a framework->o framework

Author: ramalho

capitulos/cap19.adoc

@@ -140,7 +140,7 @@ Corrotina::
     Em Python, _corrotinas clássicas_ são criadas a partir de funções geradoras, e _corrotinas nativas_ são definidas com `async def`.
     A <<classic_coroutines_sec>> introduziu o conceito, e <<async_ch>> trata do uso de corrotinas nativas.
     As corrotinas do Python normalmente rodam dentro de uma única thread, sob a supervisão de um _loop de eventos_, também na mesma thread.
-    Frameworks de programação assíncrona como a _asyncio_, a _Curio_, ou a _Trio_ fornecem um loop de eventos e bibliotecas de apoio para E/S não-bloqueante baseado em corrotinas.
+    Frameworks de programação assíncrona como _asyncio_, _Curio_, ou _Trio_ fornecem um loop de eventos e bibliotecas de apoio para E/S não-bloqueante baseado em corrotinas.
     Corrotinas permitem _multitarefa cooperativa_:
     cada corrotina deve ceder explicitamente o controle com as palavras-chave `yield` ou `await`, para que outra possa continuar de forma concorrente (mas não em paralelo).
     Isso significa que qualquer código bloqueante em uma corrotina bloqueia a execução do loop de eventos e de todas as outras corrotinas—ao contrário da _multitarefa preemptiva_ suportada por processos e threads.
@@ -1024,13 +1024,14 @@ Em 2021, o ecossistema de ciência de dados de Python já incluía algumas ferra
 https://fpy.li/19-34[Project Jupyter]::
     Duas((("Project Jupyter"))) interfaces para navegadores—Jupyter Notebook e JupyterLab—que permitem aos usuários rodar e documentar código analítico, potencialmente sendo executado através da rede em máquinas remotas.
     Ambas são aplicações híbridas Python/Javascript, suportando kernels de processamento escritos em diferentes linguagens, todos integrados via ZeroMQ—uma biblioteca de comunicação por mensagens assíncrona para aplicações distribuídas.
-    O nome _Jupyter_, inclusive, vem de Julia, Python, e R, as três primeiras linguagens suportadas pelo Notebook.
+    O nome _Jupyter_, inclusive remete a Julia, Python, e R, as três primeiras linguagens suportadas pelo Notebook.
     O rico ecossistema construído sobre as ferramentas Jupyter incluí o https://fpy.li/19-35[Bokeh], uma poderosa biblioteca de visualização iterativa que permite aos usuários navegarem e interagirem com grandes conjuntos de dados ou um fluxo de dados continuamente atualizado, graças ao desempenho dos navegadores modernos e seus interpretadores JavaScript.
 
 https://fpy.li/19-36[TensorFlow] e https://fpy.li/19-37[PyTorch]::
-    Estas((("TensorFlow"))) são as duas principais frameworks de aprendizagem profunda (_deep learning_), de acordo com o
+    Estes((("TensorFlow")))((("PyTorch"))) são os principais frameworks de aprendizagem profunda (_deep learning_),
+    de acordo com o
     https://fpy.li/19-38[relatório de Janeiro de 2021 da O'Reilly's] (EN)
-    medido pelo uso de seus recursos de aprendizagem durante 2020.
+    medido pela utilização em 2020.
     Os dois projetos são escritos em C++, e conseguem se beneficiar de múltiplos núcleos, GPUs e clusters.
     Eles também suportam outras linguagens, mas o Python é seu maior foco e é usado pela maioria de seus usuários.
     O TensorFlow foi criado e é usado internamente pelo Google; O Pythorch pelo Facebook.

capitulos/cap21.adoc

@@ -1743,7 +1743,7 @@ https://fpy.li/21-79[_uasyncio_] (EN),
 um subconjunto do _asyncio_ que é parte da biblioteca padrão do MicroPython.
 
 Para uma visão de mais alto nível sobre a programação assíncrona em Python, leia o post de blog
-https://fpy.li/21-80["Python async frameworks—Beyond developer tribalism" (_Frameworks assíncronas do Python—Para além do tribalismo dos desenvolvedores_)] (EN), de Tom Christie.
+https://fpy.li/21-80["Python async frameworks—Beyond developer tribalism" (_Frameworks assíncronos do Python—Para além do tribalismo dos desenvolvedores_)] (EN), de Tom Christie.
 
 Por fim, recomendo https://fpy.li/21-81["What Color Is Your Function?" (_Qual a Cor da Sua Função?_)] de Bob Nystrom,
 discutindo os modelos de execução incompatíveis de funções normais versus funções assíncronas—também conhecidas como corrotinas—em Javascript, Python, C# e outras linguagens.