理解程序设计结构：让代码更清晰好维护

写代码不是堆砌功能，而是搭建结构。就像盖房子，钢筋水泥再结实，没个好框架也容易塌。程序设计结构就是代码的骨架，决定了它能不能站得稳、走得远。

什么是程序设计结构

简单说，就是你怎么组织代码。函数怎么分，模块怎么划，数据和操作怎么搭配。比如你写个记账小程序，是把收入支出全塞在一个文件里，还是分成“界面显示”“数据存储”“逻辑计算”三个部分？后者就是有结构的设计。

常见的几种结构方式

最基础的是顺序结构，代码从上往下执行，适合简单脚本。比如一段自动重命名文件的工具：

import os

dir_path = "/Users/name/Pictures"
for filename in os.listdir(dir_path):
    if filename.endswith(".jpg"):
        new_name = "photo_" + filename
        os.rename(os.path.join(dir_path, filename), 
                  os.path.join(dir_path, new_name))

稍微复杂点就得用分支和循环。比如你写个系统监控小工具，CPU 超过 80% 就提醒，否则静默运行：

cpu_usage = get_cpu_percent()
if cpu_usage > 80:
    send_alert("CPU 占用过高！")
elif cpu_usage > 50:
    log_info("当前负载中等")
else:
    pass

模块化让维护更容易

项目一大，所有代码挤在一起就难改。把功能拆开，比如登录、配置读取、日志记录各自独立成模块，别人接手也看得懂。你在公司写个内部工具，同事想加个导出 Excel 的功能，一看你就分了 config.py、utils.py、main.py，马上知道去哪改。

结构清晰的代码，自己回头改也省心。三个月前写的批量处理 PDF 的脚本，现在要加个水印功能，如果当初用了类封装，现在直接在 PDFHandler 类里加个 add_watermark 方法就行。

别忽视错误处理结构

很多人写代码只考虑“正常情况”，但现实哪有那么多顺利。网络请求超时、文件找不到、用户输错格式，这些都得提前规划。用 try-except 把关键步骤包起来，程序不会动不动就崩溃。

try:
    response = requests.get(url, timeout=5)
    data = response.json()
except requests.Timeout:
    log_error("请求超时，检查网络")
except requests.RequestException as e:
    log_error(f"请求失败：{e}")

这样的结构，哪怕出问题，也能快速定位，而不是整个程序卡死。

结构不是越复杂越好

刚学编程容易走极端，要么全写一起，要么硬套设计模式。其实结构服务于需求。一个小工具脚本，三五十行搞定，没必要非搞个 MVC。但要是长期要用、多人协作，提前规划目录和接口就很有必要。

就像你做顿饭，炒个蛋炒饭不用列菜单流程图，可要办家常菜馆，食材采购、菜品分类、上菜顺序就得理清楚。