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[Python] Make Python 3 default

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index 65f125d1..da13275b 100644
--- a/zh-cn/python-cn.html.markdown
+++ b/zh-cn/python-cn.html.markdown
@@ -1,302 +1,342 @@
 ---
-language: python
+language: Python
 contributors:
-    - ["Louie Dinh", "http://ldinh.ca"]
+    - ["Louie Dinh", "http://pythonpracticeprojects.com"]
+    - ["Steven Basart", "http://github.com/xksteven"]
+    - ["Andre Polykanine", "https://github.com/Oire"]
 translators:
-    - ["Chenbo Li", "http://binarythink.net"]
-filename: learnpython-zh.py
+    - ["Geoff Liu", "http://geoffliu.me"]
+filename: learnpython-cn.py
 lang: zh-cn
 ---
 
-Python 由 Guido Van Rossum 在90年代初创建。 它现在是最流行的语言之一
-我喜爱python是因为它有极为清晰的语法，甚至可以说，它就是可以执行的伪代码
+Python 是由吉多·范罗苏姆(Guido Van Rossum)在 90 年代早期设计。
+它是如今最常用的编程语言之一。它的语法简洁且优美，几乎就是可执行的伪代码。
 
-很欢迎来自您的反馈，你可以在[@louiedinh](http://twitter.com/louiedinh) 和 louiedinh [at] [google's email service] 这里找到我
+欢迎大家斧正。英文版原作 Louie Dinh [@louiedinh](http://twitter.com/louiedinh)
+邮箱 louiedinh [at] [谷歌的信箱服务]。中文翻译 Geoff Liu。
 
-注意: 这篇文章针对的版本是Python 2.7，但大多也可使用于其他Python 2的版本
-如果是Python 3，请在网络上寻找其他教程
+注意：这篇教程是基于 Python 3 写的。如果你想学旧版 Python 2，我们特别有[另一篇教程](http://learnxinyminutes.com/docs/pythonlegacy/)。
 
 ```python
 
-# 单行注释
-""" 多行字符串可以用
-    三个引号包裹，不过这也可以被当做
-    多行注释
+# 用井字符开头的是单行注释
+
+""" 多行字符串用三个引号
+    包裹，也常被用来做多
+    行注释
 """
 
 ####################################################
-## 1. 原始数据类型和操作符
+## 1. 原始数据类型和运算符
 ####################################################
 
-# 数字类型
+# 整数
 3  # => 3
 
-# 简单的算数
+# 算术没有什么出乎意料的
 1 + 1  # => 2
 8 - 1  # => 7
 10 * 2  # => 20
-35 / 5  # => 7
 
-# 整数的除法会自动取整
-5 / 2  # => 2
+# 但是除法例外，会自动转换成浮点数
+35 / 5  # => 7.0
+5 / 3  # => 1.6666666666666667
+
+# 整数除法的结果都是向下取整
+5 // 3     # => 1
+5.0 // 3.0 # => 1.0 # 浮点数也可以
+-5 // 3  # => -2
+-5.0 // 3.0 # => -2.0
+
+# 浮点数的运算结果也是浮点数
+3 * 2.0 # => 6.0
+
+# 模除
+7 % 3 # => 1
 
-# 要做精确的除法，我们需要引入浮点数
-2.0     # 浮点数
-11.0 / 4.0  # => 2.75 精确多了
+# x的y次方
+2**4 # => 16
 
-# 括号具有最高优先级
+# 用括号决定优先级
 (1 + 3) * 2  # => 8
 
-# 布尔值也是基本的数据类型
+# 布尔值
 True
 False
 
-# 用 not 来取非
+# 用not取非
 not True  # => False
 not False  # => True
 
-# 相等
+# 逻辑运算符，注意and和or都是小写
+True and False # => False
+False or True # => True
+
+# 整数也可以当作布尔值
+0 and 2 # => 0
+-5 or 0 # => -5
+0 == False # => True
+2 == True # => False
+1 == True # => True
+
+# 用==判断相等
 1 == 1  # => True
 2 == 1  # => False
 
-# 不等
+# 用!=判断不等
 1 != 1  # => False
 2 != 1  # => True
 
-# 更多的比较操作符
+# 比较大小
 1 < 10  # => True
 1 > 10  # => False
 2 <= 2  # => True
 2 >= 2  # => True
 
-# 比较运算可以连起来写！
+# 大小比较可以连起来！
 1 < 2 < 3  # => True
 2 < 3 < 2  # => False
 
-# 字符串通过 " 或 ' 括起来
-"This is a string."
-'This is also a string.'
+# 字符串用单引双引都可以
+"这是个字符串"
+'这也是个字符串'
 
-# 字符串通过加号拼接
+# 用加号连接字符串
 "Hello " + "world!"  # => "Hello world!"
 
-# 字符串可以被视为字符的列表
+# 字符串可以被当作字符列表
 "This is a string"[0]  # => 'T'
 
-# % 可以用来格式化字符串
-"%s can be %s" % ("strings", "interpolated")
+# 用.format来格式化字符串
+"{} can be {}".format("strings", "interpolated")
+
+# 可以重复参数以节省时间
+"{0} be nimble, {0} be quick, {0} jump over the {1}".format("Jack", "candle stick")
+# => "Jack be nimble, Jack be quick, Jack jump over the candle stick"
 
-# 也可以用 format 方法来格式化字符串
-# 推荐使用这个方法
-"{0} can be {1}".format("strings", "formatted")
-# 也可以用变量名代替数字
-"{name} wants to eat {food}".format(name="Bob", food="lasagna")
+# 如果不想数参数，可以用关键字
+"{name} wants to eat {food}".format(name="Bob", food="lasagna") 
+# => "Bob wants to eat lasagna"
 
-# None 是对象
+# 如果你的Python3程序也要在Python2.5以下环境运行，也可以用老式的格式化语法
+"%s can be %s the %s way" % ("strings", "interpolated", "old")
+
+# None是一个对象
 None  # => None
 
-# 不要用相等 `==` 符号来和None进行比较
-# 要用 `is`
+# 当与None进行比较时不要用 ==，要用is。is是用来比较两个变量是否指向同一个对象。
 "etc" is None  # => False
 None is None  # => True
 
-# 'is' 可以用来比较对象的相等性
-# 这个操作符在比较原始数据时没多少用，但是比较对象时必不可少
-
-# None, 0, 和空字符串都被算作 False
-# 其他的均为 True
-0 == False  # => True
-"" == False  # => True
+# None，0，空字符串，空列表，空字典都算是False
+# 所有其他值都是True
+bool(0)  # => False
+bool("")  # => False
+bool([]) # => False
+bool({}) # => False
 
 
 ####################################################
 ## 2. 变量和集合
 ####################################################
 
-# 很方便的输出
-print "I'm Python. Nice to meet you!"
+# print是内置的打印函数
+print("I'm Python. Nice to meet you!")
 
-
-# 给变量赋值前不需要事先声明
-some_var = 5    # 一般建议使用小写字母和下划线组合来做为变量名
+# 在给变量赋值前不用提前声明
+# 传统的变量命名是小写，用下划线分隔单词
+some_var = 5
 some_var  # => 5
 
 # 访问未赋值的变量会抛出异常
-# 可以查看控制流程一节来了解如何异常处理
-some_other_var  # 抛出 NameError
+# 参考流程控制一段来学习异常处理
+some_unknown_var  # 抛出NameError
 
-# if 语句可以作为表达式来使用
-"yahoo!" if 3 > 2 else 2  # => "yahoo!"
-
-# 列表用来保存序列
+# 用列表(list)储存序列
 li = []
-# 可以直接初始化列表
+# 创建列表时也可以同时赋给元素
 other_li = [4, 5, 6]
 
-# 在列表末尾添加元素
-li.append(1)    # li 现在是 [1]
-li.append(2)    # li 现在是 [1, 2]
-li.append(4)    # li 现在是 [1, 2, 4]
-li.append(3)    # li 现在是 [1, 2, 4, 3]
-# 移除列表末尾元素
-li.pop()        # => 3 li 现在是 [1, 2, 4]
-# 重新加进去
-li.append(3)    # li is now [1, 2, 4, 3] again.
-
-# 像其他语言访问数组一样访问列表
+# 用append在列表最后追加元素
+li.append(1)    # li现在是[1]
+li.append(2)    # li现在是[1, 2]
+li.append(4)    # li现在是[1, 2, 4]
+li.append(3)    # li现在是[1, 2, 4, 3]
+# 用pop从列表尾部删除
+li.pop()        # => 3 且li现在是[1, 2, 4]
+# 把3再放回去
+li.append(3)    # li变回[1, 2, 4, 3]
+
+# 列表存取跟数组一样
 li[0]  # => 1
-# 访问最后一个元素
+# 取出最后一个元素
 li[-1]  # => 3
 
-# 越界会抛出异常
-li[4]  # 抛出越界异常
+# 越界存取会造成IndexError
+li[4]  # 抛出IndexError
 
-# 切片语法需要用到列表的索引访问
-# 可以看做数学之中左闭右开区间
+# 列表有切割语法
 li[1:3]  # => [2, 4]
-# 省略开头的元素
+# 取尾
 li[2:]  # => [4, 3]
-# 省略末尾的元素
+# 取头
 li[:3]  # => [1, 2, 4]
+# 隔一个取一个
+li[::2]   # =>[1, 4]
+# 倒排列表
+li[::-1]   # => [3, 4, 2, 1]
+# 可以用三个参数的任何组合来构建切割
+# li[始:终:步伐]
 
-# 删除特定元素
-del li[2]  # li 现在是 [1, 2, 3]
+# 用del删除任何一个元素
+del li[2]   # li is now [1, 2, 3]
 
-# 合并列表
-li + other_li  # => [1, 2, 3, 4, 5, 6] - 并不会不改变这两个列表
+# 列表可以相加
+# 注意：li和other_li的值都不变
+li + other_li   # => [1, 2, 3, 4, 5, 6]
 
-# 通过拼接来合并列表
-li.extend(other_li)  # li 是 [1, 2, 3, 4, 5, 6]
+# 用extend拼接列表
+li.extend(other_li)   # li现在是[1, 2, 3, 4, 5, 6]
 
-# 用 in 来返回元素是否在列表中
-1 in li  # => True
+# 用in测试列表是否包含值
+1 in li   # => True
 
-# 返回列表长度
-len(li)  # => 6
+# 用len取列表长度
+len(li)   # => 6
 
 
-# 元组类似于列表，但它是不可改变的
+# 元组是不可改变的序列
 tup = (1, 2, 3)
-tup[0]  # => 1
-tup[0] = 3  # 类型错误
-
-# 对于大多数的列表操作，也适用于元组
-len(tup)  # => 3
-tup + (4, 5, 6)  # => (1, 2, 3, 4, 5, 6)
-tup[:2]  # => (1, 2)
-2 in tup  # => True
-
-# 你可以将元组解包赋给多个变量
-a, b, c = (1, 2, 3)     # a 是 1，b 是 2，c 是 3
-# 如果不加括号，将会被自动视为元组
+tup[0]   # => 1
+tup[0] = 3  # 抛出TypeError
+
+# 列表允许的操作元组大都可以
+len(tup)   # => 3
+tup + (4, 5, 6)   # => (1, 2, 3, 4, 5, 6)
+tup[:2]   # => (1, 2)
+2 in tup   # => True
+
+# 可以把元组合列表解包，赋值给变量
+a, b, c = (1, 2, 3)     # 现在a是1，b是2，c是3
+# 元组周围的括号是可以省略的
 d, e, f = 4, 5, 6
-# 现在我们可以看看交换两个数字是多么容易的事
-e, d = d, e     # d 是 5，e 是 4
+# 交换两个变量的值就这么简单
+e, d = d, e     # 现在d是5，e是4
 
 
-# 字典用来储存映射关系
+# 用字典表达映射关系
 empty_dict = {}
-# 字典初始化
+# 初始化的字典
 filled_dict = {"one": 1, "two": 2, "three": 3}
 
-# 字典也用中括号访问元素
-filled_dict["one"]  # => 1
+# 用[]取值
+filled_dict["one"]   # => 1
+
+
+# 用 keys 获得所有的键。
+# 因为 keys 返回一个可迭代对象，所以在这里把结果包在 list 里。我们下面会详细介绍可迭代。
+# 注意：字典键的顺序是不定的，你得到的结果可能和以下不同。
+list(filled_dict.keys())   # => ["three", "two", "one"]
 
-# 把所有的键保存在列表中
-filled_dict.keys()  # => ["three", "two", "one"]
-# 键的顺序并不是唯一的，得到的不一定是这个顺序
 
-# 把所有的值保存在列表中
-filled_dict.values()  # => [3, 2, 1]
-# 和键的顺序相同
+# 用values获得所有的值。跟keys一样，要用list包起来，顺序也可能不同。
+list(filled_dict.values())   # => [3, 2, 1]
 
-# 判断一个键是否存在
-"one" in filled_dict  # => True
-1 in filled_dict  # => False
 
-# 查询一个不存在的键会抛出 KeyError
-filled_dict["four"]  # KeyError
+# 用in测试一个字典是否包含一个键
+"one" in filled_dict   # => True
+1 in filled_dict   # => False
 
-# 用 get 方法来避免 KeyError
-filled_dict.get("one")  # => 1
-filled_dict.get("four")  # => None
-# get 方法支持在不存在的时候返回一个默认值
-filled_dict.get("one", 4)  # => 1
-filled_dict.get("four", 4)  # => 4
+# 访问不存在的键会导致KeyError
+filled_dict["four"]   # KeyError
 
-# setdefault 是一个更安全的添加字典元素的方法
-filled_dict.setdefault("five", 5)  # filled_dict["five"] 的值为 5
-filled_dict.setdefault("five", 6)  # filled_dict["five"] 的值仍然是 5
+# 用get来避免KeyError
+filled_dict.get("one")   # => 1
+filled_dict.get("four")   # => None
+# 当键不存在的时候get方法可以返回默认值
+filled_dict.get("one", 4)   # => 1
+filled_dict.get("four", 4)   # => 4
 
+# setdefault方法只有当键不存在的时候插入新值
+filled_dict.setdefault("five", 5)  # filled_dict["five"]设为5
+filled_dict.setdefault("five", 6)  # filled_dict["five"]还是5
 
-# 集合储存无顺序的元素
+# 字典赋值
+filled_dict.update({"four":4}) # => {"one": 1, "two": 2, "three": 3, "four": 4}
+filled_dict["four"] = 4  # 另一种赋值方法
+
+# 用del删除
+del filled_dict["one"]  # 从filled_dict中把one删除
+
+
+# 用set表达集合
 empty_set = set()
-# 初始化一个集合
-some_set = set([1, 2, 2, 3, 4])  # some_set 现在是 set([1, 2, 3, 4])
+# 初始化一个集合，语法跟字典相似。
+some_set = {1, 1, 2, 2, 3, 4}   # some_set现在是{1, 2, 3, 4}
 
-# Python 2.7 之后，大括号可以用来表示集合
-filled_set = {1, 2, 2, 3, 4}  # => {1 2 3 4}
+# 可以把集合赋值于变量
+filled_set = some_set
 
-# 向集合添加元素
-filled_set.add(5)  # filled_set 现在是 {1, 2, 3, 4, 5}
+# 为集合添加元素
+filled_set.add(5)   # filled_set现在是{1, 2, 3, 4, 5}
 
-# 用 & 来计算集合的交
+# & 取交集
 other_set = {3, 4, 5, 6}
-filled_set & other_set  # => {3, 4, 5}
+filled_set & other_set   # => {3, 4, 5}
 
-# 用 | 来计算集合的并
-filled_set | other_set  # => {1, 2, 3, 4, 5, 6}
+# | 取并集
+filled_set | other_set   # => {1, 2, 3, 4, 5, 6}
 
-# 用 - 来计算集合的差
-{1, 2, 3, 4} - {2, 3, 5}  # => {1, 4}
+# - 取补集
+{1, 2, 3, 4} - {2, 3, 5}   # => {1, 4}
 
-# 用 in 来判断元素是否存在于集合中
-2 in filled_set  # => True
-10 in filled_set  # => False
+# in 测试集合是否包含元素
+2 in filled_set   # => True
+10 in filled_set   # => False
 
 
 ####################################################
-## 3. 控制流程
+## 3. 流程控制和迭代器
 ####################################################
 
-# 新建一个变量
+# 先随便定义一个变量
 some_var = 5
 
-# 这是个 if 语句，在 python 中缩进是很重要的。
-# 下面的代码片段将会输出 "some var is smaller than 10"
+# 这是个if语句。注意缩进在Python里是有意义的
+# 印出"some_var比10小"
 if some_var > 10:
-    print "some_var is totally bigger than 10."
-elif some_var < 10:    # 这个 elif 语句是不必须的
-    print "some_var is smaller than 10."
-else:           # 这个 else 也不是必须的
-    print "some_var is indeed 10."
+    print("some_var比10大")
+elif some_var < 10:    # elif句是可选的
+    print("some_var比10小")
+else:                  # else也是可选的
+    print("some_var就是10")
 
 
 """
-用for循环遍历列表
-输出:
+用for循环语句遍历列表
+打印:
     dog is a mammal
     cat is a mammal
     mouse is a mammal
 """
 for animal in ["dog", "cat", "mouse"]:
-    # 你可以用 % 来格式化字符串
-    print "%s is a mammal" % animal
+    print("{} is a mammal".format(animal))
 
 """
-`range(number)` 返回从0到给定数字的列表
-输出:
+"range(number)"返回数字列表从0到给的数字
+打印:
     0
     1
     2
     3
 """
 for i in range(4):
-    print i
+    print(i)
 
 """
-while 循环
-输出:
+while循环直到条件不满足
+打印:
     0
     1
     2
@@ -304,173 +344,289 @@ while 循环
 """
 x = 0
 while x < 4:
-    print x
-    x += 1  #  x = x + 1 的简写
-
-# 用 try/except 块来处理异常
+    print(x)
+    x += 1  # x = x + 1 的简写
 
-# Python 2.6 及以上适用:
+# 用try/except块处理异常状况
 try:
-    # 用 raise 来抛出异常
+    # 用raise抛出异常
     raise IndexError("This is an index error")
 except IndexError as e:
-    pass    # pass 就是什么都不做，不过通常这里会做一些恢复工作
+    pass    # pass是无操作，但是应该在这里处理错误
+except (TypeError, NameError):
+    pass    # 可以同时处理不同类的错误
+else:   # else语句是可选的，必须在所有的except之后
+    print("All good!")   # 只有当try运行完没有错误的时候这句才会运行
+
+
+# Python提供一个叫做可迭代(iterable)的基本抽象。一个可迭代对象是可以被当作序列
+# 的对象。比如说上面range返回的对象就是可迭代的。
+
+filled_dict = {"one": 1, "two": 2, "three": 3}
+our_iterable = filled_dict.keys()
+print(our_iterable) # => dict_keys(['one', 'two', 'three'])，是一个实现可迭代接口的对象
+
+# 可迭代对象可以遍历
+for i in our_iterable:
+    print(i)    # 打印 one, two, three
+
+# 但是不可以随机访问
+our_iterable[1]  # 抛出TypeError
+
+# 可迭代对象知道怎么生成迭代器
+our_iterator = iter(our_iterable)
+
+# 迭代器是一个可以记住遍历的位置的对象
+# 用__next__可以取得下一个元素
+our_iterator.__next__()  # => "one"
+
+# 再一次调取__next__时会记得位置
+our_iterator.__next__()  # => "two"
+our_iterator.__next__()  # => "three"
+
+# 当迭代器所有元素都取出后，会抛出StopIteration
+our_iterator.__next__() # 抛出StopIteration
+
+# 可以用list一次取出迭代器所有的元素
+list(filled_dict.keys())  # => Returns ["one", "two", "three"]
+
 
 
 ####################################################
 ## 4. 函数
 ####################################################
 
-# 用 def 来新建函数
+# 用def定义新函数
 def add(x, y):
-    print "x is %s and y is %s" % (x, y)
-    return x + y    # 通过 return 来返回值
+    print("x is {} and y is {}".format(x, y))
+    return x + y    # 用return语句返回
 
-# 调用带参数的函数
-add(5, 6)  # => 输出 "x is 5 and y is 6" 返回 11
+# 调用函数
+add(5, 6)   # => 印出"x is 5 and y is 6"并且返回11
 
-# 通过关键字赋值来调用函数
-add(y=6, x=5)   # 顺序是无所谓的
+# 也可以用关键字参数来调用函数
+add(y=6, x=5)   # 关键字参数可以用任何顺序
 
-# 我们也可以定义接受多个变量的函数，这些变量是按照顺序排列的
+
+# 我们可以定义一个可变参数函数
 def varargs(*args):
     return args
 
-varargs(1, 2, 3)  # => (1,2,3)
+varargs(1, 2, 3)   # => (1, 2, 3)
 
 
-# 我们也可以定义接受多个变量的函数，这些变量是按照关键字排列的
+# 我们也可以定义一个关键字可变参数函数
 def keyword_args(**kwargs):
     return kwargs
 
-# 实际效果：
-keyword_args(big="foot", loch="ness")  # => {"big": "foot", "loch": "ness"}
+# 我们来看看结果是什么：
+keyword_args(big="foot", loch="ness")   # => {"big": "foot", "loch": "ness"}
+
 
-# 你也可以同时将一个函数定义成两种形式
+# 这两种可变参数可以混着用
 def all_the_args(*args, **kwargs):
-    print args
-    print kwargs
+    print(args)
+    print(kwargs)
 """
 all_the_args(1, 2, a=3, b=4) prints:
     (1, 2)
     {"a": 3, "b": 4}
 """
 
-# 当调用函数的时候，我们也可以进行相反的操作，把元组和字典展开为参数
+# 调用可变参数函数时可以做跟上面相反的，用*展开序列，用**展开字典。
 args = (1, 2, 3, 4)
 kwargs = {"a": 3, "b": 4}
-all_the_args(*args)  # 等价于 foo(1, 2, 3, 4)
-all_the_args(**kwargs)  # 等价于 foo(a=3, b=4)
-all_the_args(*args, **kwargs)  # 等价于 foo(1, 2, 3, 4, a=3, b=4)
+all_the_args(*args)   # 相当于 foo(1, 2, 3, 4)
+all_the_args(**kwargs)   # 相当于 foo(a=3, b=4)
+all_the_args(*args, **kwargs)   # 相当于 foo(1, 2, 3, 4, a=3, b=4)
+
+
+# 函数作用域
+x = 5
+
+def setX(num):
+    # 局部作用域的x和全局域的x是不同的
+    x = num # => 43
+    print (x) # => 43
 
-# 函数在 python 中是一等公民
+def setGlobalX(num):
+    global x
+    print (x) # => 5
+    x = num # 现在全局域的x被赋值
+    print (x) # => 6
+
+setX(43)
+setGlobalX(6)
+
+
+# 函数在Python是一等公民
 def create_adder(x):
     def adder(y):
         return x + y
     return adder
 
 add_10 = create_adder(10)
-add_10(3)  # => 13
+add_10(3)   # => 13
 
-# 匿名函数
-(lambda x: x > 2)(3)  # => True
+# 也有匿名函数
+(lambda x: x > 2)(3)   # => True
 
-# 内置高阶函数
-map(add_10, [1, 2, 3])  # => [11, 12, 13]
-filter(lambda x: x > 5, [3, 4, 5, 6, 7])  # => [6, 7]
+# 内置的高阶函数
+map(add_10, [1, 2, 3])   # => [11, 12, 13]
+filter(lambda x: x > 5, [3, 4, 5, 6, 7])   # => [6, 7]
 
-# 可以用列表方法来对高阶函数进行更巧妙的引用
+# 用列表推导式可以简化映射和过滤。列表推导式的返回值是另一个列表。
 [add_10(i) for i in [1, 2, 3]]  # => [11, 12, 13]
-[x for x in [3, 4, 5, 6, 7] if x > 5]  # => [6, 7]
+[x for x in [3, 4, 5, 6, 7] if x > 5]   # => [6, 7]
 
 ####################################################
 ## 5. 类
 ####################################################
 
-# 我们新建的类是从 object 类中继承的
+
+# 定义一个继承object的类
 class Human(object):
 
-     # 类属性，由所有类的对象共享
+    # 类属性，被所有此类的实例共用。
     species = "H. sapiens"
 
-    # 基本构造函数
+    # 构造方法，当实例被初始化时被调用。注意名字前后的双下划线，这是表明这个属
+    # 性或方法对Python有特殊意义，但是允许用户自行定义。你自己取名时不应该用这
+    # 种格式。
     def __init__(self, name):
-        # 将参数赋给对象成员属性
+        # Assign the argument to the instance's name attribute
         self.name = name
 
-    # 成员方法，参数要有 self
+    # 实例方法，第一个参数总是self，就是这个实例对象
     def say(self, msg):
-        return "%s: %s" % (self.name, msg)
+        return "{name}: {message}".format(name=self.name, message=msg)
 
-    # 类方法由所有类的对象共享
-    # 这类方法在调用时，会把类本身传给第一个参数
+    # 类方法，被所有此类的实例共用。第一个参数是这个类对象。
     @classmethod
     def get_species(cls):
         return cls.species
 
-    # 静态方法是不需要类和对象的引用就可以调用的方法
+    # 静态方法。调用时没有实例或类的绑定。
     @staticmethod
     def grunt():
         return "*grunt*"
 
 
-# 实例化一个类
+# 构造一个实例
 i = Human(name="Ian")
-print i.say("hi")     # 输出 "Ian: hi"
+print(i.say("hi"))     # 印出 "Ian: hi"
 
 j = Human("Joel")
-print j.say("hello")  # 输出 "Joel: hello"
+print(j.say("hello"))  # 印出 "Joel: hello"
 
-# 访问类的方法
-i.get_species()  # => "H. sapiens"
+# 调用一个类方法
+i.get_species()   # => "H. sapiens"
 
-# 改变共享属性
+# 改一个共用的类属性
 Human.species = "H. neanderthalensis"
-i.get_species()  # => "H. neanderthalensis"
-j.get_species()  # => "H. neanderthalensis"
+i.get_species()   # => "H. neanderthalensis"
+j.get_species()   # => "H. neanderthalensis"
 
-# 访问静态变量
-Human.grunt()  # => "*grunt*"
+# 调用静态方法
+Human.grunt()   # => "*grunt*"
 
 
 ####################################################
 ## 6. 模块
 ####################################################
 
-# 我们可以导入其他模块
+# 用import导入模块
 import math
-print math.sqrt(16)  # => 4.0
+print(math.sqrt(16))  # => 4.0
 
-# 我们也可以从一个模块中导入特定的函数
+# 也可以从模块中导入个别值
 from math import ceil, floor
-print ceil(3.7)   # => 4.0
-print floor(3.7)  # => 3.0
+print(ceil(3.7))  # => 4.0
+print(floor(3.7))   # => 3.0
 
-# 从模块中导入所有的函数
-# 警告：不推荐使用
+# 可以导入一个模块中所有值
+# 警告：不建议这么做
 from math import *
 
-# 简写模块名
+# 如此缩写模块名字
 import math as m
-math.sqrt(16) == m.sqrt(16)  # => True
+math.sqrt(16) == m.sqrt(16)   # => True
 
-# Python的模块其实只是普通的python文件
-# 你也可以创建自己的模块，并且导入它们
-# 模块的名字就和文件的名字相同
+# Python模块其实就是普通的Python文件。你可以自己写，然后导入，
+# 模块的名字就是文件的名字。
 
-# 也可以通过下面的方法查看模块中有什么属性和方法
+# 你可以这样列出一个模块里所有的值
 import math
 dir(math)
 
 
+####################################################
+## 7. 高级用法
+####################################################
+
+# 用生成器(generators)方便地写惰性运算
+def double_numbers(iterable):
+    for i in iterable:
+        yield i + i
+
+# 生成器只有在需要时才计算下一个值。它们每一次循环只生成一个值，而不是把所有的
+# 值全部算好。
+#
+# range的返回值也是一个生成器，不然一个1到900000000的列表会花很多时间和内存。
+#
+# 如果你想用一个Python的关键字当作变量名，可以加一个下划线来区分。
+range_ = range(1, 900000000)
+# 当找到一个 >=30 的结果就会停
+# 这意味着 `double_numbers` 不会生成大于30的数。
+for i in double_numbers(range_):
+    print(i)
+    if i >= 30:
+        break
+
+
+# 装饰器(decorators)
+# 这个例子中，beg装饰say
+# beg会先调用say。如果返回的say_please为真，beg会改变返回的字符串。
+from functools import wraps
+
+
+def beg(target_function):
+    @wraps(target_function)
+    def wrapper(*args, **kwargs):
+        msg, say_please = target_function(*args, **kwargs)
+        if say_please:
+            return "{} {}".format(msg, "Please! I am poor :(")
+        return msg
+
+    return wrapper
+
+
+@beg
+def say(say_please=False):
+    msg = "Can you buy me a beer?"
+    return msg, say_please
+
+
+print(say())  # Can you buy me a beer?
+print(say(say_please=True))  # Can you buy me a beer? Please! I am poor :(
 ```
 
-## 更多阅读
+## 想继续学吗？
 
-希望学到更多？试试下面的链接：
+### 线上免费材料（英文）
 
 * [Learn Python The Hard Way](http://learnpythonthehardway.org/book/)
 * [Dive Into Python](http://www.diveintopython.net/)
-* [The Official Docs](http://docs.python.org/2.6/)
+* [Ideas for Python Projects](http://pythonpracticeprojects.com)
+
+* [The Official Docs](http://docs.python.org/3/)
 * [Hitchhiker's Guide to Python](http://docs.python-guide.org/en/latest/)
-* [Python Module of the Week](http://pymotw.com/2/)
+* [Python Module of the Week](http://pymotw.com/3/)
+* [A Crash Course in Python for Scientists](http://nbviewer.ipython.org/5920182)
+
+### 书籍（也是英文）
+
+* [Programming Python](http://www.amazon.com/gp/product/0596158106/ref=as_li_qf_sp_asin_tl?ie=UTF8&camp=1789&creative=9325&creativeASIN=0596158106&linkCode=as2&tag=homebits04-20)
+* [Dive Into Python](http://www.amazon.com/gp/product/1441413022/ref=as_li_tf_tl?ie=UTF8&camp=1789&creative=9325&creativeASIN=1441413022&linkCode=as2&tag=homebits04-20)
+* [Python Essential Reference](http://www.amazon.com/gp/product/0672329786/ref=as_li_tf_tl?ie=UTF8&camp=1789&creative=9325&creativeASIN=0672329786&linkCode=as2&tag=homebits04-20)
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