Python属性访问优先调用__getattribute__（每次访问都触发，负责完整查找流程），仅当其抛出AttributeError时才调用__getattr__（仅兜底处理不存在的属性）。
Python中属性访问不是简单查字典，而是一套有严格优先级的机制。理解__getattribute__和__getattr__的分工与触发时机，是写出可预测、可调试的对象行为的关键。
__getattribute__：每次属性访问都经过它
__getattribute__是属性访问的“守门人”，只要对象支持该方法（所有新式类默认继承自object，都具备），**每次**通过点号（obj.attr）或getattr()访问任意属性时，都会先调用它。它负责整个查找流程的调度——包括实例字典、类字典、父类MRO链、描述符协议等。
⚠️ 注意：在__getattribute__内部访问自身属性（如self.__dict__）必须用super().__getattribute__，否则会无限递归。
- 它比
__getattr__更底层、更早执行 - 即使属性存在，也会被拦截；若抛出
AttributeError，才可能继续走__getattr__ - 重写时务必小心，避免意外阻断正常访问（比如忘记处理
__dict__、__class__等特殊属性）
__getattr__：仅当常规查找失败后才调用
__getattr__是“兜底函数”——只有当Python按标准顺序（实例__dict__ → 类及MRO中数据描述符 → 类及MRO中非数据描述符/普通属性）都找不到目标属性时，才会调用它。它不参与常规属性命中流程。
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- 适用于实现动态属性、代理模式、日志记录或提供默认值
- 不会影响已存在的属性访问，安全性更高
- 例如：
obj.missing_attr触发__getattr__，但obj.existing_attr完全绕过它
两者典型协作场景
常见做法是用__getattribute__做统一拦截（如审计、权限检查），再把“查不到”的情况交给__getattr__处理；或者只用__getattr__实现轻量级动态行为，避开__getattribute__的复杂性。
- 想记录所有属性读取？重写
__getattribute__，并在最后调用super()委托 - 只想给不存在的属性返回默认值（如
None或计算结果）？直接定义__getattr__即可 - 同时定义两者时，确保
__getattribute__在抛出AttributeError前已穷尽所有查找路径
一个简明对比示例
假设类A中定义了__getattribute__和__getattr__：
→ 访问a.x（x存在）：只进__getattribute__，不进__getattr__
→ 访问a.y（y不存在）：先进__getattribute__，查无结果并抛AttributeError，再进__getattr__
这种分层设计让Python既保持灵活性，又不牺牲性能和可预测性。
