Métodos dunder ("double underscore," também chamados de métodos magic/special) são métodos com nomes especiais como __init__, __str__, __len__ que permitem que seus objetos se integrem com operadores e funções integradas do Python. Python os chama automaticamente em resposta à sintaxe — por exemplo, len(obj) chama obj.__len__().
Fazer objetos se comportarem como tipos integrados
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__
Definir esses métodos permite que seus objetos personalizados funcionem com sintaxe nativa (+, ==, print) assim como tipos integrados.
Métodos dunder comuns
__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)
Exemplo: tornando um objeto iterável e indexável
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
...
Implementar __len__ e __getitem__ faz o objeto se comportar como uma sequência — suportando len(), indexação, iteração e slicing.
Por que isso importa
Métodos dunder são como Python alcança sua sensação consistente de "tudo é um objeto" — eles permitem que suas classes personalizadas se integrem perfeitamente com os operadores da linguagem e funções integradas (+, ==, len(), for, [], with, print).
Esta é a base do design elegante e polimórfico do Python ("duck typing" + o modelo de dados).
Conhecer os principais dunders — especialmente __init__, __repr__/__str__, operadores de comparação e aritmética, e o protocolo de iteração — permite construir classes intuitivas e pythônicas que parecem tipos nativos, e explica como a sintaxe da linguagem é mapeada em chamadas de método sob o capô.