背景：最近有些时间，打算把python每日学的计划继续执行起来。由于不知道从何入手，就暂定从学习《python学习手册》开始，这本书也是python领域的一本权威著作，各方面都写的非常详细，读起来很有帮助，就是篇幅有点多，一共有1467页。今天学习的是该书第26章《OOP:宏伟蓝图》。
书里的原始内容我就不多写了，只谈谈该章对我的一些启发：
我个人理解，面向对象的根本目的就是减少重复代码，就是程序员为了提高效率（偷懒）创造出来的东西。其实这有点类似于现实中的成熟工业品的模块化设计 ，比如说电脑，内部元件都是模块化的，有cpu、主板、电源、显卡等各种设备，一组装就弄好了。现实中把这件部件组装起来就是人要实现的功能了。而面对大型软件的开发，走向面向对象是一种必然，只不过组装这个过程有一部分放到了程序里面，相当于程度给定义了一个类的概念，而在现实中，电脑是存在人大脑里的一个概念。不用再先行定义了。
实事上，书上的一些看法也是这样的：
……但如果合理使用，那么类所支持的代码我不用的方式是Python其他程序组件难以提供的。事实上，代码重用也是它们最重要的目的。
……直到你有机会研究程序员如何将这些概念运用于较大系统之前，你可能难以理解使用这些术语的原因。OOP不仅仅是一门技术，更是一种经验.
这句话我觉得说的特别贴切，oop确实不仅仅是一种技术，如果只是学oop，那就会有种困惑，不知道何时需要用oop，但实际上，只要在用程序处理较为复杂的问题的时候，可能就需要用到OOP。
由于妥善使用类需要一些预先的规划，因此相比于那些采用战术模式工作的人（时间有限），采用战略模式工作的人（做长期产品开发）对类会更感兴趣一些。
确实如此，一些小的程序根本用不上面向对象，直接写函数，写代码就可以了，但在稍微复杂一点的程序中，就会发现函数与函数之间可能需要传递数据，一些函数需要共用一些数据，某些函数在一个范围内服务，不想他的影响超出范围内，又不想别的函数影响范围内的东西，诸如此类的需求就需要用面向对象的方法。虽然python的包也能解决类似的一些问题，但用起来总是没有类更方便的。python的包和模块是从物理上把代码拆分开来，而类是从逻辑上把代码拆分开来。
使用类需要提前对程序做一定的设计，这会带来一些工作量，并且良好的设计也不是一件很容易的事，所以带来了一定的复杂度。
……面向对象模型与经典的过程加记录的数据处理模型相比，并没有太多的差异。在OOP中，实例就像是带有“数据”的记录，而类则是处理这些记录的“程序”。不过OOP中还有继承层次的概念，这与以往的模型相比能更好的支持软件定制。
继承让代码也以更好的支持定制。