Quand devriez-vous utiliser `__getattr__` vs `__getattribute__` en Python ?

getattr vs getattribute en Python

Comprendre la distinction entre __getattr__ et __getattribute__ est crucial lorsque vous travaillez avec des objets Python. Les deux méthodes sont conçues pour contrôler la manière dont les attributs sont récupérés à partir d'un objet, mais elles remplissent des fonctions différentes et ont des cas d'utilisation spécifiques.

Classes de nouveau style

Avant de plonger dans les différences entre __getattr__ et __getattribute__, il vaut la peine de clarifier le concept de « classes de nouveau style ». En Python, il existe deux types de classes : le nouveau style et l'ancien style. Les classes de nouveau style sont celles qui héritent de la classe d'objet explicitement ou implicitement, tandis que les classes de style ancien sont celles de Python 2.x pour lesquelles aucune classe de base n'est définie. Cependant, cette distinction n'est pas pertinente pour le choix entre __getattr__ et __getattribute__.

getattr vs getattribute

__getattr__ est invoqué lors de l'accès à un attribut qui n'est pas trouvé dans le dictionnaire de l'objet ou dans l'une de ses classes de base. Il permet d'implémenter un mécanisme de repli pour récupérer les attributs qui n'existent pas sur l'objet lui-même. Cette méthode est couramment utilisée pour fournir un accès dynamique aux attributs, comme dans les scénarios de métaprogrammation.

__getattribute__, en revanche, est invoqué lors de l'accès à un attribut de l'objet, qu'il existe ou non. Il est appelé avant que le dictionnaire ou les classes de base de l'objet ne soient vérifiés. La mise en œuvre de __getattribute__ peut être délicate car elle nécessite une manipulation minutieuse pour éviter une récursion infinie.

Quand utiliser getattr ou getattribute

Pour résumer, __getattr__ doit être utilisé lorsque vous souhaitez gérer la récupération d'attributs pour les attributs manquants, fournissant ainsi un mécanisme de secours. __getattribute__, bien que plus polyvalent, peut être plus complexe à mettre en œuvre correctement et n'est généralement pas nécessaire dans la plupart des cas pratiques.

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