Python：强制装饰继承？

我使用的是相当大的OOP代码库，我想注入一些跟踪/日志记录。最简单的方法是在某些基类的某些方法周围引入一个decorator，但遗憾的是decorator不是继承的

我确实尝试过以下方法：

def trace(fn):
    def wrapper(instance, *args, **kwargs):
        result = fn(instance, *args, **kwargs)
        # trace logic...
        return result
    return wrapper

class BaseClass(object):
    def __init__(self, ...):
        ...
        self.__call__ = trace(self.__call__)  # line added to end of method

…虽然

\uuuu调用

方法已包装（我可以从将实例信息打印到控制台中看到），但

包装器
功能未按预期执行

我还简要介绍了使用基于的元类，但它会立即破坏系统中使用内省的其他部分，因此我认为这是不可能的

有没有其他方法可以强制这些修饰符应用于继承自
基类的类的
\uu调用方法？
你不能这样做。。。看看这里：

基本上。大多数特殊函数都是在类级别查找的。猴子在初始化后修补它不会有任何效果

也就是说，您应该能够做如下操作：

class BaseClass(object):
    __call__ = trace(object.__call__)
    def __init__(self, ...):
        ...

现在，它是在类级别包装的，所以它可以工作

编辑：这不是一个真正的答案。您想要的是：

class BaseClass(object):
    @decorator
    __call__ = something

class SubClass(BaseClass):
    __call__ = something_else

在这种情况下。。。无论您为基类
\uuuu调用\uuuu
方法放置什么，子类方法都将覆盖它。这不是关于装饰器和非装饰器的区别，而是继承的是函数（实际上是属性，因为python中没有太大区别）。decorator看起来与函数是分开的，但实际上并不是这样——在上面，decorator所做的只是将
\uuu call\uuu
的定义从
something
更改为
decorator（something）
（它仍然必须返回一个可调用项）

然后，在子类中，将此函数重新分配给完全不同的对象

你可以使用一个类装饰器，但这些东西往往会打破你所注意到的内省；它们将类转换为返回类的函数。工厂功能也存在类似问题

也许可以查看
配置文件
模块？我知道有一些较低级别的钩子，它用来跟踪函数调用等，您也可以使用它们（尽管不太了解它们）。
为什么元编程会打乱内省？也许你没有正确地使用它？试试这个（假设Python2.x）：

然后，您可以简单地从
基类继承
，而
\uuuuuu调用
将自动包装

我不确定什么样的内省会打破这种局面。除非
基类
实际上不是继承自
对象
，而是继承自实现其自身元的东西？？但是你也可以通过强制
MyMeta
从父级的meta继承（而不是
type
）来处理这种情况。
所以你是说你想把
\uu call\uuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuu>和它的所有子级包装在
基类中？@freakish：是的，有点<
BaseClass
中的code>\uuuuu call\uuuu
被所有子级（其中有许多子级）覆盖，因此在
\uuuu call\uuuuu
级别应用装饰器是在一个位置一致添加跟踪的最简单方法。这与您试图解决的问题相同吗，基类上的装饰器继承到子类。这已经奏效了；我认为我使用
\uuuuu init\uuuu
方法导致内省失败，而
\uuuu new\uuuu
在正确的点“切入”。@这很奇怪，我认为
\uuuuuu init\uuu
也可以做到。我会深入研究的。虽然在元编程方面，我倾向于更频繁地使用
\uuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuu
，但我认为您不需要在超类的
\uuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuu新
调用中将作为参数传递
super
已经绑定了那个参数。@user2357112实际上您必须这样做。我不确定引擎盖下会发生什么，但Python会抛出一个异常。这可能与以下事实有关：
\uuuuu new\uuuu
在创建实际实例之前触发（在本例中，“instance”表示“class”）。不幸的是，我的
trace
版本不是评测，而是通过系统跟踪更多数据，我的观点是探查器解决了一个类似的问题——它必须包装/跟踪所有函数调用，以便为每个调用存储开始/停止时间。您需要做类似的事情，除了记录它们和/或检查参数以跟踪数据流，而不是对它们计时。
class MyMeta(type):
    def __new__(mcl, name, bases, nmspc):
        if "__call__" in nmspc:
            nmspc["__call__"] = trace(nmspc["__call__"])
        return super(MyMeta, mcl).__new__(mcl, name, bases, nmspc)

class BaseClass(object):
    __metaclass__ = MyMeta