寫在前面
回顧一下，我們已經學習了 Python 的基本語法、數據類型、常用數據結構和文件操作、異常處理等。 到目前為止，我們主要采用的是 面向過程 (Procedural Programming) 的編程方式，即按照步驟一步一步地編寫代碼，解決問題。 這種方式對于簡單的任務已經足夠，但當程序變得越來越復雜，代碼量越來越大時，面向過程編程可能會顯得力不從心，代碼難以組織、復用和維護。
代碼復雜性帶來的挑戰：面向過程 vs 面向對象
想象一下，你要開發一個復雜的數據分析程序，需要處理各種類型的數據，進行各種復雜的分析操作，并生成各種類型的報告。 如果仍然采用面向過程的編程方式，代碼可能會變得非常龐大、混亂，難以理解和維護：
- 代碼組織混亂，模塊化程度低： 所有代碼都堆積在一個或幾個文件中，函數和數據之間沒有明確的組織關系，代碼結構混亂，模塊化程度低，難以復用和擴展。
- 數據和操作分離，代碼可讀性差： 數據和操作數據的函數是分離的，代碼邏輯分散，難以理解和維護。 例如，要修改某個數據結構的操作，可能需要修改多個分散在不同地方的函數。</
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