面向对象的数据分析

Question

我知道关于OOP已经有很多问题了，但是我仍然不确定它对我是否有意义以及如何正确使用它。当我编写一个新代码来分析不同文件中的不同内容时，我经常重用代码并对其进行修改。 我使用Python2.7.13来分析数据，我的代码通常包含大约350行 它的结构总是像这样的伪代码：

def read_files():
    read data_file_1.txt
    read data_file_2.txt
    read info_file_1.txt
    save_everything to data_list

def calculate_crazy_stuff_step1():

def calculate_crazy_stuff_step2():

def calculate_crazy_stuff_step3():

def calculate_and_plot():
    read data_list
    calculate_crazy_stuff_step1()
    calculate_crazy_stuff_step2()
    calculate_crazy_stuff_step3()
    save_everything to result_list

def write_results():
    write result_list to resultfile.txt

def main():
     data=read_files()
     open result_file
     for n in range (len(number_of_files)):
         calculate_and_plot(data)
         write_results(result_list)
     result_file.close()

if __name__ == "__main__":
     main()

如果您有任何建议，如果它是有意义的使用OOP在这里，以及如何应用于此代码请告诉我。在某个时候，我可能也想有一个GUI，把我的分析代码放在一起，用GUI控制要分析的内容，但我认为第一步是要有一个结构良好的代码。你知道吗