这篇文章主要介绍python中面向对象的使用限制有哪些，文中介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们一定要看完！

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python主要应用领域有哪些

1、云计算，典型应用OpenStack。2、WEB前端开发，众多大型网站均为Python开发。3.人工智能应用，基于大数据分析和深度学习而发展出来的人工智能本质上已经无法离开python。4、系统运维工程项目，自动化运维的标配就是python+Django/flask。5、金融理财分析，量化交易，金融分析。6、大数据分析。

1、不需要使用面向对象。

举个例子，例如下面的代码根本不需要使用面向对象。

class ApiClient:
   def __init__(self, root_url: str, session_cls: sessionmaker):
       self.root_url = root_url
       self.session_cls = session_cls
 
   def construct_url(self, entity: str) -> str:
       returnf"{self.root_url}/v1/{entity}"
 
   def get_items(self,entity: str) -> List[Item]:
       resp = requests.get(self.construct_url(entity))
       resp.raise_for_status()
       return [Item(**n) for n in resp.json()["items"]]
 
   def save_items(self, entity: str) -> None:
       with scoped_session(self.session_cls)as session:
            session.add(self.get_items(entity)) 
 
class ClientA(ApiClient):
   def construct_url(self, entity: str) -> str:
       returnf"{self.root_url}/{entity}" 
 
class ClientB(ApiClient):
   def construct_url(self, entity: str) -> str:
       returnf"{self.root_url}/a/special/place/{entity}"
 
client_a = ClientA("https://client-a",session_cls)
client_a.save_items("bars")

我们在这里使用了面向对象，因为我们想把root_url绑定到某个对象，我们不想每次都传递sessionmaker。我们还想使用继承，在调用的途中访问一种方法。

但是，只有数据传输和函数才能实现吗？

@dataclass
class Client:
   root_url: str
   url_layout: str
 
client_a = Client(
   root_url="https://client-a",
   url_layout="{root_url}/{entity}",
)
 
client_b = Client(
   root_url="https://client-b",
   url_layout="{root_url}/a/special/place/{entity}",
)
 
def construct_url(client: Client, entity: str) -> str:
   returnclient.url_layout.format(root_url=client.root_url, entity=entity)
 
def get_items(client: Client, entity: str) -> List[Item]:
   resp = requests.get(construct_url(client, entity))
   resp.raise_for_status()
   return [Item(**n) for n in resp.json()["items"]]
 
def save_items(client: Client, session_cls: session_cls, entity: str) -> None:
   withscoped_session(session_cls) as session:
       session.add(get_items(client, entity))
 
save_items(client_a,session_cls, "bars")

必须随时传达Client和session_cls。

但是有什么关系呢？代码量甚至减少了10%。这样写出来的代码很容易理解，不需要使用对象。

有人管理这种写法叫做函数袋。也就是说，整个代码由有类型的数据和很多模块作用域的函数构成。

那么，全局变量如何处理呢？您可以参考本文(https://leontrolski.github.io/sane-config.html)，在整个应用程序的生命周期内重用config或db的session。

界面、抽象类怎么办？其实你不需要它们，直接写代码就可以了。从平心来看，Python有类型标记后，函数袋的风格开始发挥真正的魅力。

不纯粹的函数怎么办？

如果您想使用纯函数编程，您可能想编写纯类别，然后使用不纯的适配器例子进行一些处理:getting-the-curent-datetime/API-calls/talking-to-the-db/other-impure-stuff。这个想法很好。事实上，你可以直接使用freezegun、responses等方法来避免大量的麻烦。

2、例外。

但是，也有例外的情况

你可能注意到，重构的代码中加入了@dataclass，它们只是记录类型。Python3可直接支持这些，无需使用套路类。

使用Exception的子类没问题。使用try:..exceptSomeClass:..基本上形成层次，但没关系。不要太复杂。

Enum和上面一样，非常适合Python。

在极其罕见的情况下(至少在应用程序开发中很少见)，你可能会想到一种非常有用的类型，然后到处使用ndas.DataFrame/sqlalchemy.Session一样。但一般来说，不要欺骗自己，也不要欺骗自己，说我们正在建立一个伟大的应用程序。谦虚使人进步。

3、面向对象的弊端。

在这篇文章的开头，我说对方本身没有什么问题，其实对方不仅没有帮助，还经常混淆问题，鼓励不好的做法

鼓励对方修改数据。函数非常反对修改参数。如果你不相信，你可以试试，但不要生气。

面向对象只是回归的全局变量。无法在函数之间共享数据。self强制使用更小的状态空间制作容易测试的函数。

混合数据和函数会加剧序列化的难度，而在当今RESTAPI流行的情况下，序列化是非常有用的。

面向对象带来疯狂的继承体系统，关于这个话题的讨论遍地都是。

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