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这种使用函数，面向流程的组织方式就有这种缺点 。因为每个小函数之间通过返回值强关联，同时需求变化很容易导致返回值变化，甚至是执行顺序的变化 。
怎么解决？
为了让大家更容易理解，我一步步来推演 。
首先，想办法干掉每个小函数之间的数据依赖 。既然每个小函数都可能返回不同的东西，我们直接用一个容器去存放它们 。
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- 在执行流程开始之前，定义一个空字典
- 每执行一个小函数，必须传入这个字典
- 小函数不需要返回结果数据，有需要保留数据，就直接写入到这个字典中
此时，每个小函数的第一个参数都是字典：
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现在函数之间数据的依赖关系，由原来的
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变成
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现在我们已经很接近定义类！
但是，现在数据字典是一个外部的变量，如果需要同时处理多个操作，数据很容易乱套 。
而且，每个小函数的第一个参数都是这个数据字典，不太好看 。
下面我用一种 python 中很不常见的写法解决：
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为了方便查看，省略了2个函数 。
重点：
- 行3：定义一个函数 new
- 行4：数据字典
- 行6-11：原来的小函数搬到这里而已 。但是要注意，它们第一个参数不需要设置 data_dict
- 行7：利用闭包，这些小函数可以直接访问行4定义的字典
- 行13-16：以字典方式，把这些函数返回出去
执行的代码现在成这样子：
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可以在 new 函数中设定参数，用于保存过程中需要的数据
当然，这种方式有一些缺点，比如执行的时候无法得到智能提示，因为现在函数需要从字典中取出 。但是它解决了之前说的流程数据依赖问题 。
这种方式可以让你理解带数据状态的执行流程：每次要执行，都需要调用函数 new。这个函数做了什么？就是创建了一个数据字典和一系列操作这个数据字典的相关函数
如果你看到这里，那么恭喜你，你已经学会了 python 中定义类 。
我们用定义类的代码如下：
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- 行4：语法规则而已，相当于定义了函数 new 的名字
- 行5-6：这叫初始化函数，相当于函数 new 的执行过程 。注意第一个参数 self，其实它就是相当于之前说的数据字典
- 行8：定义函数，注意它现在第一个参数是数据字典 。只不过在执行的时候，python 会自动为我们传递数据字典
- 行9：self.data ，类似之前数据字典用法：data_dict['data'] =xxx
- 行14：同样道理，self.data 可以访问数据字典 data 的对应值
python 还会把我们定义的函数，加入到数据字典中 。也就是说，每个小函数都可以通过 self.函数名() ，调用彼此
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