Python面向对象重构关键是识别职责、解耦依赖、提升可读与可维护性，核心是从“怎么做”转向“谁来做”；需提取重复逻辑为类、用策略模式拆分巨型函数、将状态与行为绑定以消除全局变量和长参数列表，并用@property和__slots__规范属性访问。
Python面向对象重构不是把函数塞进类就完事，关键是识别职责、解耦依赖、提升可读与可维护性。核心在于：从“怎么做”转向“谁来做”，让代码更贴近现实逻辑。
识别重复逻辑，提取为独立类
当多个函数反复处理相似数据（如解析JSON、校验用户输入、生成报表），说明存在隐含的实体概念。这时应停止复制粘贴，定义明确职责的类。
- 例如：原来有
parse_user_data()、validate_user_input()、format_user_report()三个函数，都围绕“用户信息”操作 → 提取为UserProfile类，把数据和行为封装在一起 - 类中用
__init__初始化核心数据，用方法封装校验、转换、输出等动作，避免外部直接操作字典或字符串 - 好处：修改用户规则时只改一个类；新增用户类型（如
AdminProfile）可继承复用
拆分巨型函数，用策略模式替代条件分支
一个函数里用大量 if/elif 判断不同场景（如按文件类型做不同处理），是典型的重构信号。这类逻辑天然适合用多态表达。
- 把每个分支逻辑封装成独立类（如
CSVHandler、JSONHandler、XMLHandler），统一继承抽象基类或实现相同接口 - 主流程不再写判断，而是根据输入动态选择 handler 实例：
handler = handler_factory(file_type)，然后调用handler.process(data) - 新增格式只需加新类+注册到工厂，不改动原有逻辑，符合开闭原则
将状态与行为绑定，消除全局变量和长参数列表
函数频繁接收十几个参数，或依赖模块级变量（如 CONFIG、CACHE），说明缺少上下文载体。类正是为此而生。
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- 把共享配置、缓存实例、连接对象等作为类的属性，在初始化时注入，后续方法直接使用
self.config或self.db - 避免写
process_order(order, db_conn, logger, timeout=30, retry=True, ...)这种难以阅读和测试的函数 - 改为
OrderProcessor(db=db_conn, logger=logger, timeout=30).run(order)，语义清晰，也方便 mock 和单元测试
用属性（@property）和私有约定替代裸字段访问
直接暴露字典键或公有属性（如 user.name、user.data['email']）会让调用方过度依赖内部结构，一旦调整字段名或格式就大面积报错。
- 把敏感字段设为私有（如
self._email），用@property提供受控访问，内置格式校验或默认值逻辑 - 对计算型数据（如用户年龄、订单总金额）也用 property 封装，避免重复计算或逻辑散落
- 配合
__slots__限制实例属性，减少内存占用并提前发现拼写错误
重构不是一步到位，建议从小模块开始：选一个业务逻辑集中、问题明显的函数集，画出它涉及的数据和动作，问自己“这个东西有没有名字？它会不会变化？谁会用它？”——答案往往就是你的第一个类。
