关于python的习题求助

FishC

你的代码思路很巧妙，但存在几个关键问题：

### 主要问题分析：
1. **无限递归风险**：
   - 在 `__getattribute__` 中直接使用 `self.__dict__` 会导致无限递归
   - 正确做法：通过 `super()` 获取基类的属性

2. **counter属性被覆盖**：
   - 初始化时 `self.counter = 0` 存储了值
   - 但访问时总是返回动态计算值，用户无法实际存储数据到 `counter`

3. **特殊属性破坏计数**：
   - 如果用户设置 `__dict__` 属性会破坏整个计数逻辑
   - 例如执行 `c.__dict__ = {}` 后计数会出错

### 修正后的代码建议：

1. class Counter:
   
2.     def __init__(self):
   
3.         # 使用父类方法设置初始属性
   
4.         super().__setattr__('counter', 0)
   
5.    
   
6.     def __getattribute__(self, name):
   
7.         if name == "counter":
   
8.             # 安全获取__dict__避免递归
   
9.             d = super().__getattribute__('__dict__')
   
10.             return len(d) - 1  # 排除counter自身
    
11.         return super().__getattribute__(name)
    
12.    
    
13.     def __setattr__(self, name, value):
    
14.         if name == "counter":
    
15.             return  # 屏蔽对counter的修改
    
16.         super().__setattr__(name, value)

复制代码

### 小甲鱼代码的优化点：
1. 使用独立的存储列表 `k` 跟踪属性名
2. 通过 `__setattr__` 和 `__delattr__` 精确控制计数
3. 避免了对特殊属性（如 `__dict__`）的依赖

### 总结建议：
你的方案在简单场景可行，但健壮性不足。实际开发中更推荐小甲鱼的思路（需修正类属性 `k` 改为实例属性）。核心原则：
- 避免在 `__getattribute__` 中直接访问 `self.xxx`
- 需要处理属性删除和重复赋值的情况
- 防止用户修改计数器的存储机制

以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。