Dunder Methods ("Double Underscore", auch Magic oder Special Methods genannt) sind speziell benannte Methoden wie __init__, __str__, , die deinen Objekten die Integration mit Pythons ermöglichen. Python ruft sie automatisch als Reaktion auf Syntax auf — z.B. ruft auf.
__len__len(obj)obj.__len__()class Vector:
def __init__(self, x, y): # constructor — Vector(1, 2)
self.x, self.y = x, y
def __repr__(self): # repr(v) and the REPL — for developers
return f"Vector({self.x}, {self.y})"
def __str__(self): # str(v) / print(v) — for users
return f"({self.x}, {self.y})"
def __add__(self, other): # enables the + operator: v1 + v2
return Vector(self.x + other.x, self.y + other.y)
def __eq__(self, other): # enables ==
return self.x == other.x and self.y == other.y
v1, v2 = Vector(1, 2), Vector(3, 4)
v1 + v2 # Vector(4, 6) — calls __add__
print(v1) # (1, 2) — calls __str__
v1 == Vector(1, 2) # True — calls __eq__
Durch die Definition dieser Methoden können deine benutzerdefinierten Objekte mit nativer Syntax (+, ==, print) arbeiten, genau wie eingebaute Typen.
__init__ → constructor (object creation)
__repr__ → unambiguous developer representation (debugging, REPL)
__str__ → readable user-facing string (print, str())
__len__ → len(obj)
__getitem__→ obj[key] (indexing/subscripting)
__iter__ / __next__ → make an object iterable (for loops)
__eq__, __lt__, __gt__ → comparison operators (==, <, >)
__add__, __sub__, __mul__ → arithmetic operators
__call__ → make an instance callable like a function: obj()
__contains__ → the `in` operator
__enter__ / __exit__ → context managers (with statement)
class Deck:
def __init__(self): self.cards = [...]
def __len__(self): return len(self.cards) # len(deck)
def __getitem__(self, i): return self.cards[i] # deck[0], and iteration/slicing!
deck = Deck()
len(deck) # works
for card in deck: # __getitem__ makes it iterable too
...
Durch die Implementierung von __len__ und __getitem__ verhält sich das Objekt wie eine Sequenz — es unterstützt len(), Indizierung, Iteration und Slicing.
Dunder Methods sind das Mittel, mit dem Python sein konsistentes, "alles ist ein Objekt"-Verhalten erreicht — sie ermöglichen es deinen benutzerdefinierten Klassen, sich nahtlos mit den Operatoren und eingebauten Funktionen der Sprache zu integrieren (+, ==, len(), for, [], with, print).
Dies ist die Grundlage von Pythons eleganter, polymorphischer Gestaltung ("Duck Typing" + das Datenmodell).
Wenn du die wichtigsten Dunders kennst — besonders __init__, __repr__/__str__, Vergleichs- und Arithmetikoperatoren sowie das Iterationsprotokoll — kannst du intuitive, pythonische Klassen erstellen, die sich wie native Typen anfühlen, und verstehst, wie die Syntax der Sprache in Methodenaufrufe abgebildet wird.