ООП в Python. Советы начинающим программистам

Объектно-ориентированное программирование (ООП) - это парадигма программирования, которая организует код вокруг объектов, а не действий, и данных, а не логики. Вот несколько советов по наилучшей практике при использовании ООП в Python:

1. Используйте классы для представления объектов реального мира: Классы должны представлять объекты реального мира, такие как Person, BankAccount, Employee и т.д., чьи характеристики и поведение могут быть определены в терминах атрибутов и методов соответственно. Это делает ваш код более организованным и простым в обслуживании.
2. Напишите короткие и понятные определения классов: Старайтесь, чтобы определения классов были краткими и сжатыми, объединяя связанные элементы. Группировка тесно связанных операций помогает прояснить, какие функции нуждаются в переопределении, если вы изменяете один аспект класса. Небольшие изменения впоследствии могут привести к большим переменам.
3. Следуйте правилам нормализации: Нормализация означает переход от конструкторов классов с высокой степенью связи (например, от вещей, упомянутых выше). Это включает в себя превращение сложных монолитных классов в простые каналы, координирующие распределенные отдельные задачи, выполняемые с помощью небольших частей, специализированных для одной цели. Применение этого, естественно, приводит к созданию более чистых API, более непосредственно ориентированных на конечных пользователей. Поскольку люди сначала продумывают, как действия соответствуют требованиям высокого уровня, затем эти размышления немедленно преобразуются в более простые блоки действий, формирующие лучшую организацию. Поскольку они рассматриваются на более высоких уровнях, почти автоматически ваши API становятся полноценными сервисами без потери точек входа в API, из-за чего соответствующие пользовательские интерфейсы кажутся бесполезными. Изменение фокуса на иерархической координации классов не только в веб-разработке, но и во всем приложении в целом. В целом, такой подход значительно сокращает время на этапе внедрения, решая проблемы технического обслуживания в дальнейшем, чтобы уменьшить зависимость от экспертов или команд, способных добавить что-либо стоящее, расширяя возможности проекта.
4. Напишите модульные тесты: Написание автоматических тестов для каждого модуля необходимо для обеспечения корректности и выявления проблем регрессии. Тесты занимают меньше места в долгосрочной перспективе и сокращают затраты на анализ, поскольку выявили много ошибок ранее, до того, как для крупных расширений потребовалось больше разработчиков. Долгосрочное тестирование предотвращает более длительные этапы разработки, увеличивая разработчиков, создавая перерасход средств, что в конечном итоге наносит ущерб прибыльности, которую компании иногда не могут преодолеть на ранних стадиях роста, все еще нанимая персонал с более низкими зарплатами, особенно после IPO.