经过数年的Java和PHP生涯，我才刚刚进入Python世界。尽管语言本身非常简单明了，但我仍在努力解决一些我无法解决的“小问题”，并且到目前为止，我在众多文档和教程中都找不到答案。
对于有经验的Python从业者来说，这个问题似乎很愚蠢，但是我确实想要一个答案，因此我可以继续使用该语言：
在Java和PHP中（虽然不是严格要求），但您最好将每个class文件写在自己的文件中，class最佳做法是使用文件名。
但是在Python，至少在我检查的教程，这是确定要在同一个文件中的多类。
该规则是在生产型，可部署的代码中保留吗？还是为了简洁起见，仅在具有教育意义的代码中执行？
Answers:
在Python中的同一文件中可以有多个类吗？
是。无论是从哲学角度还是从实践角度。
在Python中，模块是一个存在于内存中的命名空间。
假设我们具有以下假设的目录结构，每个文件定义一个类：
Defines
abc/
|-- callable.py Callable
|-- container.py Container
|-- hashable.py Hashable
|-- iterable.py Iterable
|-- iterator.py Iterator
|-- sized.py Sized
... 19 more所有这些类都在collections模块中可用，（实际上总共有25个）在标准库模块中定义。_collections_abc.py
我认为这里有几个问题要_collections_abc.py优于替代假设的目录结构。
没有。
来自Python的Zen，它反映了其发展和演变的哲学和原则：
命名空间是一个很棒的主意-让我们做更多这些吧！
但请记住，它也表示：
扁平比嵌套更好。
Python非常干净而且易于阅读。它鼓励您阅读。将每个单独的类放在单独的文件中不鼓励阅读。这违反了Python的核心理念。看一下标准库的结构，绝大多数模块是单文件模块，而不是软件包。我会向您提交的是，惯用的Python代码是以与CPython标准库相同的样式编写的。
这是抽象基类模块中的实际代码。我喜欢将其用作语言中各种抽象类型表示的参考。
您会说这些类中的每一个都需要一个单独的文件吗？
class Hashable:
__metaclass__ = ABCMeta
@abstractmethod
def __hash__(self):
return 0
@classmethod
def __subclasshook__(cls, C):
if cls is Hashable:
try:
for B in C.__mro__:
if "__hash__" in B.__dict__:
if B.__dict__["__hash__"]:
return True
break
except AttributeError:
# Old-style class
if getattr(C, "__hash__", None):
return True
return NotImplemented
class Iterable:
__metaclass__ = ABCMeta
@abstractmethod
def __iter__(self):
while False:
yield None
@classmethod
def __subclasshook__(cls, C):
if cls is Iterable:
if _hasattr(C, "__iter__"):
return True
return NotImplemented
Iterable.register(str)
class Iterator(Iterable):
@abstractmethod
def next(self):
'Return the next item from the iterator. When exhausted, raise StopIteration'
raise StopIteration
def __iter__(self):
return self
@classmethod
def __subclasshook__(cls, C):
if cls is Iterator:
if _hasattr(C, "next") and _hasattr(C, "__iter__"):
return True
return NotImplemented
class Sized:
__metaclass__ = ABCMeta
@abstractmethod
def __len__(self):
return 0
@classmethod
def __subclasshook__(cls, C):
if cls is Sized:
if _hasattr(C, "__len__"):
return True
return NotImplemented
class Container:
__metaclass__ = ABCMeta
@abstractmethod
def __contains__(self, x):
return False
@classmethod
def __subclasshook__(cls, C):
if cls is Container:
if _hasattr(C, "__contains__"):
return True
return NotImplemented
class Callable:
__metaclass__ = ABCMeta
@abstractmethod
def __call__(self, *args, **kwds):
return False
@classmethod
def __subclasshook__(cls, C):
if cls is Callable:
if _hasattr(C, "__call__"):
return True
return NotImplemented那么他们每个人都应该有自己的文件吗？
我希望不是。
这些文件不仅是代码，而是有关Python语义的文档。
他们平均可能是10到20行。为什么我必须转到一个完全独立的文件才能看到另外10行代码？那将是非常不切实际的。此外，每个文件上导入的样板文件几乎相同，从而增加了更多的冗余代码行。
我发现知道有一个模块可以在其中找到所有这些抽象基类，这非常有用，而不必查看模块列表。在彼此的上下文中查看它们可以使我更好地理解它们。当我看到Iterator 是一个 Iterable时，可以快速浏览一下Iterable的组成。
有时我有时会参加几个非常短的课程。即使它们需要随着时间增长而增大，它们仍保留在文件中。有时，成熟的模块具有超过1000行代码。但是ctrl-f很容易，并且某些IDE使查看文件轮廓变得容易-因此，无论文件多大，您都可以快速转到要查找的任何对象或方法。
在Python的上下文中，我的方向是希望将相关的和语义相似的类定义保留在同一文件中。如果文件太大而变得笨拙，请考虑进行重组。
使用Python构建应用程序时，您需要考虑软件包和模块的问题。
模块与您正在谈论的文件有关。在同一模块中有很多类是很好的。目的是同一模块内的所有类都应具有相同的目的/逻辑。如果模块时间太长，则可以考虑通过重新设计逻辑来细分它。
不要忘记不时阅读有关Python增强建议索引的信息。
真正的答案是通用的，而不取决于所使用的语言：文件中应包含的内容主要不取决于其定义的类数。它取决于逻辑连接性和复杂性。期。
因此，如果您有几个非常紧密相关的小类，则应将它们捆绑到同一文件中。如果某个班级与另一个班级的联系不紧密，或者太复杂而无法包含在另一个班级中，则应该拆分一个班级。
也就是说，“每文件一类”规则通常是一种很好的启发式方法。但是，有一些重要的例外情况：一个小的助手类实际上只是其唯一用户类的实现细节，通常应该捆绑到该用户类的文件中。同样，如果您具有，和的三个类vector2，则几乎没有理由在单独的文件中实现它们。vector3vector4
class SomeException extends \Exception {}