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   常用的工具类：
 
   - `namedtuple`：命令元组，它是一个类工厂，接受类型的名称和属性列表来创建一个类。
-  - `deque`：双端队列，是列表的替代实现。Python中的列表底层是基于数组来实现的，而deque底层是双向链表，因此当你需要在头尾添加和删除元素是，deque会表现出更好的性能，渐近时间复杂度为$O(1)$。
+  - `deque`：双端队列，是列表的替代实现。Python中的列表底层是基于数组来实现的，而deque底层是双向链表，因此当你需要在头尾添加和删除元素时，deque会表现出更好的性能，渐近时间复杂度为$O(1)$。
   - `Counter`：`dict`的子类，键是元素，值是元素的计数，它的`most_common()`方法可以帮助我们获取出现频率最高的元素。`Counter`和`dict`的继承关系我认为是值得商榷的，按照CARP原则，`Counter`跟`dict`的关系应该设计为关联关系更为合理。
   - `OrderedDict`：`dict`的子类，它记录了键值对插入的顺序，看起来既有字典的行为，也有链表的行为。
   - `defaultdict`：类似于字典类型，但是可以通过默认的工厂函数来获得键对应的默认值，相比字典中的`setdefault()`方法，这种做法更加高效。
@@ -1394,4 +1394,4 @@ Python中实现并发编程的三种方案：多线程、多进程和异步I/O
 
   Python还有很多用于处理并行任务的三方库，例如：`joblib`、`PyMP`等。实际开发中，要提升系统的可扩展性和并发性通常有垂直扩展（增加单个节点的处理能力）和水平扩展（将单个节点变成多个节点）两种做法。可以通过消息队列来实现应用程序的解耦合，消息队列相当于是多线程同步队列的扩展版本，不同机器上的应用程序相当于就是线程，而共享的分布式消息队列就是原来程序中的Queue。消息队列（面向消息的中间件）的最流行和最标准化的实现是AMQP（高级消息队列协议），AMQP源于金融行业，提供了排队、路由、可靠传输、安全等功能，最著名的实现包括：Apache的ActiveMQ、RabbitMQ等。
 
-  要实现任务的异步化，可以使用名为`Celery`的三方库。`Celery`是Python编写的分布式任务队列，它使用分布式消息进行工作，可以基于RabbitMQ或Redis来作为后端的消息代理。
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+  要实现任务的异步化，可以使用名为`Celery`的三方库。`Celery`是Python编写的分布式任务队列，它使用分布式消息进行工作，可以基于RabbitMQ或Redis来作为后端的消息代理。