add(1, 2)
add(3, 4)

# 调用统计方法
add.print_statistics()

关键说明 #

• pr实例定义在装饰器外层，与wrapper形成闭包，确保每次调用wrapper时都能复用同一个分析器，累计统计数据。
• print_statistics方法直接赋值给wrapper，这样add（即wrapper）就拥有了该方法，调用时不会出错。
• 使用functools.wraps是为了让wrapper保留原函数的元信息（比如函数名、文档字符串），避免混淆，但不是必须的。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者zaelcovsky