Komuniti Python sedang mengadakan perbincangan hangat mengenai bila perlu menggunakan kelas dan bila alternatif yang lebih mudah mungkin lebih baik. Walaupun kelas merupakan ciri berkuasa dalam keupayaan pengaturcaraan berorientasikan objek Python , ramai pembangun berpendapat ia sering digunakan secara berlebihan, terutamanya oleh pengaturcara yang datang dari bahasa lain seperti Java .
 |
|---|
| Imej ini menyerlahkan bahasa pengaturcaraan Python , yang sering dibincangkan dalam konteks penggunaan kelas berbanding alternatif yang lebih mudah |
Hujah Menentang Penggunaan Kelas Secara Berlebihan
Ramai pembangun Python yang berpengalaman menyatakan kekecewaan terhadap penggunaan kelas yang tidak perlu. Sentimen ini amat kuat di kalangan mereka yang pernah melihat kelas disalahgunakan dalam projek sumber terbuka. Seorang pembangun menyatakan bahawa mereka secara refleks berasa ngeri apabila melihat kata kunci kelas, setelah menyaksikan terlalu banyak kes di mana penyelesaian yang lebih mudah sepatutnya berfungsi dengan lebih baik.
Hujah teras berpusat pada falsafah Python mengenai kesederhanaan. Apabila sesuatu tugas melibatkan tindakan tunggal atau operasi tanpa keadaan, membungkusnya dalam kelas sering menambah kerumitan yang tidak perlu. Fungsi, sebagai warganegara kelas pertama dalam Python , kerap menyediakan penyelesaian yang lebih bersih.
Struktur Data: Kelas vs Alternatif Terbina Dalam
Perdebatan menjadi amat menarik mengenai bekas data. Walaupun kelas tradisional berfungsi untuk menyimpan data, Python menawarkan beberapa alternatif yang menghasilkan kod boilerplate yang lebih sedikit. Tupel bernama dan kelas data secara automatik menyediakan kaedah berguna seperti perwakilan rentetan dan operasi perbandingan tanpa pelaksanaan manual.
Walau bagaimanapun, komuniti terbahagi mengenai pendekatan ini. Sesetengah pembangun berpendapat bahawa menggunakan struktur data mudah seperti kamus mewujudkan pengaturcaraan tanpa skema yang menjadi hutang teknikal apabila projek berkembang. Mereka lebih suka struktur eksplisit yang disediakan oleh kelas, walaupun untuk bekas data yang mudah.
Ia baik untuk skrip kecil sekali sahaja, tetapi apabila kerumitan perisian anda berkembang, skema tersirat (dan sering tidak didokumentasikan langsung) bertukar menjadi hutang teknologi.
Perbandingan Alternatif Kelas
| Kes Penggunaan | Kelas Tradisional | Alternatif yang Disyorkan | Faedah |
|---|---|---|---|
| Penyimpanan data mudah | Kaedah __init__ tersuai |
namedtuple atau @dataclass |
Kaedah yang dijana secara automatik, kurang kod berulang |
| Operasi tanpa keadaan | Kelas dengan @staticmethod |
Fungsi biasa | Lebih mudah, lebih Pythonic |
| Pengelompokan pemalar | Kelas dengan pembolehubah kelas | Pemalar peringkat modul | Memanfaatkan sistem modul Python |
| Pengurusan keadaan mudah | Kelas dengan pembolehubah instance | dict atau list terbina dalam |
Langsung, tiada abstraksi yang tidak perlu |
Hujah Penaipan dan Dokumentasi
Sebahagian besar perbincangan memberi tumpuan kepada petunjuk jenis dan dokumentasi kod. Pembangun yang bekerja pada projek yang lebih besar sering lebih suka kelas kerana ia menyediakan maklumat jenis yang jelas dan berfungsi sebagai dokumentasi hidup. Pendekatan berasaskan kamus, walaupun lebih mudah pada mulanya, boleh menjadi lebih sukar untuk diselenggara apabila pangkalan kod berkembang.
Ini telah membawa kepada kompromi yang menarik. Sesetengah pembangun bermula dengan struktur mudah semasa membuat prototaip, kemudian mengukuhkannya menjadi kelas sebaik sahaja skema menjadi jelas. Yang lain menggunakan alatan seperti Pydantic , yang menyediakan pengesahan dan keselamatan jenis sambil mengekalkan kesederhanaan yang ditawarkan oleh kelas data.
Bila Kelas Benar-Benar Masuk Akal
Walaupun terdapat kritikan, komuniti mengakui bahawa kelas mempunyai tempatnya. Ia amat berharga untuk struktur data yang kompleks seperti Pandas DataFrames , di mana gabungan data dan tingkah laku membenarkan pendekatan berorientasikan objek. Pembangunan permainan adalah satu lagi bidang di mana kelas secara semula jadi memodelkan entiti dengan kedua-dua keadaan dan tingkah laku.
Wawasan utama daripada perbincangan ialah fleksibiliti Python membolehkan pembangun memilih alat yang sesuai untuk setiap situasi. Daripada lalai kepada kelas kerana ia tersedia, komuniti menggalakkan pemikiran mengenai sama ada alternatif yang lebih mudah mungkin lebih sesuai.
Bila Perlu Guna Kelas Berbanding Alternatif Lain
Guna Kelas Bila:
- Menggabungkan keadaan dan tingkah laku bersama-sama
- Objek mempunyai kaedah yang jelas berkaitan dengan datanya
- Memodelkan struktur yang kompleks dan berhierarki
- Memerlukan pewarisan dan komposisi
- Bekerja dengan sistem besar dan kompleks yang memerlukan skema yang jelas
Guna Alternatif Lain Bila:
- Menyimpan data mudah tanpa tingkah laku yang kompleks
- Menjalankan operasi utiliti tanpa keadaan
- Mengumpulkan pemalar yang berkaitan
- Menguruskan keadaan mudah yang boleh diubah
- Membuat prototaip atau menulis skrip kecil
Kesimpulan
Perdebatan ini mencerminkan falsafah Python yang lebih luas iaitu mempunyai pelbagai cara untuk menyelesaikan masalah sambil menggalakkan pembangun memilih pendekatan yang paling mudah dibaca dan diselenggara. Walaupun kelas kekal penting untuk senario yang kompleks, komuniti semakin menghargai kesederhanaan dan alternatif terbina dalam untuk tugas yang mudah. Perbincangan ini berfungsi sebagai peringatan bahawa kod Python yang baik sering bermaksud mengetahui bila tidak menggunakan ciri tertentu, walaupun ia tersedia.
Nota: Kelas data secara teknikalnya masih kelas tetapi menggunakan penghias untuk menghasilkan kaedah biasa secara automatik, mengurangkan kod boilerplate.
Rujukan: You might not need a Python class