写在前面
回顾一下，我们已经学习了 Python 的基本语法、数据类型、常用数据结构和文件操作、异常处理等。 到目前为止，我们主要采用的是 面向过程 (Procedural Programming) 的编程方式，即按照步骤一步一步地编写代码，解决问题。 这种方式对于简单的任务已经足够，但当程序变得越来越复杂，代码量越来越大时，面向过程编程可能会显得力不从心，代码难以组织、复用和维护。
代码复杂性带来的挑战：面向过程 vs 面向对象
想象一下，你要开发一个复杂的数据分析程序，需要处理各种类型的数据，进行各种复杂的分析操作，并生成各种类型的报告。 如果仍然采用面向过程的编程方式，代码可能会变得非常庞大、混乱，难以理解和维护：
- 代码组织混乱，模块化程度低： 所有代码都堆积在一个或几个文件中，函数和数据之间没有明确的组织关系，代码结构混乱，模块化程度低，难以复用和扩展。
- 数据和操作分离，代码可读性差： 数据和操作数据的函数是分离的，代码逻辑分散，难以理解和维护。 例如，要修改某个数据结构的操作，可能需要修改多个分散在不同地方的函数。</
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