Python 如何将基本脚本中的代码转换为具有实例的类？

我有一个基本的Python脚本，需要将其转换为一个类并创建该类的多个实例

脚本有一些全局数据保持器，函数可以修改这些数据保持器。全局变量如下所示：

# a global list
list_1 = [...]
# a global dictionary
dict_1 = {...}
# a global pandas dataframe
df_1 = pd.DataFrame(...)

# main function
def  main_def():
    global list_1, dict_1, df_1
    aux_def_1 (list_1, df_1)
    aux_def_2 (dict_1, df_1)

# auxiliary function 1
def  aux_def_1 ()
    global list_1, dict_1, df_1
    ...

# auxiliary function 2  
def  aux_def_2 ()
    global list_1, dict_1, df_1
    ...

import script as scr

scr.main_def()

scr.aux_def_1()
scr.aux_def_2()

scr.list_1
scr.dict_1
scr.df_1

我有一个主函数（执行最基本的任务）和许多辅助函数，用于在需要时主函数调用的特定任务。大概是这样的：

# a global list
list_1 = [...]
# a global dictionary
dict_1 = {...}
# a global pandas dataframe
df_1 = pd.DataFrame(...)

# main function
def  main_def():
    global list_1, dict_1, df_1
    aux_def_1 (list_1, df_1)
    aux_def_2 (dict_1, df_1)

# auxiliary function 1
def  aux_def_1 ()
    global list_1, dict_1, df_1
    ...

# auxiliary function 2  
def  aux_def_2 ()
    global list_1, dict_1, df_1
    ...

import script as scr

scr.main_def()

scr.aux_def_1()
scr.aux_def_2()

scr.list_1
scr.dict_1
scr.df_1

我在jupyter笔记本中使用上述脚本，如下所示：

# a global list
list_1 = [...]
# a global dictionary
dict_1 = {...}
# a global pandas dataframe
df_1 = pd.DataFrame(...)

# main function
def  main_def():
    global list_1, dict_1, df_1
    aux_def_1 (list_1, df_1)
    aux_def_2 (dict_1, df_1)

# auxiliary function 1
def  aux_def_1 ()
    global list_1, dict_1, df_1
    ...

# auxiliary function 2  
def  aux_def_2 ()
    global list_1, dict_1, df_1
    ...

import script as scr

scr.main_def()

scr.aux_def_1()
scr.aux_def_2()

scr.list_1
scr.dict_1
scr.df_1

现在我需要创建多个像上面那样的主函数，大多数全局变量和辅助函数将保持不变

一种方法是创建一个定义全局变量和辅助函数的基类，然后创建该类的实例。每个实例将具有不同的主功能

在对现有代码进行最小更改的情况下，最好的方法是什么

编辑：是否可以按如下方式安排此事：

class BaseClass:
    # BaseClass list
    list_1 = [...]
    # BaseClass dictionary
    dict_1 = {...}
    # BaseClass pandas dataframe
    df_1 = pd.DataFrame(...)

    # BaseClass auxiliary function 1
    def  aux_def_1 ()

    # BaseClass auxiliary function 2  
    def  aux_def_2 ()

class MainDef_1(BaseClass)
    def __init__(self, parameter1, parameter2, parameter3):
        self.parameter1 = parameter1
        self.parameter2 = parameter2
        self.parameter3 = parameter3

class MainDef_2(BaseClass)
    def __init__(self, parameter1, parameter3, parameter4):
        self.parameter1 = parameter1
        self.parameter3 = parameter3
        self.parameter4 = parameter4

---

这可能太简单了（或者我仍然不了解您想要做什么的细节，但似乎这种方法会奏效）

---

每个子类定义自己的

main（）

方法。在其中，可以通过

parameterN

以及基类的数据和方法引用所需的参数（同样，只需在它们的名称前面加上“

self.

”.

仅仅定义更多类似于您现在拥有的

main*

函数有什么错。现在，您基本上将模块视为某个未命名类的单个实例。您需要额外实例的原因是什么？定义一个

class

并通过在新类“

\uuuu init\uuuu（）

方法中为它们赋值。然后将辅助函数转换为类方法，通过它们的

self

参数对这些属性进行操作。例如（假设

dict\u 1

现在是一个实例属性）：

x=self.dict\u 1.get（一些dict\u键）

@chepner每个main_*函数有大约500行代码，我会一遍又一遍地编写这样的函数：从现在起一年内可能会有50或100行。每个函数都有不同的输入，大多数都需要一些额外的全局变量。真的很混乱。我确实需要类和实例：）@martineau如果我没弄错的话，我需要将当前全局变量包含到类

\uuuu init\uuuu（）

方法中。所有辅助工具都包括在类方法中。对于

main*

函数，我创建了基类的一个实例，并将所需的额外属性添加到该实例的

\uuuu init\uuuu（）

。我必须标记静态、抽象等方法吗？@MarinDraganov听起来你只需要一个参数化的

main_def

；单独定义一个类并不能解决这个问题。要么类中有50个或100个不同的方法，要么有一个参数化方法（使用参数或实例对象参数化只是一个小区别）。是的，这正是我需要的。谢谢！马林：很高兴听到这个消息。其核心思想是将公共数据和代码推入基类，并根据需要在子类中进行专门化。还请注意，您可以通过仅在子类级别定义属性和/或方法来覆盖基类的属性和/或方法定义。甚至可以通过使用内置函数来引用该项的基类版本。