Python 的 class 和 tuple 、 list 、 dict

by thinker

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$Python$ 之美，以精簡提供強大的能耐。其中 dictionary (map) 的概念貫穿奇筋八脈，支撐起 $Python$ 的主要內力。另外就是 tuple 、 list 的設計，讓資料的儲存和傳遞得以有效率的描述、傳達。因此， $Python$ programmer 常常以 dictionary 、tuple、list (以下稱為「三者」)，承載各種資料，在各模組之間傳遞。雖然方便，卻造就一些問題。

三者在儲存和傳遞資料時，極為方便。不必事先定義其結構，手到之處隨之成形。不需定義欄位、名稱、和型別，只需以固定的順序或 key 儲存，讀取者再依相同規則取出即可。這純然動態的特性，提供極大的方便，避免不必要宣告，使之有更高的可寫性 (writability)。

然而，三者提供了 writability ，卻失去了 readability。三者無法承載欄位的語意 (semantic)，對於莫生的資料，沒有提供足夠的線索，以進行猜測和解讀。相對於 class ，卻能提供一些有用的 meta data ，這對可讀性有很大的幫助， programmer 或 maintainer 可以透過 class 提供的資訊，例如欄位名稱，了解資料的語意。

class 的難處，在於 writability 不如三者，無法 just in place 的定義資料的格式，這大大的影嚮 programmer 的產能。但， programming 是一件何其複雜的工作，要處理的事情如雪花，但我們只有一個腦袋，同時間只能處理有限個數的資訊 (暫時記憶的容量大約為七)。因此，在處理大尺度的問題時，我們往往需要將問題抽象化，以降低資訊的數量。這時侯，將抽象概念進行命名就變的極重要。命名能幫助大腦了解抽象的概念，降低大腦的工作量，幫助大尺度問題的理解。

class 和三者各有其優缺點。因此，最好能交叉運用，以收截長補短之效。而其實作方法，必需依據問題本身的特性，而選擇最適的工具。個人建議，三者由於不承載有效的 meta data，因此最好只$應用$於小範圍之內。所謂小範圍，是指運用資訊的程式碼的散佈範圍，最好集中在小區域。單一 function 或單一模組內。如此，以三者承載的資料，能在很小的範圍內取得有效的線索，不致難以理解。對於傳遞較遠的資料，擴及數個函數或模組，最好是以 class 和其 instance 作為載具。資料源離使用處甚遠時，若無  meta data 傳遞語意資訊，在理解上將會有困難。一方面，語意資訊的存放位置較難以確定。另一方面，我們不確定傳遞的過程是否做了哪些改變，造成語意的變化。因此，透過 class 確定資料本身的語意，能有效的幫助理解。

$Python$ 作為一個動態語言， $coding$ 時， programmer 不用特別標定資料的型態。這個寫作上極為方便，但另一方面資料型態能幫助我們理解資料本身，而我們失去了這個好處。為 function 的參數、資料的欄位定一個好名字，是補足的方式。否則，如果無此盡的簡化下去，我們可能退化到指定 data offset (第幾個 byte) 的狀態。很明顯，這並不是我們所希望的。每一個設計都有其利弊，適當的選擇合適的工具，才是聰明的作法。

最後更新時間: 2008-12-07 13:43:49 CST | 引用

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