我被问过很多次，为什么在编码时不使用类、对象和面向对象的概念？
我所做的？
编写 Python 脚本以从不同来源获取数据，应用预处理代码，创建必要的变量，并将这些细化的变量用于建模过程。
我怎样做？
编写执行特定任务所需的函数，所有函数将被一一调用，作为自上而下的程序化方法。对于不同的模块，我将它们保存到不同的 python 文件中，然后简单地导入它们。
在当前的过程中，我从未找到使用 OOP 概念的动力。
您能否建议我如何改进我的编码实践，以及我在当前架构中存在哪些可以通过 OOP 来解决的缺陷？
也有例外，但一般来说，OOP 风格更广泛地用于软件工程师编写的可靠生产代码。非软件工程师（例如数据科学家）在 POC 或笔记本上工作时更多地使用功能样式等。OOP 将有助于避免重复发明轮子或多次编写相同或相似的代码。函数在一定程度上实现了这一点，但通过类继承、多态等，类更加灵活。在更改任何内容之前，您应该考虑每种样式的优缺点以及您当前的情况。
使用 OOP 的一些原因：您在一个有很多人的大型项目中工作，并且您的代码需要可靠且可移植
坚持使用 Functions 等的一些原因：您与一两个其他人一起从事小型项目，代码是 POC，不会在生产中使用，并且生命周期短。
关于面向对象编程背后的动机，这是一个非常有趣的问题。
使 OOP 特别有吸引力的主要原因是函数和对象的可重用性，您可以在不同的分析中重用它们。例如，对于一个 NLP 模型，您创建一个清理文本的函数（返回小写文本，没有停用词）。几天后，您想生成另一个 NLP 模型，该模型以与之前的 NLP 模型相同的方式预处理文本。在这里，您可以将 clean text 方法替换为 Preprocessing 类，并以与以前相同的方式重用 clean text 方法来清理文本。
OOP 背后的另一个原因是它的易读性。我发现跟踪 OOP 代码中出现错误的位置明显比函数式编程代码更容易。反过来，这使得在一个类中测试和调试单独的组件变得更加容易。
这是我的看法，我相信每个人都有适合您和您所在团队的编程方式。我期待阅读其他人对此问题的看法/答案。