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写在前面

回顾一下,我们已经学习了 Python 的基本语法、数据类型、常用数据结构和文件操作、异常处理等。 到目前为止,我们主要采用的是 面向过程 (Procedural Programming) 的编程方式,即按照步骤一步一步地编写代码,解决问题。 这种方式对于简单的任务已经足够,但当程序变得越来越复杂,代码量越来越大时,面向过程编程可能会显得力不从心,代码难以组织、复用和维护。

代码复杂性带来的挑战:面向过程 vs 面向对象

想象一下,你要开发一个复杂的数据分析程序,需要处理各种类型的数据,进行各种复杂的分析操作,并生成各种类型的报告。 如果仍然采用面向过程的编程方式,代码可能会变得非常庞大、混乱,难以理解和维护:

  • 代码组织混乱,模块化程度低: 所有代码都堆积在一个或几个文件中,函数和数据之间没有明确的组织关系,代码结构混乱,模块化程度低,难以复用和扩展。
  • 数据和操作分离,代码可读性差: 数据和操作数据的函数是分离的,代码逻辑分散,难以理解和维护。 例如,要修改某个数据结构的操作,可能需要修改多个分散在不同地方的函数。</
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