- 译者序
- 前言
- 第1章 问答环节
- 第2章 Python 如何运行程序
- 第3章 如何运行程序
- 第4章 介绍 Python 对象类型
- 第5章 数字
- 第6章 动态类型简介
- 第7章 字符串
- 第8章 列表与字典
- 第9章 元组、文件及其他
- 第10章 Python 语句简介
- 第11章 赋值、表达式和打印
- 第12章 if 测试和语法规则
- 第13章 while 和 for 循环
- 第14章 迭代器和解析,第一部分
- 第15章 文档
- 第16章 函数基础
- 第17章 作用域
- 第18章 参数
- 第19章 函数的高级话题
- 第20章 迭代和解析,第二部分
- 第21章 模块:宏伟蓝图
- 第22章 模块代码编写基础
- 第23章 模块包
- 第24章 高级模块话题
- 第25章 OOP:宏伟蓝图
- 第27章 更多实例
- 第28章 类代码编写细节
- 第29章 运算符重载
- 第30章 类的设计
- 第31章 类的高级主题
- 第32章 异常基础
- 第34章 异常对象
- 第35章 异常的设计
- 第36章 Unicode 和字节字符串
- 字符串基础知识
- Python 的字符串类型
- 文本和二进制文件
- Python 3.0 中的字符串应用
- 转换
- 编码 Unicode 字符串
- 编码非ASCII文本
- 编码和解码非ASCII文本
- 其他 Unicode 编码技术
- 转换编码
- 在 Python 2.6 中编码 Unicode 字符串
- 源文件字符集编码声明
- 使用 Python 3.0 Bytes 对象
- 序列操作
- 创建 bytes 对象的其他方式
- 混合字符串类型
- 使用 Python 3.0(和 Python 2.6)bytearray 对象
- 使用文本文件和二进制文件
- Python 3.0 中的文本和二进制模式
- 类型和内容错误匹配
- 使用 Unicode 文件
- 在 Python 3.0 中处理 BOM
- Python 2.6 中的 Unicode 文件
- Python 3.0 中其他字符串工具的变化
- Struct二进制数据模块
- pickle对象序列化模块
- XML解析工具
- 本章小结
- 本章习题
- 习题解答
- 第37章 管理属性
- 第38章 装饰器
- 第39章 元类
- 附录A 安装和配置
- 附录B 各部分练习题的解答
- 作者介绍
- 封面介绍
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过度包装
如果运用得当的话,OOP的程序代码重用功能会在开发的攻坚阶段发挥其优越性。不过,有时候,OOP的抽象潜质会被过度使用,使代码晦涩难懂。如果类层次太深,程序就变得晦涩难懂。你得搜索许多类,才能找到某个运算是在做什么。
例如,我曾在一家C++公司碰到过数千个类(有些由机器产生),多达15层的继承。在这种复杂系统中,要解读方法调用,往往是一项很艰难的任务:即使是最基本的运算,都得看好几个类才行。实际上,系统的逻辑封装得太深,以至于在有些情况下,了解一段程序需要好几天时间去查找相关的文件才行。
Python程序设计最通用原则也适用于此:除非真的有必要,否则不要把事情弄得很复杂。把程序代码包裹很多层类直到人们难以理解为止,这绝对是个坏主意。抽象是多态和封装的基础,只要恰当地使用就会成为非常高效的工具。然而,如果要类接口保持直观性,避免代码过于抽象,并且保持类层次的简短和平坦(除非有充足的理由不这样),就能够让调试变得简单,也有助于提高代码的可维护性。
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