Update ch3-generators.md

ch10-slots-magic.md

@@ -3,7 +3,7 @@
 파이썬에서 모든 클래스들은 인스턴스 속성을 가질 수 있습니다. 기본적으로 파이썬에서는 객체의 인스턴스 속성을 저장하기위해 dict형을 사용합니다.  
 이는 런타임에 임의의 새 속성을 설정할 수 있으므로 정말 유용합니다
 
-그러나 알려진 속성을 가진 소규모 클래스의 경우 병목 현상이 발생할 수 있습니다. dict형은 메모리를 많이 낭비합니다. 파이썬은 객체 생성시에 모든 속성들을 저장하기 위해 메모리에 고정된 양을 할당할 수 없습니다. 그러므로 많은 양의 객체를 생성 하면 많은 RAM을 낭비하게됩니다. 이 문제를 우회하는 방법이 있습니다. \_\_slots\_\_을 사용해서 파이썬이 dict형을 사용하지 않도록 하고 고정된 속성의 집합에만 메모리를 할당하도록 합니다. 여기 `__slots__` 을 사용한 예제와 사용하지 않은 예제를 살펴보겠습니다.
+그러나 알려진 속성을 가진 소규모 클래스의 경우 병목 현상이 발생할 수 있습니다. dict형은 메모리를 많이 사용합니다. 파이썬은 객체 생성시에 모든 속성들을 저장하기 위해 메모리에 고정된 양을 할당할 수 없습니다. 그러므로 많은 양의 객체를 생성 하면 많은 메모리를 낭비하게됩니다. 이 문제를 우회하는 방법이 있습니다. \_\_slots\_\_을 사용해서 파이썬이 dict형을 사용하지 않도록 하고 고정된 속성의 집합에만 메모리를 할당하도록 합니다. 여기 `__slots__` 을 사용한 예제와 사용하지 않은 예제를 살펴보겠습니다.
 
 Without `__slots__`:
 
@@ -29,7 +29,7 @@ class MyClass(object):
     # ...
 ```
 
-두 번째 코드는 RAM의 부담을 줄입니다. 어떤 사람은 이 방법을 사용해서 RAM 사용량을 거의 40에서 50% 정도로 줄였습니다.
+두 번째 코드는 메모리 사용을 줄입니다. 어떤 사람은 이 방법을 사용해서 메모리 사용량을 거의 40에서 50% 정도로 줄였습니다.
 
 다른 방법으로는 PyPy를 사용해 볼 수도 있습니다. 이러한 모든 최적화 작업을 기본적으로 수행합니다.
 

ch12-Collections.md

@@ -171,7 +171,7 @@ print(d[-1])
 # Output: '3'
 ```
 
-deque 양 쪽에서 뺴낼 수도\(pop\) 있습니다.
+deque 양 쪽에서 빼낼 수도\(pop\) 있습니다.
 
 ```python
 d = deque([i for i in ranges(5)])
@@ -229,7 +229,7 @@ print(perry.name)
 # Output: 'perry'
 ```
 
-위에서 볼 수 있듯이 "."연산자를 사용하여 이름만으로 튜플의 멤버에 액세스 할 수 있음 을 알 수 있습니다. 좀 더 살펴보겠습니다. 네임튜플은 인자 두개를 필요로 합니다. 튜플의 `이름`과 튜플의 `필드 이름` 이죠. 위 예시에서 튜플의 `이름`은 'Animal'이고, 튜플의 `field_names`은 'name', 'age', 'cat'입니다. 네임튜플은 튜플들을 _자가문서화\(self-document\)_ 시킵니다. 예시 코드를 잘 보면 무슨 일이 일어나는지 쉽게 이해될 것입니다.  
+위에서 볼 수 있듯이 "."연산자를 사용하여 이름만으로 튜플의 멤버에 액세스 가능합니다. 좀 더 살펴보겠습니다. 네임튜플은 인자 두개를 필요로 합니다. 튜플의 `이름`과 튜플의 `필드 이름` 이죠. 위 예시에서 튜플의 `이름`은 'Animal'이고, 튜플의 `field_names`은 'name', 'age', 'cat'입니다. 네임튜플은 튜플들을 _자가문서화\(self-document\)_ 시킵니다. 예시 코드를 잘 보면 무슨 일이 일어나는지 쉽게 이해될 것입니다.  
 튜플의 멤버에 액세스하기 위해 정수 인덱스를 사용할 필요가 없으므로 코드를 유지 관리하기가 더 쉽습니다. 게다가, _**"네임튜플" 인스턴스는 인스턴스당 사전들을 가지지 않으므로**_, 일반 튜플보다 더 가볍고 메모리 사용량을 줄일 수 있습니다. 그래서 사전형보다도 더 빠릅니다. 그러나 튜플이기 때문에 _**네임튜플의 속성들은 불변**임을_을 명심해야합니다. 아래와 같이 실행될 수 없습니다.
 
 ```python

ch13-Enumerate.md

@@ -1,6 +1,6 @@
 # 13. Enumerate
 
-Enumerate\(열거\)은 파이선의 내장함수 입니다. 열거형의 유용성은 한줄로 요약할 수 없습니다. 그러나 대부분의 파이썬 입문자들나 심지어 중고급 개발자들도 잘 모르는 함수입니다. 그것은 우리가 무언가를 반복하고 자동 카운터를 가질 수있게 해줍니다. 예시를 보도록 하겠습니다.
+Enumerate\(열거\)은 파이썬의 내장함수 입니다. 열거형의 유용성은 한줄로 요약할 수 없습니다. 그러나 대부분의 파이썬 입문자들나 심지어 중고급 개발자들도 잘 모르는 함수입니다. 그것은 우리가 무언가를 반복하고 자동 카운터를 가질 수있게 해줍니다. 예시를 보도록 하겠습니다.
 
 ```python
 for counter, value in enumerate(some_list):

ch16-Exceptions.md

@@ -86,5 +86,5 @@ finally:
 # 모든 케이스에서 실행됩니다.
 ```
 
-이 `else`문은 에외가 없을 경우에만 실행되고, `finally`문이 실행되기 이전에 실행됩니다.
+이 `else`문은 예외가 없을 경우에만 실행되고, `finally`문이 실행되기 이전에 실행됩니다.
 

ch2-debugging.md

@@ -21,7 +21,7 @@ import pdb
 
 def make_bread():
     pdb.set_trace()
-        return "시간이 없어!"
+    return "시간이 없어!"
 
 print(make_bread())
 ```

ch3-generators.md

@@ -6,7 +6,7 @@ _\(역자 주: 이터레이터는 반복자등의 형태로 번역되어 쓰이
 
 * 반복가능한 객체 \(Iterable\)
 * 반복자\(Iterator\)
-* 반복\(Itreation\)
+* 반복\(Iteration\)
 
 위 세 부분은 서로 연결되어 있습니다. 하나씩 먼저 설명하고 난 후에 제너레이터에 대해서 이야기 해보겠습니다.
 

ch9-Mutation.md

@@ -70,8 +70,8 @@ add_to(3)
 def add_to(element, target=None):
   if target is None:
       target = []
-      target.append(element)
-    return target
+  target.append(element)
+  return target
 ```
 
 이제는 `target`인자 없이 함수를 호출 하더라도 새로운 리스트가 생성됩니다. 예를 들어 보겠습니다.