Курс Python → Принципы SRP и OCP
Принцип единого уровня ответственности (SRP) — это один из основных принципов объектно-ориентированного программирования. Он предполагает, что каждый объект должен иметь только одну обязанность и выполнять только одну функцию. Это помогает сделать код более читаемым, поддерживаемым и расширяемым. Если вам нужно добавить новый функционал, вместо того чтобы изменять существующий объект, следует создать новый объект, который будет отвечать за эту новую функцию.
Принцип открытости к расширению (OCP) говорит о том, что код должен быть открыт для расширения, но закрыт для изменения. Это означает, что новый функционал можно добавлять без изменения существующего кода. Этот принцип помогает создавать гибкие и масштабируемые системы, которые легко поддерживать и расширять.
Принципы SRP и OCP помогают создавать высококачественное и гибкое программное обеспечение. Соблюдение этих принципов помогает избежать избыточности кода, упрощает тестирование и обеспечивает лучшую структуру проекта. Хотя в небольших проектах соблюдение этих принципов может показаться тривиальным, в более сложных проектах это становится более сложной задачей.
# Пример кода, следующий принципу SRP
class User:
def __init__(self, username, email):
self.username = username
self.email = email
class UserManager:
def register_user(self, username, email):
user = User(username, email)
# Логика регистрации пользователя
# Пример кода, следующий принципу OCP
class Shape:
def draw(self):
pass
class Circle(Shape):
def draw(self):
# Логика отрисовки круга
class Square(Shape):
def draw(self):
# Логика отрисовки квадрата
Важно помнить, что соблюдение принципов программирования не только улучшает качество кода, но и делает его более понятным и удобным для совместной работы. При разработке программного обеспечения рекомендуется постоянно обращаться к этим принципам и следовать им, чтобы создать эффективное и надежное приложение.
Другие уроки курса "Python"
- Метод __iand__ для пользовательских классов
- Разбиение строки в Python
- Функции в Python
- Работа с NumPy
- inspect в Python: анализ кода
- Передача параметров в Python
- Magic Commands — улучшение работы с Python
- Конкатенация списков в Python
- Python: динамическая типизация и проверка типов
- Переворот списка в Python
- Операторы сравнения в Python
- Работа с буфером обмена на Python
- Проверка версии Python
- Сравнение def и lambda в Python
- Срезы в Numpy
- Участие в сообществе @selectel
- Управление мышью и клавиатурой с Pyautogui
- Многострочные комментарии в Python
- Копирование и вставка текста в Python
- Профилирование с cProfile
- Экспорт данных в файл.
- Функция enumerate в Python
- Метод __iand__ для пользовательских классов
- Область видимости переменных
- Преобразование символов в нижний регистр
- Структуры данных в Python
- Транспонирование 2D-массива с помощью zip
- Глобальные переменные в Python
- Наиболее частотные элементы с помощью Counter
- Списки: объединение, изменение
- Dict Comprehension в Python
- Функции высшего порядка в Python
- Сортировка HTML по CSS-селектору
- Создание и обучение модели с Keras
- Функция map() в Python
- Counter() — подсчет элементов
- Профилирование с Pandas
- Перезапуск ячейки в Jupyter Notebook с dostoevsky
- JSON-esque в Python
- Создание объекта времени
- Управление ресурсами с контекстными менеджерами
- PEP-401: оператор
- Лямбда-функции в Python
- Скрытие вывода данных
- Методы classmethod и staticmethod
- Оператор морж в Python 3.8
- Библиотека Rich: форматирование текста















