首先是一些基础知识。

对于对象，您需要处理它们的属性。通常，我们使用instance。attribute。有时我们需要更多的控制(当我们事先不知道属性的名称时)。

例如，instance。属性将变成getattr(instance, attribute_name)。使用这个模型，我们可以通过以字符串形式提供attribute_name来获取属性。

使用__getattr__

你也可以告诉一个类如何处理它没有显式管理的属性，并通过__getattr__方法做到这一点。

每当您请求一个尚未定义的属性时，Python都会调用此方法，因此您可以定义如何处理它。

一个经典的用例:

class A(dict):
    def __getattr__(self, name):
       return self[name]
a = A()
# Now a.somekey will give a['somekey']

__getattribute__的注意事项和使用

如果你需要捕获每个属性，不管它是否存在，使用__getattribute__代替。区别在于__getattr__只会在实际上不存在的属性时被调用。如果你直接设置一个属性，引用该属性将检索它而不调用__getattr__。

__getattribute__一直被调用。

每当发生属性访问时调用__getattribute__。

class Foo(object):
    def __init__(self, a):
        self.a = 1

    def __getattribute__(self, attr):
        try:
            return self.__dict__[attr]
        except KeyError:
            return 'default'
f = Foo(1)
f.a

这将导致无限递归。这里的罪魁祸首是return self.__dict__[attr]这一行。让我们假设(这非常接近事实)所有属性都存储在self中。__dict__和可用的名称。这条线

f.a

尝试访问f的a属性。这将调用f.__getattribute__('a')。__getattribute__然后尝试加载self.__dict__。__dict__是self == f的一个属性，因此python调用f.__getattribute__('__dict__')，它再次尝试访问属性'__dict__'。这是无限递归。

如果使用__getattr__代替

它永远不会运行，因为f有一个a属性。 如果它已经运行(假设你要求f.b)，那么就不会调用它来查找__dict__，因为它已经在那里，并且只有在所有其他查找属性的方法都失败时才会调用__getattr__。

使用__getattribute__编写上述类的“正确”方式是

class Foo(object):
    # Same __init__

    def __getattribute__(self, attr):
        return super().__getattribute__(attr)

super().__getattribute__(attr)将“最近的”超类(正式地说，是类的方法解析顺序(method Resolution Order, MRO)中的下一个类)的__getattribute__方法绑定到当前对象自身，然后调用它并让它完成工作。

所有这些麻烦都可以通过使用__getattr__来避免，它可以让Python做正常的事情，直到找不到属性。在这一点上，Python将控制权交给你的__getattr__方法，并让它想出一些东西。

同样值得注意的是，使用__getattr__可能会遇到无限递归。

class Foo(object):
    def __getattr__(self, attr):
        return self.attr

我把这个留作练习。

I think the other answers have done a great job of explaining the difference between __getattr__ and __getattribute__, but one thing that might not be clear is why you would want to use __getattribute__. The cool thing about __getattribute__ is that it essentially allows you to overload the dot when accessing a class. This allows you to customize how attributes are accessed at a low level. For instance, suppose I want to define a class where all methods that only take a self argument are treated as properties:

# prop.py
import inspect

class PropClass(object):
    def __getattribute__(self, attr):
        val = super().__getattribute__(attr)
        if callable(val):
            argcount = len(inspect.getargspec(val).args)
            # Account for self
            if argcount == 1:
                return val()
            else:
                return val
        else:
            return val

来自交互式解释器:

>>> import prop
>>> class A(prop.PropClass):
...     def f(self):
...             return 1
... 
>>> a = A()
>>> a.f
1

当然，这是一个愚蠢的例子，你可能永远不想这样做，但它向你展示了从覆盖__getattribute__中获得的强大功能。

我已经听过了别人的精彩解释。然而，我从这个博客Python Magic Methods和__getattr__找到了一个简单的答案。以下所有内容都来自那里。

使用__getattr__魔术方法，我们可以拦截不存在的属性查找，并做一些事情，使它不会失败:

class Dummy(object):

    def __getattr__(self, attr):
        return attr.upper()

d = Dummy()
d.does_not_exist # 'DOES_NOT_EXIST'
d.what_about_this_one  # 'WHAT_ABOUT_THIS_ONE'

但是如果属性存在，__getattr__将不会被调用:

class Dummy(object):

    def __getattr__(self, attr):
        return attr.upper()

d = Dummy()
d.value = "Python"
print(d.value)  # "Python"

__getattribute__类似于__getattr__，重要的区别是__getattribute__将拦截每个属性查找，不管属性是否存在。

class Dummy(object):

    def __getattribute__(self, attr):
        return 'YOU SEE ME?'

d = Dummy()
d.value = "Python"
print(d.value)  # "YOU SEE ME?"

在那个例子中，d对象已经有一个属性值。但是当我们试图访问它时，我们不会得到原始的期望值(“Python”);我们只是得到返回的__getattribute__。这意味着我们实际上已经失去了value属性;它已经变得“遥不可及”。