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Author: jackfrued

Day01-20/10.常用数据结构之元组.md

@@ -10,7 +10,7 @@
 # 定义一个三元组
 t1 = (35, 12, 98)
 # 定义一个四元组
-t2 = ('骆昊', 43, True, '四川成都')
+t2 = ('骆昊', 45, True, '四川成都')
 
 # 查看变量的类型
 print(type(t1))  # <class 'tuple'>
@@ -36,7 +36,7 @@ for elem in t1:
 # 成员运算
 print(12 in t1)         # True
 print(99 in t1)         # False
-print('Hao' not in t2)  # False
+print('Hao' not in t2)  # True
 
 # 拼接运算
 t3 = t1 + t2

Day31-35/31.Python语言进阶.md

@@ -1272,7 +1272,7 @@ Python中实现并发编程的三种方案：多线程、多进程和异步I/O
   > 2. 程序的输入可以并行的分成块，并且可以将运算结果合并。
   > 3. 程序在内存使用方面没有任何限制且不强依赖于I/O操作（如：读写文件、套接字等）。
 
-- 异步处理：从调度程序的任务队列中挑选任务，该调度程序以交叉的形式执行这些任务，我们并不能保证任务将以某种顺序去执行，因为执行顺序取决于队列中的一项任务是否愿意将CPU处理时间让位给另一项任务。异步任务通常通过多任务协作处理的方式来实现，由于执行时间和顺序的不确定，因此需要通过回调式编程或者`future`对象来获取任务执行的结果。Python 3通过`asyncio`模块和`await`和`async`关键字（在Python 3.7中正式被列为关键字）来支持异步处理。
+- 异步处理：从调度程序的任务队列中挑选任务，该调度程序以交叉的形式执行这些任务，我们并不能保证任务将以某种顺序去执行，因为执行顺序取决于队列中的一项任务是否愿意将 CPU 处理时间让位给另一项任务。异步任务通常通过多任务协作处理的方式来实现，由于执行时间和顺序的不确定，因此需要通过回调式编程或者`future`对象来获取任务执行的结果。Python 3 通过`asyncio`模块和`await`和`async`关键字（在 Python 3.7 中正式被列为关键字）来支持异步处理。
 
   ```Python
   """
@@ -1329,7 +1329,7 @@ Python中实现并发编程的三种方案：多线程、多进程和异步I/O
 
   > **说明**：上面的代码使用`get_event_loop`函数获得系统默认的事件循环，通过`gather`函数可以获得一个`future`对象，`future`对象的`add_done_callback`可以添加执行完成时的回调函数，`loop`对象的`run_until_complete`方法可以等待通过`future`对象获得协程执行结果。
 
-  Python中有一个名为`aiohttp`的三方库，它提供了异步的HTTP客户端和服务器，这个三方库可以跟`asyncio`模块一起工作，并提供了对`Future`对象的支持。Python 3.6中引入了`async`和`await`来定义异步执行的函数以及创建异步上下文，在Python 3.7中它们正式成为了关键字。下面的代码异步的从5个URL中获取页面并通过正则表达式的命名捕获组提取了网站的标题。
+  Python 中有一个名为`aiohttp`的三方库，它提供了异步的 HTTP 客户端和服务器，这个三方库可以跟`asyncio`模块一起工作，并提供了对`Future`对象的支持。Python 3.6中引入了`async`和`await`来定义异步执行的函数以及创建异步上下文，在 Python 3.7 中它们正式成为了关键字。下面的代码异步的从5个URL中获取页面并通过正则表达式的命名捕获组提取了网站的标题。
 
   ```Python
   import asyncio
@@ -1369,8 +1369,8 @@ Python中实现并发编程的三种方案：多线程、多进程和异步I/O
 
   > **重点**：**异步I/O与多进程的比较**。
   >
-  > 当程序不需要真正的并发性或并行性，而是更多的依赖于异步处理和回调时，`asyncio`就是一种很好的选择。如果程序中有大量的等待与休眠时，也应该考虑`asyncio`，它很适合编写没有实时数据处理需求的Web应用服务器。
+  > 当程序不需要真正的并发性或并行性，而是更多的依赖于异步处理和回调时，`asyncio`就是一种很好的选择。如果程序中有大量的等待与休眠时，也应该考虑`asyncio`，它很适合编写没有实时数据处理需求的 Web 应用服务器。
 
-  Python还有很多用于处理并行任务的三方库，例如：`joblib`、`PyMP`等。实际开发中，要提升系统的可扩展性和并发性通常有垂直扩展（增加单个节点的处理能力）和水平扩展（将单个节点变成多个节点）两种做法。可以通过消息队列来实现应用程序的解耦合，消息队列相当于是多线程同步队列的扩展版本，不同机器上的应用程序相当于就是线程，而共享的分布式消息队列就是原来程序中的Queue。消息队列（面向消息的中间件）的最流行和最标准化的实现是AMQP（高级消息队列协议），AMQP源于金融行业，提供了排队、路由、可靠传输、安全等功能，最著名的实现包括：Apache的ActiveMQ、RabbitMQ等。
+  Python 还有很多用于处理并行任务的三方库，例如：`joblib`、`PyMP`等。实际开发中，要提升系统的可扩展性和并发性通常有垂直扩展（增加单个节点的处理能力）和水平扩展（将单个节点变成多个节点）两种做法。可以通过消息队列来实现应用程序的解耦合，消息队列相当于是多线程同步队列的扩展版本，不同机器上的应用程序相当于就是线程，而共享的分布式消息队列就是原来程序中的Queue。消息队列（面向消息的中间件）的最流行和最标准化的实现是 AMQP（高级消息队列协议），AMQP 源于金融行业，提供了排队、路由、可靠传输、安全等功能，最著名的实现包括：Apache 的 ActiveMQ、RabbitMQ 等。
 
-  要实现任务的异步化，可以使用名为`Celery`的三方库。`Celery`是Python编写的分布式任务队列，它使用分布式消息进行工作，可以基于RabbitMQ或Redis来作为后端的消息代理。
+  要实现任务的异步化，可以使用名为`Celery`的三方库。`Celery`是 Python 编写的分布式任务队列，它使用分布式消息进行工作，可以基于 RabbitMQ 或 Redis 来作为后端的消息代理。