今天就跟大家聊聊有关怎么正确认识Python 源文件，可能很多人都不太了解，为了让大家更加了解，小编给大家总结了以下内容，希望大家根据这篇文章可以有所收获。

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使用Python 源文件在构建脚本的底部，可以定义 compile 目标，Python 源文件内在元素是 compile 运行期间执行的任务，特别的是 py-compile 任务，它负责从 src 目录开始，编译所有的 Python 代码。

该任务会递归遍历所有的子目录，并编译所有的 Python 模块。脚本中没有采用将 src 目录硬编码到调用之处的方式，而是在构建脚本中定义了称为 src.dir 的属性。然后，在需要使用这个目录名的时候。

就可以通过 ${src.dir} 来引用。 要运行构建脚本，可从 Eclipse 中打开它。Eclipse 具有内置的 Ant 构建脚本编辑和浏览功能。Outline 视图可以显示出构建脚本的结构。在 Navigator 视图中。

选择该构建脚本，用右键点击，然后选择“Run Ant...”。选择 compile 目标，然后点击“Run”。构建脚本执行过程中的输出信息应该显示在 Console 视图中，表示运行成功。 从对上述 pydoc 目标的解析可看出。

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第 7 行声明了目标名称，并指出它依赖于 init 和 compile 目标。这意味着在运行 pydoc 目标之前，Ant 必须保证 init 和 compile 目标已经运行，如果没有，则首先运行这两个目标。

pydoc 目标所依赖的 init 目标在第 3 至第 5 行定义。 init 目标仅仅创建了一个存放 PyDoc API 文档文件的目录。如前所述，要为所生成文档的保存位置定义一个属性，名为 pydoc.dir。

第 8 行开始是 py-doc 任务。如前所述，您传入生成 pydoc 过程中所使用的 PYTHONPATH 。 destdir 属性告诉 py-doc 任务将生成的 HTML 文档输出到何处。 第 9 至第 11 行定义了在生成文档的过程中应该处理哪些 Python 源文件。文件集是 Ant 脚本中通用的结构。

可用于定义所操作的一组文件。这是一种很强大的特性，它使您能够通过名字模式、布尔逻辑和文件属性来选择所要操作的文件。Ant 文档中有这方面的完整描述。本例中递归选择了“src”目录下的所有文件。

Python 源文件中具有标准的单元测试框架（从 Python 2.3 开始。在 Python 2.2 中这只是可选模块），与 Java jUnit 框架十分类似。测试用例的结构与 jUnit 采用相同的方式。每一个待测试的类和模块通常都具有自己的测试类。测试类中包含测试装置（fixture）。

它们在 setUp 函数中初始化。每一个测试都编写为测试类中的一个独立的测试函数。unittest 框架会在测试函数之间循环往复，先调用 setUp 、再测试函数、然后清除（ tearDown ）测试函数。请参阅清单 4 中的样例。

import unittest  from pprint import pprint  import feedparser  class FeedparserTest(unittest.TestCase):      """      A test class for the feedparser module.      """            def setUp(self):          """          set up data used in the tests.          setUp is called before each test function execution.          """          self.developerWorksUrl = "testData/developerworks.rss"             def testParse09Rss(self):          """          Test a successful run of the parse function for a          0.91 RSS feed.          """          print "FeedparserTest.testParse09RSS()"                    result = feedparser.parse(self.developerWorksUrl)          pprint(result)          self.assertEqual(0, result['bozo'])                    self.assert_(result is not None)          channel = result['channel']          self.assert_(channel is not None)          chanDesc = channel['description']          self.assertEqual(u'The latest content from IBM developerWorks',              chanDesc)                    items = result['items']          self.assert_(items is not None)          self.assert_(len(items)> 3)          firstItem = items[0]          title = firstItem['title']          self.assertEqual(u'Build installation packages with               solution installation and deployment technologies',              title)          def tearDown(self):          """          tear down any data used in tests          tearDown is called after each test function execution.          """          pass                    if __name__ == '__main__':      unittest.main()

上述清单是实现 feedparser 模块基本测试功能的测试类。完整的测试类见 feedParserTest 项目下的 src/feedparserTest/FeedparserTest.py。step 函数负责准备整个测试过程中需要使用的测试装置，在本例中只有测试用的 RSS 文件的目录。

测试函数将对其进行解析。testParse09Rss 是真正的测试函数。Python 源文件这个函数调用 feedparser.parse 函数，传递测试用的 RSS 文件，输出解析结果，并通过 TestCase 类的 assert 函数执行基本的检查统作。

如果任何 assert 的求值结果不是真，或是在执行过程中抛出任何异常，unittest 就会报告一次测试失败或错误。***的两行负责在这个测试类内部运行测试，方法是直接运行该模块即可。

看完上述内容，你们对怎么正确认识Python 源文件有进一步的了解吗？如果还想了解更多知识或者相关内容，请关注创新互联行业资讯频道，感谢大家的支持。

新闻标题：怎么正确认识Python源文件
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