Марк Лутц - Программирование на Python [Том 1]

Шаг 3: переход к ООП

Давайте отвлечемся на минутку и посмотрим, куда мы пришли. Итак, в настоящий момент у нас имеется две реализации базы данных: на

основе модуля shelve и на основе модуля pickle, в которой каждая запись сохраняется в отдельном файле, - этого вполне достаточно для хранения простых данных. Наши записи представлены простыми словарями, которые обеспечивают более простой и понятный доступ к полям, чем списки (то есть не по числовым индексам, а по ключам). Однако словари имеют некоторые ограничения, которые могут оказаться существенными по мере разработки программы.

Во-первых, у нас не предусмотрено место для централизованного хранения логики обработки записей. Операции извлечения фамилии и увеличения оклада, например, могут выполняться так:

>>> import shelve

>>> db = shelve.open(‘people-shelve')

>>> bob = db[‘bob']

>>> bob[‘name'].split()[-1] # вернет фамилию Боба ‘Smith’

>>> sue = db[‘sue']

>>> sue[‘pay'] *= 1.25 # увеличит оклад Сью

>>> sue[‘pay']

75000.0

>>> db[‘sue'] = sue >>> db.close()

Такое решение вполне пригодно для небольших программ. Но если когда-нибудь потребуется изменить логику извлечения фамилии или увеличения оклада, нам, возможно, придется обновить подобный программный код во множестве мест в программе. На практике даже просто отыскать все такие фрагменты может оказаться достаточно сложным делом - копирование одинаковых фрагментов программного кода рано или поздно обязательно даст знать о себе.

Подобные фрагменты предпочтительнее скрывать, то есть инкапсулировать. Эти операции можно было бы реализовать в виде функций в одном модуле и тем самым избежать избыточности, но при таком подходе функции никак не будут связаны с самими записями. Нам же желательно связать логику обработки с данными, хранящимися в базе данных, чтобы ее проще было понимать, отлаживать и многократно использовать.

Другой недостаток использования словарей для представления записей заключается в том, что со временем их становится трудно расширять. Например, представьте, что имеется набор полей данных или различные процедуры, увеличивающие оклад для разных сотрудников по-разному (например, кто-то может получать ежегодную прибавку, а кто-то - нет). Если нам когда-нибудь потребуется расширить программу, сделать это будет очень сложно, так как нет простого и естественного способа расширить простые словари. С учетом дальнейшего роста нам

хотелось бы, чтобы наше программное обеспечение предусматривало возможность расширения и настройки естественными способами.

Если вы уже погружались в изучение Python, то, наверное, знаете, что это тот случай, когда начинает проявляться привлекательность ООП:

Структурирование

Благодаря ООП появляется возможность связать логику обработки записей с самими записями - классы представляют собой программные единицы, объединяющие логику и данные, а наследование позволяет легко избежать избыточности программного кода.

Инкапсуляция

Благодаря ООП можно скрыть детали реализации таких операций, как обработка имени или увеличение оклада, внутри методов - то есть в дальнейшем мы легко сможем изменять реализацию методов, не влияя на работоспособность программного кода, использующего их.

Специализация

Применение ООП обеспечивает естественный способ дальнейшего расширения. Классы могут расширяться и специализироваться за счет создания новых подклассов, без изменения или нарушения работоспособности существующего программного кода.

Таким образом, в объектно-ориентированном программировании мы специализируем и повторно используем программный код, а не переписываем его заново. ООП в Python является дополнительной возможностью, которая, честно признаться, лучше подходит для решения стратегических, а не тактических задач. ООП лучше подходит, когда у вас имеется время для предварительного планирования, что может оказаться непозволительной роскошью, когда ваши пользователи уже начали штурмовать ворота.

Преимущества структурирования и повторного использования программного кода в крупных системах, которые продолжают развиваться в течение длительного времени, перевешивают затраты на изучение ООП и способны существенно сократить время разработки. Даже в нашем простом случае возможность специализации и снижения избыточности, которую дают классы, может оказаться решающим преимуществом.

Использование классов