Python中的动态方法解析与__getattr__、__getattribute__的交互机制

描述
在Python中，当访问对象的属性或方法时，解释器会按照特定的顺序在类层次结构中查找。__getattr__和__getattribute__是两个用于拦截属性访问的特殊方法，但它们的触发时机和行为有本质区别。理解它们的交互机制对于实现动态属性处理、代理模式或惰性加载至关重要。本知识点将逐步解析两者的调用顺序、适用场景及常见陷阱。

解题过程

1. 基础属性查找流程
   Python的属性访问默认遵循以下顺序：

   • 检查实例的__dict__（即实例属性）。
   • 检查类的__dict__（即类属性）。
   • 沿MRO（方法解析顺序）检查基类的__dict__。
   • 若未找到，触发__getattr__（如果定义）。

   例如：

   class Example:
       def __getattr__(self, name):
           return f"动态属性: {name}"
   
   obj = Example()
   print(obj.undefined_attr)  # 输出：动态属性: undefined_attr
   

2. __getattribute__的优先级

   • __getattribute__是无条件触发的，每次属性访问都会首先调用它（包括访问已存在的属性）。
   • 如果类中定义了__getattribute__，它会覆盖默认的属性查找流程。
   • 在__getattribute__中需避免递归调用（例如通过object.__getattribute__(self, name)显式调用父类方法）。

   示例：

   class Example:
       def __getattribute__(self, name):
           print(f"拦截属性: {name}")
           return object.__getattribute__(self, name)  # 必须显式调用父类避免递归
   
   obj = Example()
   obj.existing_attr = 42
   print(obj.existing_attr)  # 先打印"拦截属性: existing_attr"，再输出42
   

3. __getattr__的补充角色

   • 仅当默认查找流程（包括__getattribute__）未找到属性时，才会调用__getattr__。
   • 常用于处理“缺失属性”，实现动态生成属性或友好错误提示。

   交互示例：

   class DynamicClass:
       def __getattribute__(self, name):
           if name == "blocked":
               raise AttributeError("属性被禁止访问")
           return object.__getattribute__(self, name)
   
       def __getattr__(self, name):
           return f"动态生成: {name}"
   
   obj = DynamicClass()
   print(obj.test)      # 输出：动态生成: test（因test不存在）
   print(obj.blocked)   # 抛出AttributeError: 属性被禁止访问
   

4. 避免递归的陷阱

   • 在__getattribute__内直接访问self.xxx会再次触发__getattribute__，导致无限递归。
   • 正确做法：始终使用object.__getattribute__()或super().__getattribute__()。

   错误示例：

   class RecursiveExample:
       def __getattribute__(self, name):
           return self.name  # 错误！触发递归
   

   修正：

   class SafeExample:
       def __getattribute__(self, name):
           return object.__getattribute__(self, name)  # 安全访问
   

5. 实际应用场景

   • 代理模式：通过__getattribute__将属性请求转发给其他对象。
   • 惰性加载：在__getattr__中首次访问时计算或加载属性值。
   • 属性访问控制：在__getattribute__中检查权限或记录日志。

   惰性加载示例：

   class LazyLoader:
       def __init__(self):
           self._data = None
   
       def __getattr__(self, name):
           if name == "data":
               if self._data is None:
                   print("加载数据...")
                   self._data = "大型数据"
               return self._data
           raise AttributeError(f"无属性 {name}")
   
   loader = LazyLoader()
   print(loader.data)  # 首次访问触发加载，输出"加载数据..."和"大型数据"
   print(loader.data)  # 直接返回缓存值
   

总结

• __getattribute__拦截所有属性访问，需谨慎处理递归。
• __getattr__是查找链的“最后防线”，仅对缺失属性生效。
• 两者结合可实现灵活的属性管理，但需明确分工以避免冲突。