Que sont les méthodes dunder et comment s'inscrivent-elles dans le modèle de données ?

Les méthodes dunder sont les méthodes spéciales à double tiret bas vers lesquelles la syntaxe Python redirige. Appeler len sur un objet invoque dunder len, l'opérateur plus invoque dunder add, et une boucle for invoque dunder iter. Les implémenter fait que votre classe se comporte comme un type natif, donc les protocoles du langage fonctionnent sur vos objets au lieu que vous inventiez des noms de méthodes maison.

Ce sont les points d'accroche que l'interpréteur appelle quand vous utilisez de la syntaxe. L'accès par crochets va vers dunder getitem, le mot-clé in vers dunder contains, l'égalité vers dunder eq, et ainsi de suite. L'idée est que Python définit le comportement par des protocoles plutôt que par des interfaces dont on hérite, donc si mon objet implémente dunder iter et dunder next, c'est un itérateur, point, aucune classe de base requise. En pratique celles que j'implémente le plus sont repr, eq et hash. Repr surtout, parce qu'un bon repr qui montre les champs identifiants transforme une session de débogage inutile en une session de cinq minutes, alors que les object at 0x7f par défaut ne vous apprennent rien. Je fais attention à traiter eq et hash ensemble, puisque définir eq sans hash rend les instances non hachables et elles cessent silencieusement de fonctionner comme clés de dictionnaire. Sur un modèle métier que j'ai construit, ajouter dunder lt nous a permis de trier les enregistrements avec le sorted natif au lieu de passer une fonction key partout.