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chapter3/06_How_to_use_a_process_in_a_subclass.rst

@@ -54,7 +54,8 @@
                 print ('called run method in process: %s' % self.name)
                 return
 
-在主程序中，我们创建了一些 ``MyProcess()`` 的子类。当 ``start()`` 方法被调用的时候进程开始执行： ::                
+在主程序中，我们创建了一些 ``MyProcess()`` 的子类。当 ``start()`` 方法被调用的时候进程开始执行： ::
+
         p = MyProcess()
         p.start()
 

chapter3/10_How_to_use_a_process_pool.rst

@@ -51,4 +51,4 @@
 
     print ('Pool    :', pool_outputs)
 
-需要注意的是， ``pool.map()`` 方法的记过和Python内置的 ``map()`` 结果是相同的，不同的是 ``pool.map()`` 是通过多个并行进程计算的。    
+需要注意的是， ``pool.map()`` 方法的结果和Python内置的 ``map()`` 结果是相同的，不同的是 ``pool.map()`` 是通过多个并行进程计算的。    

chapter3/12_Point-to-point_communication.rst

@@ -15,7 +15,7 @@ Python的 ``mpi4py`` 通过下面两个函数提供了点对点通讯功能：
 |how|
 -----
 
-下面的例子展示了如何使用 ``comm.send`` 和 ``comm,recv`` 指令在不同的进程之间交换信息。 ::
+下面的例子展示了如何使用 ``comm.send`` 和 ``comm.recv`` 指令在不同的进程之间交换信息。 ::
 
         from mpi4py import MPI
         comm = MPI.COMM_WORLD

chapter5/05_Handling_map_functions_with_SCOOP.rst

@@ -34,7 +34,7 @@ Python 的函数 ``map(aFunction, aSequence)`` 将在序列的每一个元素上
 
 SCOOP 模块提供了多个 map 函数可以将异步计算任务下发到多个计算节点：
 
-- ``futures.map((func, iterables, kargs)`` : 此函数返回一个生成器，可以按照输入的顺序遍历结果。可以说是内置 ``map`` 函数的一个并行执行版本。
+- ``futures.map(func, iterables, kargs)`` : 此函数返回一个生成器，可以按照输入的顺序遍历结果。可以说是内置 ``map`` 函数的一个并行执行版本。
 - ``futures.map_as_completed(func, iterables, kargs)`` : 每当有结果出现时，就立刻 yield 出来。
 - ``futures.scoop.futures.mapReduce(mapFunc, reductionOp, iterables, kargs)`` : map 函数执行过后可以通过此函数执行 reduction 函数。返回结果是一个元素。
 

chapter5/11_A_remote_procedure_call_with_RPyC.rst

@@ -56,4 +56,4 @@ Remote Python Call(RPyC)是一个用作远程过程调用，同时也可以用
 
 下来，我们执行了这条语句： ``c.execute("print('hi python cookbook')")`` 。
 
-这条语句就会在服务器上执行print语句(远程的``exec``语句)。
+这条语句就会在服务器上执行print语句(远程的 ``exec`` 语句)。