Python源代码编制技巧有哪些

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PyDev 就能显示出一个超链接，这样您可以在导入库或函数的源代码之间导航。请注意，为了在您自己的源代码中跨模块使用该特性（从一个模块链接到另一个模块），必须修改 PythonPATH 环境变量，在其中加入这些模块，这样 PyDev 就可以找到它们了。

Python 调试器是最近才加入 PyDev 插件中的。要使用调试器，可在 Python 编辑器中想中断的代码行的左侧点击，设置断点。我在 feedparser.py 的 1830 行处设置了断点。然后在 Navigator 视图中选择这个 Python 模块，点击右键，选择“Python > Debug...”。这时将显示与前面相似的一个启动配置窗口。点击 Debug 进入 Debug 视角，同时启动调试器。

Python 会在它需要的时候自动编译模块。这意味着 Python 开发人员通常不必显式地对模块进行编辑。即便如此。有时候手工编译 Python 代码还是很有用的，同时，构建和部署过程中还有很多其他方面的内容可以自动化实现。这也正是构建工具的用武之地。

我将着重介绍来自 Java 编程世界中的 Apache Ant，这个工具可大量应用在 Python 开发中。Apache Ant 是 Java 编程领域内事实上的标准构建工具。它更加轻便，与 Java 技术结合得更好，可用于替代其他的构建工具。Ant 可以在支持 Java 编程语言的任何一种平台上运行。

尽管我们需要的大多数构建特性 Ant 都已经提供了，但如果要将 Ant 用做 Python 构建工具，还是需要有一些关键的与 Python 相关的特性。我已经开发了若干定制的 Ant 插件（用 Ant 的行话讲叫做 task），可提供构建 Python 时需要的特定于Python 源代码的特性。

Ant 用 XML 作为描述构建的格式。build 文件组织为需要执行的目标。每一个目标都可能依赖于其他的目标。Ant 将根据您所请求执行的目标，以及一组依赖目标，来执行任何需要的目标。每一个目标都可能包含任意数量的 Ant 任务，而由 Ant 任务实际执行目标的工作。

Ant 有很多内置的任务，可以完成诸如编译 Java 代码、生成文档、操纵文件和目录，同时第三方又提供了很多附加的任务。

您现在应该能够创建和运行包含 Python 源代码任务的 Ant 构建脚本了。

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