Fix description

0_python/3_Data_Structure_1.ipynb

@@ -2149,7 +2149,7 @@
    "name": "python",
    "nbconvert_exporter": "python",
    "pygments_lexer": "ipython3",
-   "version": "3.5.4"
+   "version": "3.7.9"
   }
  },
  "nbformat": 4,

0_python/4_Data_Structure_2.ipynb

@@ -277,7 +277,7 @@
    "cell_type": "markdown",
    "metadata": {},
    "source": [
-    "**expandtabs( )** 允许您更改制表符的间距。'\\t'默认设置为8个空格。"
+    "**expandtabs( )** 允许您更改制表符的间距。`'\\t'`默认设置为8个空格。"
    ]
   },
   {
@@ -308,7 +308,7 @@
     "collapsed": true
    },
    "source": [
-    "**index( )** 和 **find( )** 函数的工作方式相同，唯一的区别在于 **find( )** 返回'-1'，当输入元素在字符串中没有找到，但是**index( )** 函数会抛出一个ValueError。"
+    "**index( )** 和 **find( )** 函数的工作方式相同，唯一的区别在于 **find( )** 返回 `-1`，当输入元素在字符串中没有找到，但是**index( )** 函数会抛出一个 `ValueError`异常。"
    ]
   },
   {
@@ -810,7 +810,7 @@
    "cell_type": "markdown",
    "metadata": {},
    "source": [
-    "为了定义一个词典，让一个变量和{ }或dict()相等。"
+    "为了定义一个词典，让一个变量赋值为 `{ }`或`dict()`。"
    ]
   },
   {
@@ -880,7 +880,7 @@
    "cell_type": "markdown",
    "metadata": {},
    "source": [
-    "这就是字典的样子。现在你可以通过设为'One'的索引值来访问'1'了"
+    "这就是字典的样子。现在你可以通过设为 `'One'` 的索引值来访问 `1` "
    ]
   },
   {
@@ -904,7 +904,7 @@
    "cell_type": "markdown",
    "metadata": {},
    "source": [
-    "两个相关的列表可以合并成一个字典。"
+    "两个相关的列表可以合并成一个词典。"
    ]
   },
   {
@@ -966,7 +966,7 @@
    "cell_type": "markdown",
    "metadata": {},
    "source": [
-    "这两个列表组合成一个列表，每个元素都与元组中来自另一个列表的各自元素相连。元组，因为它是被分配的，而且值不应该改变。\n",
+    "这两个列表组合成一个列表，每个元素都与元组中来自另一个列表的各自元素相连。\n",
     "\n",
     "进一步地，为了将上面的内容转化为词典。我们可以使用 **dict( )** 函数。"
    ]
@@ -1002,7 +1002,7 @@
    "cell_type": "markdown",
    "metadata": {},
    "source": [
-    "**clear( )** 函数被用于擦除所创建的整个数据库。"
+    "**clear( )** 函数被用于擦除所创建的整个词典。"
    ]
   },
   {
@@ -1028,7 +1028,7 @@
    "cell_type": "markdown",
    "metadata": {},
    "source": [
-    "字典也可以使用循环来构建。"
+    "词典也可以使用循环来构建。"
    ]
   },
   {
@@ -1072,7 +1072,7 @@
    "cell_type": "markdown",
    "metadata": {},
    "source": [
-    "**values( )** 函数返回了一个包含字典中所有赋值的列表"
+    "**values( )** 函数返回了一个包含词典中所有赋值的列表"
    ]
   },
   {
@@ -1126,7 +1126,7 @@
    "cell_type": "markdown",
    "metadata": {},
    "source": [
-    "**items()** 返回一个列表同时也包含该列表，但是字典中的每个元素都在一个元组中。这与使用zip函数得到的结果相同。"
+    "**items()** 返回一个列表同时也包含该列表，但是词典中的每个元素都在一个元组中。这与使用zip函数得到的结果相同。"
    ]
   },
   {
@@ -1157,7 +1157,7 @@
    "cell_type": "markdown",
    "metadata": {},
    "source": [
-    "**pop()** 函数用于删除特定的元素，并且这个删除的元素可以被分配给一个新的变量。但是请记住，只存储值而不存储键。因为它只是一个索引值。"
+    "**pop()** 函数用于删除特定的元素，并且这个删除的元素可以被分配给一个新的变量。但是请记住，只存储值而不存储键，因为它只是一个索引值。"
    ]
   },
   {
@@ -1200,7 +1200,7 @@
    "name": "python",
    "nbconvert_exporter": "python",
    "pygments_lexer": "ipython3",
-   "version": "3.5.4"
+   "version": "3.7.9"
   }
  },
  "nbformat": 4,

0_python/5_Control_Flow.ipynb

@@ -18,9 +18,12 @@
    "cell_type": "markdown",
    "metadata": {},
    "source": [
+    "语法为：\n",
+    "```\n",
     "if some_condition:\n",
     "    \n",
-    "    algorithm"
+    "    algorithm\n",
+    "```"
    ]
   },
   {
@@ -69,13 +72,16 @@
    "cell_type": "markdown",
    "metadata": {},
    "source": [
+    "语法为：\n",
+    "```\n",
     "if some_condition:\n",
     "    \n",
     "    algorithm\n",
     "    \n",
     "else:\n",
     "    \n",
-    "    algorithm"
+    "    algorithm\n",
+    "```"
    ]
   },
   {
@@ -110,6 +116,8 @@
    "cell_type": "markdown",
    "metadata": {},
    "source": [
+    "语法为：\n",
+    "```\n",
     "if some_condition:\n",
     "    \n",
     "    algorithm\n",
@@ -120,7 +128,8 @@
     "\n",
     "else:\n",
     "    \n",
-    "    algorithm"
+    "    algorithm\n",
+    "```"
    ]
   },
   {
@@ -201,9 +210,12 @@
    "cell_type": "markdown",
    "metadata": {},
    "source": [
+    "语法为：\n",
+    "```\n",
     "for variable in something:\n",
     "    \n",
-    "    algorithm"
+    "    statements\n",
+    "```"
    ]
   },
   {
@@ -254,7 +266,7 @@
    "cell_type": "markdown",
    "metadata": {},
    "source": [
-    "在上面的例子中，我遍历了0,1,2,3,4。每次它取每个值并在循环内执行算法。还可以遍历如下所示的嵌套列表。"
+    "在上面的例子中，遍历了 `0,1,2,3,4`。每次它取每个值并在循环内执行算法。还可以遍历如下所示的嵌套列表。"
    ]
   },
   {
@@ -282,7 +294,7 @@
    "cell_type": "markdown",
    "metadata": {},
    "source": [
-    "嵌套的for循环的一个用例是，"
+    "嵌套的for循环的一个用例是"
    ]
   },
   {
@@ -328,9 +340,12 @@
    "cell_type": "markdown",
    "metadata": {},
    "source": [
+    "语法是：\n",
+    "```\n",
     "while some_condition:\n",
     "    \n",
-    "    algorithm"
+    "    algorithm\n",
+    "```"
    ]
   },
   {
@@ -532,7 +547,9 @@
    "cell_type": "markdown",
    "metadata": {},
    "source": [
-    "理解代码，代码的第一个位总是算法，然后留下一个空格，然后写必要的循环。但是你可能想知道嵌套循环可以扩展到列表理解吗?是的,你可以。"
+    "上述代码的第一个块 `27*x` 是输出的内容，然后留下一个空格，然后写必要的循环。\n",
+    "\n",
+    "你可能想知道嵌套循环可以扩展到列表理解吗?是的，可以嵌套，如下面的例子："
    ]
   },
   {
@@ -610,7 +627,7 @@
    "cell_type": "markdown",
    "metadata": {},
    "source": [
-    "让我再加一个循环，让你更好地理解，"
+    "再加一个循环，让大家更好地理解"
    ]
   },
   {
@@ -650,7 +667,7 @@
    "name": "python",
    "nbconvert_exporter": "python",
    "pygments_lexer": "ipython3",
-   "version": "3.5.4"
+   "version": "3.7.9"
   }
  },
  "nbformat": 4,

0_python/6_Function.ipynb

@@ -11,7 +11,7 @@
    "cell_type": "markdown",
    "metadata": {},
    "source": [
-    "在大部分时候，在一个算法中，需要重复执行一组语句，如果每次都重复写出来，不仅乏味而且编程效率比较低，降低程序的可读性。为了将重复的执行抽象出来，可使用函数将一组操作封装成一个整体，给一个名称和参数列表作为可变量的输入。\n",
+    "在大部分时候，在一个算法中，需要重复执行一组语句，如果每次都重复写出来，不仅乏味而且编程效率比较低，降低程序的可读性。为了将重复的执行抽象出来，可使用**函数**将一组操作封装成一个整体，给一个名称和参数列表作为可变量的输入。\n",
     "\n",
     "Python中函数的定义为："
    ]
@@ -62,7 +62,7 @@
    "cell_type": "markdown",
    "metadata": {},
    "source": [
-    "不需要每次都写上面的两个语句，可以通过定义一个函数来替换它，这个函数只需一行就能完成任务。\n",
+    "不需要每次都写上面的两个语句，可以通过定义一个函数来替换它，这个函数调用只需一行就能完成相同的功能。\n",
     "\n",
     "定义一个函数 `first_func()`."
    ]
@@ -104,7 +104,7 @@
    "cell_type": "markdown",
    "metadata": {},
    "source": [
-    "**first_func()** 每一次只打印一个人的消息。我们可以让我们的函数 **first_func()** 接受参数，该参数将存储名称然后打印相应地接受字符串。为了这样做我们需要像所示的那样在函数内添加一个参数。"
+    "**first_func()** 每一次只打印一个人的消息。我们可以让函数 **first_func()** 接受参数，该参数将存储名称然后打印相应地接受字符串。为了这样做，需要像所示的那样在函数内添加一个参数。"
    ]
   },
   {
@@ -164,7 +164,7 @@
    "cell_type": "markdown",
    "metadata": {},
    "source": [
-    "让我们通过定义另一个函数**second_func()** 来进一步简化它，该函数接受名称并将其存储在一个变量中，然后从函数本身内部调用**first_func()**。"
+    "接下来，通过定义另一个函数**second_func()** 来进一步简化它，该函数接受名称并将其存储在一个变量中，然后从函数本身内部调用**first_func()**。"
    ]
   },
   {

0_python/7_Class.ipynb

@@ -11,7 +11,13 @@
    "cell_type": "markdown",
    "metadata": {},
    "source": [
-    "Python中的变量、列表、字典等其实都是对象。"
+    "Python中的变量、列表、字典等其实都是类，因为Python从设计之初就已经是一门面向对象的语言。\n",
+    "\n",
+    "本节常见的定义和概念定义：\n",
+    "* 类(Class): 用来描述具有相同的属性和方法的对象的集合。它定义了该集合中每个对象所共有的属性和方法。对象是类的实例。\n",
+    "* 对象：通过类定义的数据结构实例。对象包括两个数据成员（类变量和实例变量）和方法。例如我们定义了一个 `Person` 类，而具体的人，比如小明，小黄就是 `Person` 类的实例\n",
+    "* 属性: 描述该类具有的特征，比如人类具备的属性，身份证，姓名，性别，身高，体重等等都是属性\n",
+    "* 方法:是该类对象的行为，例如这个男孩会打篮球，那个女孩会唱歌等等都是属于方法，常常通过方法改变一些类中的属性值"
    ]
   },
   {