pydoc
Ka-Ping Yee 曾创建了一个相当著名的模块，名叫 pydoc （比较而言： pydoc 可以做到 perldoc 所能做的任何事，并且做得更好、更漂亮:-）。对于 Python 2.1 来说， pydoc （以及它支持的 inspect ）是标准库的一部分。而对于使用 Python 1.5.2、1.6 或者 2.0 版本的用户来说，下载并安装 pydoc 也很简单 ― 请立即下载（请参阅 参考资料）。
作为提供给阅读这篇 Python 文章的任何初学者的背景资料，Python 一直有些半正式的文档标准。这些标准并没有试图过度地限制开发者，而是给开发者提供“一种明显的写文档的方法。”幸运的是，通常情况下，Python 开发者所写的文档比使用其它语言的典型开发者所写的要好得多。
Python 文档之所以“优秀”的主要因素是使用所谓的“docstring”。虽然 docstring 实际上只是一个被称为 _doc_ 的变量，但还是有一个普遍使用的创建它们的快捷方式：只要在模块、函数 def 、类定义或方法 def 的头部放入一个简单的由（三重）引号括起来的字符串。此外，还有几个接近标准的模块级的“魔术”变量名被经常使用。尽管那些文档规则不太正式，但几乎所有第三方的模块和标准模块的文档都使用相同的模式。让我们来看一个使用大部分元素的简化示例：
清单 1: 附带典型文档的模块 mymod.py
#!/usr/bin/python
"""Show off features of [pydoc] module
This is a silly module to
demonstrate docstrings
"""
__author__ = 'David Mertz'
__version__= '1.0'
__nonsense__ = 'jabberwocky'
class MyClass:
"""Demonstrate class docstrings"""
def __init__ (self, spam=1, eggs=2):
"""Set default attribute values only
Keyword arguments:
spam ― a processed meat product
eggs ― a fine breakfast for lumberjacks
"""
self.spam = spam
self.eggs = eggs
pydoc 模块利用了 Python 文档的约定，又使用了一些有关 Python 导入、继承和其它类似的实用知识。此外， pydoc 有绝对的天赋可以使自己在不同的操作模式下被使用（马上就能看到更多有关这个论点的资料）。让我们用一些时间，看看通过 OS 命令行调用的 manpage 风格的用法。
假设您已将上述模块 mymod 安装在您的系统上，但不知道它有什么用处（在示例中并不多）。您可以阅读源代码，不过更简单的方法可能是：
清单 2：获取‘manpage'风格的文档
% pydoc.py mymod Python Library Documentation: module mymod NAME mymod - Show off features of [pydoc] module FILE /articles/scratch/cp18/mymod.py DESCRIPTION This is a silly module to demonstrate docstrings CLASSES MyClass class MyClass | Demonstrate class docstrings | | __init__(self, spam=1, eggs=2) | Set default attribute values only | | Keyword arguments: | spam ― a processed meat product | eggs ― a fine breakfast for lumberjacks DATA __author__ = 'David Mertz' __file__ = './mymod.pyc' __name__ = 'mymod' __nonsense__ = 'jabberwocky' __version__ = '1.0' VERSION 1.0 AUTHOR David Mertz
根据特定的平台和安装过程，上述样本可能会显示在一个允许滚屏、搜索等功能并突出显示某些关键字的文本查看器中。对于像这样简单的示例，只是比纯粹的阅读源代码好一点。但请考虑一下像下面这样简单的示例：
清单 3：检查类的继承结构
% cat mymod2.py
from mymod import MyClass
class MyClass2(MyClass):
"""Child class"""
def foo(self):
pass
% pydoc.py mymod2.MyClass2
Python Library Documentation: class MyClass2 in mymod2
class MyClass2(mymod.MyClass)
| Child class
|
| __init__(self, spam=1, eggs=2) from mymod.MyClass
|
| foo(self)
在这个快速报告中，我们可以知道 MyClass2 有 __init__() 和 foo() 方法（以及相应的参数），哪个方法是类自身实现的以及其它哪些方法是继承而来（以及被继承的类所处的位置）。
另一个美妙的类似于 manpage 的功能是用来在模块中搜索关键字的 -k 选项。例如：
清单 4：为任务定位适当的模块
% pydoc.py -k uuencode uu - Implementation of the UUencode and UUdecode functions. % pydoc.py uu Python Library Documentation: module uu NAME uu - Implementation of the UUencode and UUdecode functions. [...]
pydoc 除了它的命令行用法之外，还有其它四种“模式”可以显示被生成的同样的文档。
Shell 模式：在 Python 交互式 shell 中，您可以导入 pydoc 的 help() 函数，这样就能够在不离开交互式会话的情况下获得任何对象的帮助。也可以只输入一个 help 进入交互式“help 解释器”。例如：
清单 5：shell 模式下的交互式 help 解释器
#------- Interactive shell with help enhancements ------# > from pydoc import help > import uu > help(uu.test) Help on function test in module uu: test() uuencode/uudecode main program > help Welcome to Python 2.0! This is the online help utility. [...introductory message about help shell...] help>
- Web 服务器模式：仅使用 -p 选项， pydoc 就会在 LOCALHOST 上作为一个简单的 Web 服务器自启动。您可以使用任何 Web 浏览器浏览所有已安装在现有操作系统上的模块。这个服务器的主页是一张模块列表，根据目录（并用浏览器支持的醒目色块）将它们分组。此外，您查看其文档的每个模块也广泛分布着它导入的函数、方法以及指向任何模块的链接。
- HTML 生成器模式： -w 选项对于 pydoc 可以归档的任何文档都能生成 HTML 文档页面。这些页面与您在 Web 服务器模式下可能会浏览到的页面本质上是一回事，但页面是静态的，可以进行存档、传输等等。
- TK 浏览器模式： -g 选项将创建一个和 xman 或 tkman 风格很相似的“图形帮助浏览器。”
distutils
对于 Python 1.6 来说， distutils 包已经成为标准 Python 库的一部分。 distutils 包有两个目的。一方面， distutils 希望让最终用户觉得安装新模块、包和工具的过程一致而轻松。另一方面， distutils 还希望让新模块、包和工具的开发者觉得创建这些容易安装的分发包很轻松。让我们简要看一下这两个方面。
在最简单的情况下，开发者将已经选择为您特定的平台创建了安装程序。如果是这种情况，您其实根本不需要知道 distutils 的存在。目前， distutils 能够为支持 RPM 的 Linux 系统创建 RPM，为 Win32 系统创建 Windows EXE 安装程序。虽然这两个平台是主角，但还存在着其它平台，要么开发者可能已经有了适用于您的平台的解决方法（要么有创建一个安装程序的时间和兴趣）。
虽然没有最简单的例子，但幸运的是下一个出色的例子并没有复杂太多。假设您获取了一个支持 distutils 的源代码分发包，您可以依靠大量的东西（当然，在一切正常的情况下）。分发包的归档文件必须按照标准归档文件格式 ― 通常可以是 .zip 格式或 .tgz / .tar.gz 格式（偶尔会是 .tbz 格式或 tar.Z 格式， .sit 格式支持很快会添加到 MacOS 中去）。多数时候，Windows 用户使用 zip 格式文件，而 Linux/UNIX 用户使用 tarball 格式文件。不过要想在大多数平台上解包大部分的文件格式并不困难。一旦您将归档文件解包了，您就会获得一个文件集合，它被保存在与归档文件同名的目录里。例如：
清单 6：将一个 [distutils] 归档文件解包
E:\Archive\devel>unzip -q Distutils-1_0_2.zip E:\Archive\devel>cd Distutils-1.0.2 E:\Archive\devel\Distutils-1.0.2>ls The volume label in drive E is ARCHIVE. The Volume Serial Number is E825:C814. Directory of E:\Archive\devel\Distutils-1.0.2 6-14-01 0:38a <DIR> 0 . 6-14-01 0:38a <DIR> 0 .. 5-03-01 6:30p 15355 0 CHANGES.txt 5-03-01 6:32p <DIR> 0 distutils 5-03-01 6:32p <DIR> 0 doc 5-03-01 6:32p <DIR> 0 examples 10-02-00 11:47p 373 0 MANIFEST.in 5-03-01 6:32p <DIR> 0 misc 5-03-01 6:32p 496 0 PKG-INFO 4-20-01 2:30p 14407 0 README.txt 6-29-00 11:45p 1615 0 setup.cfg 5-03-01 6:17p 1120 0 setup.py 4-20-01 2:29p 9116 0 TODO 4-11-00 9:40p 836 0 USAGE.txt
大多数模块分发包的文件和目录会比这个例子中显示的要少。你真正需要的仅仅是文件 setup.py ，其中包含安装指令。但实际上，大家一致希望目录中有其它文件，这样 setup.py 就有可以安装的东西了。这里，您需要做的是：
E:\archive\devel\Distutils-1.0.2> python setup.py install
至少那应该是您该做的事情。如果出现问题，请阅读（很可能也包含在 setup.py 中的） README.txt 或 README 文件。然后，再查阅 Greg Ward 的 Installing Python Modules 文档。（请参阅 参考资料）。
接下来该做什么呢？您可以通过名字来猜测， setup.py 其实只是普通的 Python 脚本，所以当它运行时可以做任何事。但在大多数情况下 setup.py 会有一种相当固定的格式。可能看上去像这样：
清单 7：最小的 setup.py 安装脚本
#!/usr/bin/env python
"""Setup script for the sample #1 module distribution:
single top-level pure Python module, named explicitly
in 'py_modules'."""
from distutils.core import setup
setup (# Distribution meta-data
name = "sample",
version = "1.0",
description = "Distutils sample distribution #1",
# Description of modules and packages in the distribution
py_modules = ['sample'],
)
这里真正的工作是由导入的 distutils 实现，特别是由 setup() 函数来实现。基本上， setup() 函数采用一组包含一列需要安装的东西（除 py_modules 外还可能有 packages 或 ext_modules 或其它东西）的已命名的变量。
distutils 的魔力在于 创建模块分发包时利用安装时使用的完全相同的 setup.py 文件。一旦您 ― 模块开发者 ― 创建了一个 setup.py 脚本（也可能是‘setup.cfg'或其它扩展名）指定了需要安装的东西，创建分发包所要做的全部事情就是（下面的一步或几步）：
清单 8：创建模块分发包
% python setup.py sdist % python setup.py bdist_wininst % python setup.py bdist_rpm
根据您指定的特定的分发包，您将创建一个标准的归档文件（tarball 或 zip 格式文件，取决于平台类型）或者一个完整的安装程序（像上面讨论过的那样）。
把两者结合在一起
虽然我们还没有完全达到目的，但是 Python 已经逐步成为最容易使用的编程语言的一种， 而且还是最容易使用的编程 社区的一种。虽然某些新的工具还有一些需要克服的缺陷，但在普遍意义上，让 Python 对用户透明这个要求已经实现了。
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