对于Python 源文件的学习，个人认为先要从Python的概念学起，其实Python 就是一种面向对象、直译式计算机程序设计语言，也是一种功能强大而完善的通用型语言，而且非常易于初学者学习。
先介绍一个只编译 Python 样例代码的构建脚本。<project> 标签总是构建脚本的根标签。<taskdef> 标签声明在整个构建脚本中使用的 Python 任务。在构建脚本的底部，可以定义 compile 目标。目标元素内部是 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 源文件。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 ${src.dir} 来引用。
要运行构建脚本，可从 Eclipse 中打开它。Eclipse 具有内置的 Ant 构建脚本编辑和浏览功能。Outline 视图可以显示出构建脚本的结构：
- 1: <property name="pydoc.dir" value="pydoc"/>
- 2:
- 3: <target name="init">
- 4: <mkdir dir="${pydoc.dir}"/>
- 5: </target>
- 6:
- 7: <target name="pydoc" depends="init,compile">
- 8: <py-doc pythonpath="${src.dir}" destdir="${pydoc.dir}">
- 9: <fileset dir="${src.dir}">
- 10: <include name="**/*"/>
- 11: </fileset>
- 12: </py-doc>
- 13: </target>
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。
接下来将向构建脚本中加入新的目标，用于执行 Python 脚本（请参阅清单 2）。在本例中，可以将 RSS URL 作为参数来执行 feedparser.py 脚本。 从对上述 pydoc 目标的解析可看出。
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。 #t#
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。
