getattribute防止无限递归的正确写法

亲爱的编程学习爱好者，如果你点开了这篇文章，说明你对《getattribute 防止无限递归的正确写法》很感兴趣。本篇文章就来给大家详细解析一下，主要介绍一下，希望所有认真读完的童鞋们，都有实质性的提高。

__getattribute__ 容易触发无限递归，因为其内部访问任何属性（如self.__dict__）都会再次调用自身；正确做法是所有属性读取必须显式调用object.__getattribute__(self, name)或super().__getattribute__(name)。

为什么 __getattribute__ 容易触发无限递归

因为每次访问实例的任何属性（包括 self.__dict__、self._cache 这类内部变量），都会再次调用 __getattribute__。如果你在方法里直接写 self.x 或 self.__dict__，就等于在递归入口里又踩了一脚递归入口。

正确防护：一律走 object.__getattribute__ 绕过自定义逻辑

所有需要读取属性值的地方，必须显式调用父类实现，不能依赖点号访问。这是唯一可靠方式。

• 想读原始 __dict__？用 object.__getattribute__(self, '__dict__')
• 想查某个字段是否已存在？用 object.__getattribute__(self, 'field_name')，别用 hasattr(self, 'field_name')（它内部会触发 __getattribute__）
• 想 fallback 到默认行为？统一用 super().__getattribute__(name)，它等价于 object.__getattribute__(self, name)
• 如果要访问的是描述符（比如 @property），也必须走 super()，否则可能跳过其 __get__ 逻辑

常见错误写法与对应修复

下面这些写法看着自然，但全都会崩：

# ❌ 错误：self.__dict__ 触发递归
def __getattribute__(self, name):
    if name in self.__dict__:  # boom
        return self.__dict__[name]
<h1>✅ 正确：绕过自定义逻辑取 <strong>dict</strong></h1><p>def <strong>getattribute</strong>(self, name):
d = object.<strong>getattribute</strong>(self, '<strong>dict</strong>')
if name in d:
return d[name]
</p>

再比如缓存场景：

# ❌ 错误：self._cache 是普通属性，访问即递归
def __getattribute__(self, name):
    cache = self._cache  # boom
<h1>✅ 正确：用 super() 或 object.<strong>getattribute</strong></h1><p>def <strong>getattribute</strong>(self, name):
try:
cache = super().<strong>getattribute</strong>('_cache')
except AttributeError:
cache = {}
object.<strong>setattr</strong>(self, '_cache', cache)
</p>

要不要用 __getattr__ 替代？

如果只是想拦截「不存在的属性」，__getattr__ 更安全、更简单，它只在 __getattribute__ 抛出 AttributeError 后才被调用，天然不递归。

• 适合做 fallback、动态生成、日志兜底
• 不适合做全局属性拦截（比如统一打日志、权限校验、类型转换），因为它根本看不到已存在的属性
• 很多场景其实不需要 __getattribute__ —— 先问自己：真要拦住 self.existing_field 吗？还是只拦 self.missing_thing？

真正需要 __getattribute__ 的地方不多，一旦用，就必须对每个属性访问都保持警惕，连 self.__class__ 和 self.__module__ 都得走 super()。

终于介绍完啦！小伙伴们，这篇关于《getattribute防止无限递归的正确写法》的介绍应该让你收获多多了吧！欢迎大家收藏或分享给更多需要学习的朋友吧~golang学习网公众号也会发布文章相关知识，快来关注吧！