对Python 开发环境性能全解读

对Python 开发环境性能全解读

Python 开发环境可以更快更准确的表达开发程序的意图，但是从其他开发语言刚刚转到 Python 语言的人会发现，功能丰富而精致的 IDE 和开发工具都不见了，这可难为了许多开发人员。

那些开发人员可以从他们熟悉的 Java 开发工具中找到解决方案。本文着重介绍了如何使用基于 Java 技术的流行开发工具 Eclipse 和 Ant 进行 Python 开发。多年以来， Java 语言和Python 开发环境 阵营之间一直存在大量的异花授粉现象。在这方面作出突出表率的可能是 Jython。

这是一个纯粹用 Java 实现的 Python 运行时环境。按照这一说法，您将研究如何用 Eclipse IDE 和 Ant 构建与部署工具实现 Python 开发。Eclipse 和 Ant 是非常流行的工具，它们特性丰富、可扩展性强、而且开放源代码；Python 也具有相同的品质。

PyDev 和 PyAntTasks 分别是 Eclipse 和 Ant 的扩展，有了它们就可能用这些 Java 工具开发 Python。本文从下载安装所需的工具与扩展开始讲起。为了解释如何在 Python 开发中使用 Eclipse 和 Ant，我将用实际的 Python 代码例子读取 RSS 资源。

• 浅析Python RSS文件功能介绍
• 简单易于操作的Python 工具详解
• 面向对象的编程——Python应用程序
• 对Python操作语言特点大总结
• 详谈Python企业应用广泛领域

本文不会涉及 Eclipse、Ant、Python 的细节。有关这些话题的深入讨论，请参阅 参考资料 一节中的链接。 Python 支持情况本文用到的软件都在 CPython 2.3 下测试过。除了几个异常情况之外，应该也能在 Jython 中运行。

• 浅析Python RSS文件功能介绍
• 简单易于操作的Python 工具详解
• 面向对象的编程——Python应用程序
• 对Python操作语言特点大总结
• 详谈Python企业应用广泛领域

特别需要指出，PyDev 调试器目前不支持 Jython。另一个区别是通过 Jython 执行的脚本在从 PyDev 中运行之后就转入交互模式。这样就必须手动杀死。PyDev 编辑器与 Jython 的源代码兼容，Python 开发环境 任务除 py-doc 任务之外也和 Jython 兼容。

Eclipse 是一个 Java 技术集成开发环境，由 IBM 开发，并开放其源代码。它是 IBM 商业软件 WebSphere Application Development 环境以及其他多种工具的基础。Eclipse 的开发社区非常活跃，他们不仅开发 Eclipse 本身，还开发大量的插件供 Eclipse 使用。有关 Eclispe 和 Eclipse 插件的 Web 站点。

一节中的链接。尽管从传统上讲 Eclipse 是一种 Java 开发工具，但是一些插件的存在使得在 Eclipse 中开发其他语言的程序成为可能，如 C/C++、Python 和 Perl。 在 Eclipse 中，源代码被组织到项目project）中。项目可以加载、卸载和导入。Eclipse 用户界面的结构划分为视图View）与编辑器Editor）。

视图与编辑器的例子包括：源代码大纲视图、Java 源代码编辑器、Python 源代码编辑器和文件系统导航视图。Eclipse 用户界面中最关键的隐含概念就是 视角perspective）。视角是通常在执行某种类型活动时一起使用的一组视图。

Eclipse 中的标准视角包括：Debug、Java Browsing、Java、Java Type Hierarchy、Plug-inDevelopment、CVS Repository Exploring、Resource 和 Install/Update。目前还不存在单独的 Python 视角。在进行 Python 开发时，我通常使用 Resource 视角和 Debug 视角。

现在开始学习如何通过已导入的项目了解 PyDev 的特性。PyDev 正处于开发过程中，但已经是非常高效的 Python 开发环境。现在的 PyDev 主要包括以下特性：
◆包含 Python 语法高亮显示特性的 Python 编辑器。
◆进行 Python 语法分析，并在 Python 编辑器和 Tasks 视图中高亮显示错误。
◆可将制表符转换成空格的选项。
◆Outline 视图显示导入的库、类以及函数。
◆终端视图中的 Python 堆栈跟踪信息可超链接到源代码中。
◆源代码内部的超链接；同一模块内的导入和函数调用可通过超链接进行导航。
◆从 Navigator 视图中运行 Python 脚本的能力。 调试器支持断点、代码单步执行以及显示变量的值。