cap20: revisão de estilo e Javascript->JavaScript

Author: ramalho

online/cap05.adoc

@@ -669,7 +669,7 @@ para registrar dicas de tipo que aparecem no código-fonte—mesmo em uma classe
 
 O `a` sobrevive apenas como uma anotação, não se torna um atributo da classe,
 porque nenhum valor é atribuído a
-ele.footnote:[O conceito de _undefined_, um dos erros mais tolos no design de Javascript,
+ele.footnote:[O conceito de _undefined_, um dos erros mais tolos no design de JavaScript,
 não existe no Python.
 Obrigado, Guido!]
 O `b` e o `c` são armazenados como atributos de classe porque são vinculados a valores.

online/cap06.adoc

@@ -607,7 +607,7 @@ id="ORfparam06")))((("call by sharing")))((("parameters", "parameter passing")))
 único modo de passagem de parâmetros em Python é a _chamada por compartilhamento_
 (_call by sharing_).
 É o mesmo modo usado na maioria das linguagens orientadas a objetos,
-incluindo Javascript, Ruby e Java (em Java isso se aplica aos tipos de referência;
+incluindo JavaScript, Ruby e Java (em Java isso se aplica aos tipos de referência;
 tipos primitivos usam a chamada por valor).
 Chamada por compartilhamento significa que cada parâmetro formal
 da função recebe uma cópia de cada referência nos argumentos.

online/cap07.adoc

@@ -23,7 +23,7 @@ como uma entidade que pode ser:
 Inteiros, strings e dicionários são outros exemplos de objetos de primeira classe no Python—nada de incomum aqui.
 Tratar funções como objetos de primeira classe é um recurso essencial das linguagens funcionais, como Clojure, Elixir e Haskell.
 Entretanto, funções de primeira classe são tão úteis que foram adotadas por linguagens muito populares,
-como Javascript, Go e até Java (desde o JDK 8), nenhuma das quais pretende ser uma "linguagem funcional".
+como JavaScript, Go e até Java (desde o JDK 8), nenhuma das quais pretende ser uma "linguagem funcional".
 
 Esse capítulo e quase toda a Parte III do livro exploram as aplicações práticas de se tratar funções como objetos.
 
@@ -918,7 +918,7 @@ funções anônimas têm uma séria desvantagem em qualquer linguagem: elas não
 
 Estou brincando, mas não muito.
 Os _stack traces_ são mais fáceis de ler quando as funções têm nome.
-Funções anônimas são um atalho conveniente, nos divertimos programando com elas, mas algumas vezes elas são levadas longe demais—especialmente se a linguagem e o ambiente encorajam o aninhamento profundo de funções anônimas, como faz o Javascript combinado com o Node.js.
+Funções anônimas são um atalho conveniente, nos divertimos programando com elas, mas algumas vezes elas são levadas longe demais—especialmente se a linguagem e o ambiente encorajam o aninhamento profundo de funções anônimas, como faz o JavaScript combinado com o Node.js.
 Ter muitas funções anônimas aninhadas torna a depuração e o tratamento de erros mais difíceis.
 A programação assíncrona no Python é mais estruturada, talvez pela sintaxe limitada do `lambda` impedir seu abuso e forçar uma abordagem mais explícita.
 Promessas, futuros e adiados (_deferreds_) são conceitos usados nas APIs assíncronas modernas.

online/cap09.adoc

@@ -342,7 +342,7 @@ Isso não é um bug, mas uma escolha de projeto:
 Python não exige que você declare variáveis,
 mas assume que uma variável que recebe uma atribuição no corpo de uma função
 é uma variável local.
-Isso é muito melhor que o comportamento de Javascript, que também não requer
+Isso é muito melhor que o comportamento de JavaScript, que também não requer
 declarações de variáveis, mas se você esquecer de declarar uma variável como
 local (com `var`), pode acabar alterando uma variável global por acidente.
 

online/cap13.adoc

@@ -2502,7 +2502,7 @@ difícil e limitado.
 
 Dito isso, Python ganhou sua enorme popularidade enquanto suportava apenas
 tipagem pato. Outras linguagens populares que aproveitam o poder e a
-simplicidade da tipagem pato são Javascript, PHP e Ruby, e outras,
+simplicidade da tipagem pato são JavaScript, PHP e Ruby, e outras,
 menos populares mas muito influentes, como 
 Lisp, Smalltalk, Erlang, Elixir e Clojure.
 
@@ -2702,7 +2702,7 @@ implementar um protocolo durante a execução. O design pattern _Adapter_ resolv
 o mesmo problema de modo mais verboso implementando toda uma nova classe.
 
 É fácil usar monkey patching em código Python, mas há limitações. Ao contrário
-de Ruby e Javascript, Python não permite mudar o comportamento dos tipos
+de Ruby e JavaScript, Python não permite mudar o comportamento dos tipos
 embutidos durante a execução. Na verdade, considero isto uma vantagem, pois dá a
 certeza de que um objeto `str` terá sempre os mesmos métodos. Esta limitação reduz
 a chance de bibliotecas aplicarem correções conflitantes quando importadas em

online/cap18.adoc

@@ -1754,15 +1754,15 @@ PTC, por vezes como uma otimização que pode ser ligada e desligada.
 
 Não existe um consenso universal sobre a definição de TCO ou sobre o valor das
 PTC em linguagens que não foram projetadas como linguagens funcionais desde o
-início, como Python e Javascript.
+início, como Python e JavaScript.
 Em linguagens funcionais, PTC não é apenas uma otimização desejável. Se a linguagem não tem
 outro mecanismo de iteração além da recursão, então PTC é necessário para viabilizar
 o uso da linguagem na prática. O
 https://fpy.li/18-46[_lis.py_] de Norvig não
 implementa PTC, mas seu interpretador mais elaborado, o
 https://fpy.li/18-16[_lispy.py_], implementa.
 
-*Argumentos contra chamadas de cauda apropriadas em Python e Javascript*
+*Argumentos contra chamadas de cauda apropriadas em Python e JavaScript*
 
 O CPython não implementa PTC, e provavelmente nunca o fará.
 Guido van Rossum escreveu
@@ -1797,7 +1797,7 @@ PTC tornam a depuração mais difícil para todo mundo,
 e beneficiam apenas uma minoria que prefere usar recursão para fazer iteração.
 Para mais detalhes, veja
 https://fpy.li/18-51[_What happened to proper tail calls in JavaScript?_]
-(O que aconteceu com as chamadas de cauda apropriadas em Javascript?) de Graham Marlow.
+(O que aconteceu com as chamadas de cauda apropriadas em JavaScript?) de Graham Marlow.
 
 Há casos em que a recursão é a melhor solução, mesmo no Python sem PTC.
 Em um https://fpy.li/18-52[post anterior]
@@ -1811,7 +1811,7 @@ por exemplo, um árvore de parsing típica,
 mas não o bastante para um laço escrito de forma recursiva sobre uma lista grande.
 ____
 
-Concordo com Guido e com a maioria dos implementadores de Javascript.
+Concordo com Guido e com a maioria dos implementadores de JavaScript.
 
 A falta de PTC é a maior restrição ao desenvolvimento de programas Python em um
 estilo funcional—mais que a sintaxe limitada de `lambda`.

online/cap19.adoc

@@ -740,11 +740,17 @@ Até aqui experimentamos com uma única chamada para uma função de uso intensi
 [NOTE]
 ====
 
+Não conheço boas traduções para _process pool_.
+Uma alternativa seria "um banco de processos".
+A ideia é que vários processos são iniciados e ficam aguardando tarefas.
+Este padrão amortiza o custo de subir um processo para cada tarefa.
+
 Escrevi((("concurrency models", "process pools", id="CMprocess19")))((("process pools", "example problem")))
-esta seção para mostrar o uso de múltiplos processos em cenários de uso intensivo de CPU,
-e o padrão comum de usar filas para distribuir tarefas e coletar resultados.
+esta seção para mostrar o uso de um banco de processos em cenários de uso intensivo de CPU,
+com filas para distribuir tarefas para os processos, e coletar os resultados.
 O <<ch_executors>> apresenta uma forma mais simples de distribuir tarefas para processos:
-um `ProcessPoolExecutor` do pacote `concurrent.futures`, que internamente usa filas.
+o `ProcessPoolExecutor` do pacote `concurrent.futures`, que também usa filas,
+mas elas não são visíveis para o usuário.
 
 ====
 
@@ -1142,7 +1148,7 @@ 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 servidores de processamento (chamados _kernel_) escritos em diferentes linguagens, todos integrados via ZeroMQ—uma biblioteca de comunicação por mensagens assíncrona para aplicações distribuídas.
+    Ambas são aplicações híbridas Python/JavaScript, suportando servidores de processamento (chamados _kernel_) escritos em diferentes linguagens, todos integrados via ZeroMQ—uma biblioteca de comunicação por mensagens assíncrona para aplicações distribuídas.
     O nome _Jupyter_ 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.