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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:
- class Counter:
- def __init__(self):
- # 使用父类方法设置初始属性
- super().__setattr__('counter', 0)
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- def __getattribute__(self, name):
- if name == "counter":
- # 安全获取__dict__避免递归
- d = super().__getattribute__('__dict__')
- return len(d) - 1 # 排除counter自身
- return super().__getattribute__(name)
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- def __setattr__(self, name, value):
- if name == "counter":
- return # 屏蔽对counter的修改
- 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。 |
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