长时间运行的数据处理python脚本中的程序结构

对于我目前的工作,我正在编写一些执行CPU密集型数据处理的长时间运行(从几小时到几天)的脚本。程序流程非常简单——它进入主循环,完成主循环,保存输出并终止:我的程序的基本结构是这样的:

<import statements>
<constant declarations>

<misc function declarations>

def main():
   for blah in blahs():
      <lots of local variables>
      <lots of tightly coupled computation>

      for something in somethings():
          <lots more local variables>
          <lots more computation>

   <etc., etc.>

   <save results>

if __name__ == "__main__":
    main()

这会很快变得无法管理,所以我想将其重构为更易于管理的内容。我希望在不牺牲执行速度的情况下,使其更易于维护。

然而,每一批代码都依赖于大量的变量,因此将部分计算重构为函数将使参数列表变得异常迅速。我应该将这类代码放入一个Python类中,并将局部变量更改为类变量吗?从概念上讲,将程序转换成一个类并没有多大意义,因为类永远不会被重用,每个实例只能创建一个实例。

这种程序的最佳实践结构是什么?我使用的是python,但问题是语言不可知论,假定它具有现代面向对象的语言特性。