本节书摘来自异步社区《贝叶斯思维：统计建模的Python学习法》一书中的第2章，第2.5节，作者【美】Allen B. Downey，更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看

2.5　封装框架

现在，我们看看框架的哪些元素是相同的，这样我们就可以把它们封装进一个Suite对象，即一个提供__init__，Update和Print方法的pmf对象：

class Suite(Pmf)

“代表一套假设及其概率。” def __init__(self，hypo=tuple())：     “初始化分配。” def Update(self，data)：     “更新基于该数据的每个假设。” def Print (self)：     “打印出假设和它们的概率。”

Suite的实现在thinkbayes.py中。要使用Suite对象，你应当编写一个继承自Suite的类，并自行提供Likelihood方法的实现。例如，这是一个以蒙蒂大厅问题改写的使用Suite的方案 ：

from  thinkbayes  import Suite class Monty(Suite)：     def Likelihood (self,data,hypo)：         if hypo ==data：             return 0         elif hypo=='A'：             return 0.5         else：             return 1

而下面是一个使用这个类的代码：

suite=Monty('ABC')     suite.Update('B')     suite.Print()

你可以从下载这个例子。更多信息见前言的“代码指南”。