[解決済み] パラメータが多すぎるクラス：より良い設計戦略？

質問

私は神経細胞のモデルを扱っています。私が設計しているクラスの1つは、ニューロン（一緒に接続されたいくつかのコンパートメント）の位相的な記述であるセルクラスです。これは多くのパラメータを持っていますが、それらはすべて関連するものです。

軸索セグメントの数、頂点の二等分、体軸の長さ、体軸の直径、頂点の長さ、分岐のランダム性、分岐の長さなどなど...全部で15ほどのパラメータがあります!

これらをすべてデフォルト値に設定することもできますが、パラメータが何行もあるため、私のクラスはおかしなことになっています。このようなことは他の人にも時々起こることだと思いますが、これを設計するための何か明らかな良い方法があるのでしょうか、それとも私は正しいことをしているのでしょうか？

UPDATEです。 このクラスは膨大な数のパラメータ(>15)を持っていますが、それらはすべて使用され、細胞のトポロジーを定義するために必要です。問題は、このクラスが作成する物理的なオブジェクトが非常に複雑であることです。このクラスが生成するオブジェクトの画像表示を添付します。経験豊富なプログラマは、定義にこれほど多くのパラメータを避けるために、どのようにこれを違う方法で行うでしょうか？

class LayerV(__Cell):

    def __init__(self,somatic_dendrites=10,oblique_dendrites=10,
                somatic_bifibs=3,apical_bifibs=10,oblique_bifibs=3,
                L_sigma=0.0,apical_branch_prob=1.0,
                somatic_branch_prob=1.0,oblique_branch_prob=1.0,
                soma_L=30,soma_d=25,axon_segs=5,myelin_L=100,
                apical_sec1_L=200,oblique_sec1_L=40,somadend_sec1_L=60,
                ldecf=0.98):

        import random
        import math

        #make main the regions:
        axon=Axon(n_axon_seg=axon_segs)

        soma=Soma(diam=soma_d,length=soma_L)

        main_apical_dendrite=DendriticTree(bifibs=
                apical_bifibs,first_sec_L=apical_sec1_L,
                L_sigma=L_sigma,L_decrease_factor=ldecf,
                first_sec_d=9,branch_prob=apical_branch_prob)

        #make the somatic denrites

        somatic_dends=self.dendrite_list(num_dends=somatic_dendrites,
                       bifibs=somatic_bifibs,first_sec_L=somadend_sec1_L,
                       first_sec_d=1.5,L_sigma=L_sigma,
                       branch_prob=somatic_branch_prob,L_decrease_factor=ldecf)

        #make oblique dendrites:

        oblique_dends=self.dendrite_list(num_dends=oblique_dendrites,
                       bifibs=oblique_bifibs,first_sec_L=oblique_sec1_L,
                       first_sec_d=1.5,L_sigma=L_sigma,
                       branch_prob=oblique_branch_prob,L_decrease_factor=ldecf)

        #connect axon to soma:
        axon_section=axon.get_connecting_section()
        self.soma_body=soma.body
        soma.connect(axon_section,region_end=1)

        #connect apical dendrite to soma:
        apical_dendrite_firstsec=main_apical_dendrite.get_connecting_section()
        soma.connect(apical_dendrite_firstsec,region_end=0)

        #connect oblique dendrites to apical first section:
        for dendrite in oblique_dends:
            apical_location=math.exp(-5*random.random()) #for now connecting randomly but need to do this on some linspace
            apsec=dendrite.get_connecting_section()
            apsec.connect(apical_dendrite_firstsec,apical_location,0)

        #connect dendrites to soma:
        for dend in somatic_dends:
            dendsec=dend.get_connecting_section()
            soma.connect(dendsec,region_end=random.random()) #for now connecting randomly but need to do this on some linspace

        #assign public sections
        self.axon_iseg=axon.iseg
        self.axon_hill=axon.hill
        self.axon_nodes=axon.nodes
        self.axon_myelin=axon.myelin
        self.axon_sections=[axon.hill]+[axon.iseg]+axon.nodes+axon.myelin
        self.soma_sections=[soma.body]
        self.apical_dendrites=main_apical_dendrite.all_sections+self.seclist(oblique_dends)
        self.somatic_dendrites=self.seclist(somatic_dends)
        self.dendrites=self.apical_dendrites+self.somatic_dendrites
        self.all_sections=self.axon_sections+[self.soma_sections]+self.dendrites

どのように解決するのですか？

UPDATEしてください。 この方法はあなたの特定のケースには適しているかもしれませんが、間違いなく欠点があります。 はアンチパターンなのか？

この方法を試してみてください。

class Neuron(object):

    def __init__(self, **kwargs):
        prop_defaults = {
            "num_axon_segments": 0, 
            "apical_bifibrications": "fancy default",
            ...
        }
        
        for (prop, default) in prop_defaults.iteritems():
            setattr(self, prop, kwargs.get(prop, default))

次に Neuron のようにします。

n = Neuron(apical_bifibrications="special value")