为什么我不再盲目使用Python类了？

这些年，我一直用基于类的风格写 Python，后来才发现：其实很多时候，用更简单的工具反而更合适。下面我来分享我的转变过程，说不定你也会有同感。

曾经有段时间，我几乎把所有代码都用类来写。总觉得这样才显得“专业”。毕竟，面向对象编程（OOP）一直被奉为金标准，对吧？但在实际开发过 API、自动化脚本和数据流水线之后，我逐渐意识到：大多数情况下，我其实并不那么需要类。甚至在很多项目中，类反而让我的开发效率变低了。

为什么我们曾如此迷恋类？

很多人初学编程时就被灌输：类是写出清晰、可扩展代码的基础。

我们学会了 __init__、继承、封装……没过多久，就开始为每一个小功能构建复杂的类层次结构。我以前也这样。代码里到处是这样的模板：

但随着项目越来越大，我渐渐感觉到不对劲。类引入了太多“仪式感”，让本来简单的代码变得复杂。

更糟糕的是，它们有时反而把逻辑隐藏在过度抽象的背后。

那我后来用了什么替代方案？

首先，优先考虑函数如果一个功能不需要在多次调用之间保持状态，那它根本不需要类。

我现在默认都写普通函数，比如：

这样的代码读起来、测试起来、维护起来都更快。

数据类（dataclass），替代传统的类

如果我只需要保存数据，Python 的 @dataclass 是一个非常优雅的解决方案：

它优点很明显：代码更简洁自动生成 __init__、__repr__ 等方法保持轻量且可读性强我现在常用 dataclass 来表示数据传输对象（DTO）、配置或结构化参数。

字典：轻量级的状态保存方式

有时候，我甚至连数据类都不需要，一个普通的字典就足够了：

尤其在处理 JSON、API 响应或配置时，字典特别方便。

用模块实现单例模式

如果想在多个地方共享状态或工具方法，直接写一个模块就好——根本没必要特意写一个“单例类”。比方说，创建一个 email_utils.py：

没有类的负担，不需要实例化——清晰而扁平化的代码，舒服。

警惕“过早抽象”带来的问题

说到底，类最大的问题在于：

它们常常在我们真正需要抽象之前，就强行引入了抽象。这会导致你的代码：更难测试（“我应该模拟这个类还是方法？”）更啰嗦不够“Pythonic”——不符合 Python 简洁明了的哲学我现在越来越倾向于利用 Python 本身的优势——简单、可读性强、直白——这样写出来的代码反而更健壮。在很多脚本、微服务或 ETL 任务中，类其实是一种过度设计。

那我什么时候还会用类？

当然，我并不是说类就一无是处。

我只是反对不假思索地默认使用类。下面这些情况，我仍然会使用类：需要继承或多态时；开发图形界面或游戏（比如用 PyQt 或 Pygame）；使用某些要求类结构的框架（如 Django 或 FastAPI）对象有频繁变化的状态+丰富的行为

但在日常绝大多数工作中——尤其是写函数、脚本或API——这类情况其实非常少见。

来看一个实际案例：告别类的改造过程

之前我写过一个脚本，负责根据 CI 事件发送 Slack 通知。

之前的写法（基于类）：

改造后（基于函数）：

新的版本更短、更容易测试，不用先实例化对象再调方法——一步到位。

最后一点想法

Python 提供了这么多灵活的工具，我们真的不必每次都硬套类。下次写代码前，不妨先问自己一句：这个功能真的必须用类来实现吗？如果答案是否定的，那就试试更简单的方式。以后的你（和你的同事）会感谢这个决定的。

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