cap17: geradora -> gerador

Author: ramalho

ferramentas/toc-pt-br.txt

@@ -199,7 +199,7 @@ Parte IV: Controle de fluxo
         17.8. Um gerador de progressão aritmética
         17.9. Funções geradoras na biblioteca padrão
         17.10. Funções de redução de iteráveis
-        17.11. Subgeradoras com yield from
+        17.11. Subgeradores com yield from
         17.12. Tipos iteráveis genéricos
         17.13. Corrotinas clássicas
         17.14. Resumo do capítulo

online/cap02.adoc

@@ -449,7 +449,7 @@ nunca é criada neste exemplo.
 
 [NOTE]
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-O <<ch_generators>> explica em detalhes o funcionamento de geradoras.
+O <<ch_generators>> explica em detalhes o funcionamento de geradores.
 A ideia aqui é apenas mostrar o uso de expressões geradores para inicializar sequências diferentes de listas,
 ou produzir uma saída que não precise ser mantida na memória.
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online/cap07.adoc

@@ -354,7 +354,7 @@ Introduzidas no Python 3.5.
 Funções geradoras assíncronas:: Funções((("asynchronous generators"))) ou métodos definidos com `async def`, contendo `yield` em seu corpo.
 Quando chamados, devolvem um gerador assíncrono para ser usado com `async for`. Introduzidas no Python 3.6.
 
-Funções geradoras, funções de corrotinas nativas e geradoras assíncronas são diferentes de outros invocáveis: os valores devolvidos por tais funções nunca são dados da aplicação, mas objetos que exigem processamento adicional, seja para produzir dados da aplicação, seja para realizar algum trabalho útil.
+Funções geradoras, funções de corrotinas nativas e funções geradoras assíncronas são diferentes de outros invocáveis: os valores devolvidos por tais funções nunca são dados da aplicação, mas objetos que exigem processamento adicional, seja para produzir dados da aplicação, seja para realizar algum trabalho útil.
 Funções geradoras devolvem iteradores.
 Ambos são tratados no <<ch_generators>>.
 Funções de corrotinas nativas e funções geradoras assíncronas devolvem objetos que só funcionam com a ajuda de um framework de programação assíncrona, tal como _asyncio_.
@@ -833,7 +833,7 @@ tratando basicamente dos mesmos conceitos com uma abordagem diferente.
 Veja a https://fpy.li/pep3102[PEP 3102--Keyword-Only Arguments (_Argumentos somente nomeados_)] (EN) se quiser saber a justificativa e casos de uso desse recurso.
 
 Uma ótima introdução à programação funcional em Python é o https://fpy.li/46["Programação Funcional COMO FAZER"], de A. M. Kuchling.
-O principal foco daquele texto, entretanto, é o uso de iteradores e geradoras, assunto do <<ch_generators>>.
+O principal foco daquele texto, entretanto, é o uso de iteradores e geradores, assunto do <<ch_generators>>.
 
 A questão no StackOverflow, https://fpy.li/7-12["Python: Why is functools.partial necessary?" (_Python: Por que functools.partial é necessária?_)] (EN), tem uma resposta muito informativa (e engraçada) escrita por Alex Martelli, co-autor do clássico _Python in a Nutshell_ (O'Reilly).
 

online/cap17.adoc

@@ -83,11 +83,11 @@ Corrotina clássica::
     Corrotinas clássicas podem delegar para outras corrotinas clássicas usando `yield from`.
     Corrotinas clássicas não podem ser controladas por `await`, e não são mais suportadas pelo _asyncio_.
 
-Corrotinas baseadas em geradoras::
+Corrotinas baseadas em geradores::
     Uma((("generators", "generator-based coroutines")))((("coroutines", "generator-based"))) função geradora decorada com `@types.coroutine`—introduzido no Python 3.5.
-    Esse decorador torna a geradora compatível com a nova palavra-chave `await`.
+    Esse decorador torna o gerador compatível com a nova palavra-chave `await`.
 
-Nesse capítulo vamos nos concentrar nas corrotinas nativas, bem como nas _geradoras assíncronas_:
+Nesse capítulo vamos nos concentrar nas corrotinas nativas, bem como nos geradores assíncronos:
 
 Geradora assíncrona::
     Uma((("asynchronous generators"))) função geradora definida com `async def` que usa `yield` em seu corpo.

online/cap21.adoc

@@ -451,7 +451,7 @@ nunca é criada neste exemplo.
 
 [NOTE]
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-O «Capítulo 17» [.small]#[vol.3, fpy.li/17]# explica em detalhes o funcionamento de geradoras.
+O «Capítulo 17» [.small]#[vol.3, fpy.li/17]# explica em detalhes o funcionamento de geradores.
 A ideia aqui é apenas mostrar o uso de expressões geradoras para inicializar sequências diferentes de listas,
 ou produzir uma saída que não precise ser mantida na memória.
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vol1/cap02.adoc

@@ -352,7 +352,7 @@ Introduzidas no Python 3.5.
 Funções geradoras assíncronas:: Funções((("asynchronous generators"))) ou métodos definidos com `async def`, contendo `yield` em seu corpo.
 Quando chamados, devolvem um gerador assíncrono para ser usado com `async for`. Introduzidas no Python 3.6.
 
-Funções geradoras, funções de corrotinas nativas e geradoras assíncronas são diferentes de outros invocáveis: os valores devolvidos de tais funções nunca são dados da aplicação, mas objetos que exigem processamento adicional, seja para produzir dados da aplicação, seja para realizar algum trabalho útil.
+Funções geradoras, funções de corrotinas nativas e funções geradoras assíncronas são diferentes de outros invocáveis: os valores devolvidos de tais funções nunca são dados da aplicação, mas objetos que exigem processamento adicional, seja para produzir dados da aplicação, seja para realizar algum trabalho útil.
 Funções geradoras devolvem iteradores.
 Ambos são tratados no «Capítulo 17» [.small]#[vol.3, fpy.li/17]#.
 Funções de corrotinas nativas e funções geradoras assíncronas devolvem objetos que só funcionam com a ajuda de um framework de programação assíncrona, tal como _asyncio_.
@@ -831,7 +831,7 @@ Veja a «_PEP 3102—Keyword-Only Arguments_ (Argumentos somente nomeados)» [.s
 se quiser saber a justificativa e casos de uso desse recurso.
 
 Uma ótima introdução à programação funcional em Python é o «Programação Funcional COMO FAZER» [.small]#[fpy.li/46]#, de A. M. Kuchling.
-O principal foco daquele texto, entretanto, é o uso de iteradores e geradoras, assunto do «Capítulo 17» [.small]#[vol.3, fpy.li/17]#.
+O principal foco daquele texto, entretanto, é o uso de iteradores e geradores, assunto do «Capítulo 17» [.small]#[vol.3, fpy.li/17]#.
 
 A questão no StackOverflow
 «_Python: Why is functools.partial necessary?_ (Python: Por que functools.partial é necessária?)»