Python中的属性访问顺序与__getattribute__、__getattr__的区别

1. 问题描述
在Python面向对象编程中，当我们访问一个对象的属性时（如obj.attr），Python会按照特定的顺序查找这个属性。其中__getattribute__和__getattr__是两个重要的魔术方法，它们都参与属性访问过程，但有着本质区别。理解它们的执行顺序和用途是掌握Python属性访问机制的关键。

2. 属性访问的基本流程

当访问obj.attr时，Python解释器按照以下顺序查找属性：

步骤1：调用__getattribute__方法

• 这是属性访问的第一入口，每次访问属性都会无条件调用
• 该方法在object基类中已有默认实现
• 如果重写此方法，必须小心处理，否则容易导致递归调用

步骤2：查找实例字典

• 通过__getattribute__在实例的__dict__中查找属性
• 如果找到，直接返回该属性值

步骤3：查找类字典

• 如果在实例字典中没找到，继续在类的__dict__中查找
• 包括继承链上的所有父类

步骤4：调用__getattr__方法（如果定义了）

• 只有当以上步骤都找不到属性时才会调用
• 这是属性查找的"最后防线"，用于处理不存在的属性

3. __getattribute__方法详解

定义与特点：

class MyClass:
    def __getattribute__(self, name):
        # 每次属性访问都会调用此方法
        print(f"访问属性: {name}")
        # 必须调用父类的__getattribute__来避免递归
        return super().__getattribute__(name)

关键特性：

• 无条件调用：访问任何属性都会触发，包括特殊方法和私有属性
• 容易产生递归：如果实现不当会陷入无限递归
• 性能影响：由于每次属性访问都执行，对性能有显著影响

递归陷阱示例：

class BadExample:
    def __getattribute__(self, name):
        # 错误：这会导致递归调用！
        return self.__dict__[name]  # 访问self.__dict__又会触发__getattribute__
        
class GoodExample:
    def __getattribute__(self, name):
        # 正确：使用super()或直接调用object的方法
        return object.__getattribute__(self, name)

4. __getattr__方法详解

定义与用途：

class MyClass:
    def __getattr__(self, name):
        # 只有当正常属性查找失败时才会调用
        print(f"属性 {name} 不存在")
        return f"默认值: {name}"

关键特性：

• 条件性调用：只在属性不存在时调用
• 安全无递归：不会产生递归问题
• 常用场景：实现动态属性、属性别名、向后兼容等

5. 完整执行流程示例

通过一个具体例子展示完整的属性访问顺序：

class AttributeDemo:
    def __init__(self):
        self.existing_attr = "存在的属性"
    
    def __getattribute__(self, name):
        print(f"1. __getattribute__被调用，查找属性: {name}")
        try:
            # 尝试通过父类方法正常查找
            result = super().__getattribute__(name)
            print(f"2. 找到属性 {name} = {result}")
            return result
        except AttributeError as e:
            print(f"2. 属性 {name} 查找失败")
            # 将异常抛给上层，让__getattr__有机会处理
            raise
    
    def __getattr__(self, name):
        print(f"3. __getattr__被调用，处理不存在的属性: {name}")
        return f"动态创建的属性: {name}"

# 测试代码
demo = AttributeDemo()
print("=== 访问存在的属性 ===")
print(demo.existing_attr)

print("\n=== 访问不存在的属性 ===")
print(demo.non_existing_attr)

执行结果分析：

=== 访问存在的属性 ===
1. __getattribute__被调用，查找属性: existing_attr
2. 找到属性 existing_attr = 存在的属性
存在的属性

=== 访问不存在的属性 ===
1. __getattribute__被调用，查找属性: non_existing_attr
2. 属性 non_existing_attr 查找失败
3. __getattr__被调用，处理不存在的属性: non_existing_attr
动态创建的属性: non_existing_attr

6. 实际应用场景对比

__getattribute__适用场景：

• 需要对所有属性访问进行拦截和记录
• 实现属性访问控制或权限检查
• 属性访问的统一处理逻辑

class AccessLogger:
    def __getattribute__(self, name):
        # 记录所有属性访问
        print(f"日志: 访问属性 {name}")
        return super().__getattribute__(name)

__getattr__适用场景：

• 实现动态属性或虚拟属性
• 为不存在的属性提供默认值
• 实现向后兼容的API

class DynamicAttributes:
    def __getattr__(self, name):
        if name.startswith("dynamic_"):
            return f"这是动态属性: {name}"
        raise AttributeError(f"属性 {name} 不存在")

7. 重要注意事项

1. 避免在__getattribute__中直接访问实例属性，否则会导致递归
2. __getattr__只在属性不存在时调用，不能用于重写已有属性
3. 描述符协议优先于这两个方法，如果属性是描述符，会先调用描述符的方法
4. 性能考虑：__getattribute__影响所有属性访问，应谨慎使用

通过理解这两个方法的执行顺序和区别，你可以更精确地控制Python对象的属性访问行为，实现各种高级的面向对象编程技巧。