diff --git a/source/c06/p01_read_write_csv_data.rst b/source/c06/p01_read_write_csv_data.rst index 9f015b52..a65cf5d6 100644 --- a/source/c06/p01_read_write_csv_data.rst +++ b/source/c06/p01_read_write_csv_data.rst @@ -42,6 +42,7 @@ .. code-block:: python from collections import namedtuple + import csv with open('stock.csv') as f: f_csv = csv.reader(f) headings = next(f_csv) diff --git a/source/c11/p11_pass_socket_file_descriptor_between_processes.rst b/source/c11/p11_pass_socket_file_descriptor_between_processes.rst index 0870db69..58c4923a 100644 --- a/source/c11/p11_pass_socket_file_descriptor_between_processes.rst +++ b/source/c11/p11_pass_socket_file_descriptor_between_processes.rst @@ -6,7 +6,7 @@ 问题 ---------- 你有多个Python解释器进程在同时运行,你想将某个打开的文件描述符从一个解释器传递给另外一个。 -比如,假设有个服务器进程相应连接请求,但是实际的相应逻辑是在另一个解释器中执行的。 +比如,假设有个服务器进程相应连接请求,但是实际的响应逻辑是在另一个解释器中执行的。 ---------- 解决方案 diff --git a/source/c15/p01_access_ccode_using_ctypes.rst b/source/c15/p01_access_ccode_using_ctypes.rst index 6b425972..4e3005af 100644 --- a/source/c15/p01_access_ccode_using_ctypes.rst +++ b/source/c15/p01_access_ccode_using_ctypes.rst @@ -255,7 +255,7 @@ >>> a = array.array('d',[1,2,3]) >>> a array('d', [1.0, 2.0, 3.0]) - >>> ptr_ = a.buffer_info() + >>> ptr, _ = a.buffer_info() >>> ptr 4298687200 >>> ctypes.cast(ptr, ctypes.POINTER(ctypes.c_double)) diff --git a/source/c15/p03_write_extension_function_operate_on_arrays.rst b/source/c15/p03_write_extension_function_operate_on_arrays.rst index 80cc2413..0e520746 100644 --- a/source/c15/p03_write_extension_function_operate_on_arrays.rst +++ b/source/c15/p03_write_extension_function_operate_on_arrays.rst @@ -60,6 +60,7 @@ :: >>> import array + >>> from sample import * >>> avg(array.array('d',[1,2,3])) 2.0 >>> import numpy @@ -95,9 +96,9 @@ 通过编写能接受并操作数组的代码,你可以编写很好的兼容这些应用程序的自定义代码, 而不是只能兼容你自己的代码。 -代码的关键点在于 ``PyBuffer_GetBuffer()`` 函数。 +代码的关键点在于 ``PyObject_GetBuffer()`` 函数。 给定一个任意的Python对象,它会试着去获取底层内存信息,它简单的抛出一个异常并返回-1. -传给 ``PyBuffer_GetBuffer()`` 的特殊标志给出了所需的内存缓冲类型。 +传给 ``PyObject_GetBuffer()`` 的特殊标志给出了所需的内存缓冲类型。 例如,``PyBUF_ANY_CONTIGUOUS`` 表示是一个连续的内存区域。 对于数组、字节字符串和其他类似对象而言,一个 ``Py_buffer`` 结构体包含了所有底层内存的信息。