uniformizar xrefs para exemplos

Author: ramalho

links/FPY.LI.htaccess

@@ -1326,3 +1326,37 @@ RedirectTemp /7q	https://docs.python.org/pt-br/3/library/functools.html#functool
 
 # cap16: appended 2025-12-02 14:22:00
 RedirectTemp /7r	https://docs.python.org/pt-br/3/library/numbers.html#implementing-the-arithmetic-operations
+
+# vol2, xrefs to secs in other vols, appended 2025-12-08 12:03:33
+RedirectTemp /7s	https://pythonfluente.com/2/#anatomy_of_classes_sec
+RedirectTemp /7t	https://pythonfluente.com/2/#arbitrary_arguments_sec
+RedirectTemp /7v	https://pythonfluente.com/2/#arrays_sec
+RedirectTemp /7w	https://pythonfluente.com/2/#bounded_typevar_sec
+RedirectTemp /7x	https://pythonfluente.com/2/#caching_properties_sec
+RedirectTemp /7y	https://pythonfluente.com/2/#callable_variance_sec
+RedirectTemp /7z	https://pythonfluente.com/2/#classic_coroutines_sec
+RedirectTemp /82	https://pythonfluente.com/2/#conseq_dict_internal_sec
+RedirectTemp /83	https://pythonfluente.com/2/#consistent_with_sec
+RedirectTemp /84	https://pythonfluente.com/2/#data_model_emulating_sec
+RedirectTemp /85	https://pythonfluente.com/2/#dataclass_further_sec
+RedirectTemp /86	https://pythonfluente.com/2/#del_sec
+RedirectTemp /87	https://pythonfluente.com/2/#generic_classic_coroutine_types_sec
+RedirectTemp /88	https://pythonfluente.com/2/#inconsistent_missing_sec
+RedirectTemp /89	https://pythonfluente.com/2/#iter_func_sec
+RedirectTemp /8a	https://pythonfluente.com/2/#keyword_class_patterns_sec
+RedirectTemp /8b	https://pythonfluente.com/2/#map_filter_reduce_sec
+RedirectTemp /8c	https://pythonfluente.com/2/#mapping_type_sec
+RedirectTemp /8d	https://pythonfluente.com/2/#memoryview_sec
+RedirectTemp /8e	https://pythonfluente.com/2/#methods_are_descriptors_sec
+RedirectTemp /8f	https://pythonfluente.com/2/#noreturn_sec
+RedirectTemp /8g	https://pythonfluente.com/2/#numeric_tower_warning_sec
+RedirectTemp /8h	https://pythonfluente.com/2/#numpy_sec
+RedirectTemp /8j	https://pythonfluente.com/2/#operator_module_sec
+RedirectTemp /8k	https://pythonfluente.com/2/#prop_validation_sec
+RedirectTemp /8m	https://pythonfluente.com/2/#protocols_in_fn_sec
+RedirectTemp /8n	https://pythonfluente.com/2/#set_ops_sec
+RedirectTemp /8p	https://pythonfluente.com/2/#slice_objects_sec
+RedirectTemp /8q	https://pythonfluente.com/2/#stdlib_generators_sec
+RedirectTemp /8r	https://pythonfluente.com/2/#type_hint_abc_sec
+RedirectTemp /8s	https://pythonfluente.com/2/#types_defined_by_ops_sec
+RedirectTemp /8t	https://pythonfluente.com/2/#what_is_hashable_sec

online/cap02.adoc

@@ -1353,7 +1353,7 @@ Por exemplo:
 Agora vamos olhar mais de perto a forma como Python interpreta a notação de fatiamento.
 
 
-[[slice_objects]]
+[[slice_objects_sec]]
 ==== Objetos fatia
 
 Isso((("slicing", "slice objects"))) não é segredo, mas vale a pena repetir, só para ter certeza:

online/cap03.adoc

@@ -1376,7 +1376,7 @@ no _http://fluentpython.com_ para mais detalhes.
 
 Agora vamos revisar a vasta seleção de operações oferecidas pelos conjuntos.
 
-[[set_op_section]]
+[[set_ops_sec]]
 ==== Operações de conjuntos
 
 A <<set_uml>> dá((("dictionaries and sets", "set operations", id="DASset03-ops")))((("sets",

online/cap05.adoc

@@ -1594,7 +1594,7 @@ Isso inclusive funciona se a variável do padrão também se chamar `country`:
 ----
 
 Padrões de classe nomeados são bastante legíveis,
-e funcionam com qualquer classe que possua atributos de instância públicos.
+e funcionam com qualquer classe que tenha atributos de instância públicos.
 Mas eles são um tanto prolixos.
 
 Padrões de classe posicionais são mais convenientes em alguns casos,

online/cap08.adoc

@@ -1865,12 +1865,12 @@ include::../code/08-def-type-hints/comparable/top.py[tags=TOP]
 ----
 ====
 
-Vamos testar `top`. O <<top_protocol_test>> mostra parte de uma bateria de testes para uso com o `pytest`.
+Vamos testar `top`. O <<ex_top_protocol_test>> mostra parte de uma bateria de testes para uso com o `pytest`.
 Ele tenta chamar `top` primeiro com um gerador de expressões que produz `tuple[int, str]`, e depois com uma lista de `object`.
 Com a lista de `object`, esperamos receber uma exceção de `TypeError`.
 
 
-[[top_protocol_test]]
+[[ex_top_protocol_test]]
 ._top_test.py_: visão parcial da bateria de testes para `top`
 ====
 [source, python]

online/cap12.adoc

@@ -373,7 +373,7 @@ Vamos agora olhar mais de perto a própria classe `slice`, no <<ex_slice1>>.
  'indices', 'start', 'step', 'stop']
 ----
 ====
-<1> `slice` é um tipo embutido (que já vimos antes na <<slice_objects>>).
+<1> `slice` é um tipo embutido (que já vimos antes na <<slice_objects_sec>>).
 <2> Inspecionando uma `slice` descobrimos os atributos de dados
 `start`, `stop`, e `step`, e um método `indices`.
 

online/cap13.adoc

@@ -1004,7 +1004,7 @@ No Python 3, os objetos devolvidos pelos métodos de mapeamentos `.items()`,
 `.keys()`, e `.values()` implementam as interfaces definidas em `ItemsView`,
 `KeysView`, e `ValuesView`, respectivamente. Os dois primeiros também
 implementam a rica interface de `Set`, com todos os operadores que vimos na
-<<set_op_section>>.
+<<set_ops_sec>>.
 
 `Iterator`::
 Observe que iterator é subclasse de `Iterable`.
@@ -2179,7 +2179,7 @@ de execução sobre o item obtido.
 
 <8> Esta linha gera uma observação no relatório do Mypy.
 
-Como vimos no <<top_protocol_test>>, `reveal_type` é uma função "mágica"
+Como vimos no <<ex_top_protocol_test>>, `reveal_type` é uma função "mágica"
 reconhecida pelo Mypy. Por isso ela não é importada e  só conseguimos chamá-la
 de dentro de blocos `if` protegidos por `typing.TYPE_CHECKING`, que só é `True`
 aos olhos de um checador de tipos estático, mas é `False` durante a

online/cap15.adoc

@@ -840,7 +840,7 @@ implementação mais simples, produzindo strings diretamente, sem passar pelo
 seria necessário.]
 
 Aqui está outro exemplo com `cast`, desta vez para corrigir uma dica de tipo
-desatualizada na biblioteca padrão de Python. No <<tcp_mojifinder_main_ex>>, criei
+desatualizada na biblioteca padrão de Python. No <<ex_tcp_mojifinder_main>>, criei
 um objeto `asyncio.Server`, e queria obter o endereço onde o servidor está
 ouvindo (aceitando conexões). Escrevi esta linha de código:
 
@@ -892,7 +892,7 @@ seguro.
 A leitora atenta pode ter notado que `sockets[0]` poderia gerar um `IndexError`
 se `sockets` estiver vazio.
 Entretanto, até onde entendo o `asyncio`, isso não pode acontecer no
-<<tcp_mojifinder_main_ex>>, pois no momento em que leio o atributo `sockets`, o
+<<ex_tcp_mojifinder_main>>, pois no momento em que leio o atributo `sockets`, o
 `server` já está pronto para aceitar conexões , portanto o atributo não estará
 vazio. E, de qualquer forma, `IndexError` ocorre durante a execução. O Mypy não
 consegue localizar esse problema nem mesmo em um caso trivial como
@@ -1161,7 +1161,7 @@ Dada a instabilidade da situação atual, se você precisar ler anotações dura
 pass:[<code>in&#x200b;spect&#x200b;.get_annotations</code>] ou `typing.get_type_hints`, e faça o restante de sua base de código chamar aquela função, de forma que mudanças futuras fiquem restritas a um único local.
 
 Para demonstrar esse segundo ponto, aqui estão as primeiras linhas da classe `Checked`, definida no
-<<checked_class_top_ex>>, classe que estudaremos no <<ch_class_metaprog>>:
+<<ex_checked_class_top>>, classe que estudaremos no <<ch_class_metaprog>>:
 
 [source, python]
 ----
@@ -1900,7 +1900,7 @@ https://fpy.li/15-52[docstring] no código-fonte.
 
 
 Caí em uma toca de coelho similar quando acrescentei dicas de tipo ao
-<<primes_procs_top_ex>>, uma demonstração simples de `multiprocessing`.
+<<ex_primes_procs_top>>, uma demonstração simples de `multiprocessing`.
 Aquele exemplo usa objetos `SimpleQueue`,
 obtidos invocando `multiprocessing.SimpleQueue()`.
 Entretanto, não pude usar aquele nome em uma dica de tipo,

online/cap19.adoc

@@ -804,16 +804,16 @@ Quando((("process pools", "code for multicore prime checker", id="PPmulticore19"
 Em vez disso, a função de trabalho é guiada pela biblioteca de threads ou processos, e por fim produz um resultado que precisa ser armazenado em algum lugar.
 Coordenar threads ou processos de trabalho e coletar resultados são usos comuns de filas em programação concorrente—e também em sistemas distribuídos.
 
-Muito do código novo em  _procs.py_ se refere a configurar e usar filas. O início do arquivo está no <<primes_procs_top_ex>>.
+Muito do código novo em  _procs.py_ se refere a configurar e usar filas. O início do arquivo está no <<ex_primes_procs_top>>.
 
 [WARNING]
 ====
 `SimpleQueue` foi acrescentada a `multiprocessing` no Python 3.9.
 Se você estiver usando uma versão anterior de Python,
-pode substituir `SimpleQueue` por `Queue` no <<primes_procs_top_ex>>.
+pode substituir `SimpleQueue` por `Queue` no <<ex_primes_procs_top>>.
 ====
 
-[[primes_procs_top_ex]]
+[[ex_primes_procs_top]]
 .procs.py: checagem de primos com múltiplos processos; importações, tipos, e funções
 ====
 [source, python]
@@ -842,7 +842,7 @@ Temos que chamar essa `SimpleQueue` para criar uma fila. Por outro lado, não po
 .Loops, sentinelas e pílulas venenosas
 ****
 A((("concurrency models", "indefinite loops and sentinels")))((("indefinite loops")))((("sentinels")))
-função `worker` no <<primes_procs_top_ex>> segue um modelo comum em programação concorrente:
+função `worker` no <<ex_primes_procs_top>> segue um modelo comum em programação concorrente:
 percorrer indefinidamente um loop, pegando itens em um fila e processando cada um deles com uma função que realiza o trabalho real.
 O loop termina quando a fila produz um valor sentinela.
 Nesse modelo, a sentinela que encerra o processo é muitas vezes chamada de "pílula venenosa.
@@ -873,7 +873,7 @@ include::../code/19-concurrency/primes/procs.py[tags=PRIMES_PROC_MAIN]
 ----
 ====
 <1> Se nenhum argumento é dado na linha de comando, define o número de processos como o número de núcleos na CPU; caso contrário, cria quantos processos forem passados no primeiro  argumento.
-<2> `jobs` e `results` são as filas descritas no <<primes_procs_top_ex>>.
+<2> `jobs` e `results` são as filas descritas no <<ex_primes_procs_top>>.
 <3> Inicia `proc` processos para consumir `jobs` e informar `results`.
 <4> Recupera e exibe os resultados; `report` está definido em pass:[<img src="callouts/6.png" alt="6"/>].
 <5> Mostra quantos números foram checados e o tempo total decorrido.
@@ -1190,7 +1190,7 @@ Consumidores não precisam saber nada sobre os produtores (mas a requisição po
 Pode-se adicionar mais unidades de execução para consumir tarefas a medida que a demanda cresce.
 Por isso o _Celery_ e o _RQ_ são chamados de filas de tarefas distribuídas.
 
-Lembre-se que nosso simples _procs.py_ (<<primes_procs_top_ex>>) usava duas filas:
+Lembre-se que nosso simples _procs.py_ (<<ex_primes_procs_top>>) usava duas filas:
 uma para requisições de tarefas, outra para coletar resultados.
 A arquitetura distribuída do _Celery_ e do _RQ_ usa um esquema similar.
 Ambos suportam o uso do banco de dados NoSQL https://fpy.li/19-50[_Redis_] para armazenar as filas de mensagens e resultados.

online/cap21.adoc

@@ -904,10 +904,10 @@ O((("TCP servers", id="tcp21")))((("servers", "TCP servers", id="Stcp22"))) prog
 image::../images/flpy_2105.png[Captura de tela de conexão via telnet com tcp_mojifinder.py]
 
 Este programa é duas vezes mais longo que o _web_mojifinder.py_, então dividi sua apresentação em três partes:
-<<tcp_mojifinder_main_ex>>, <<tcp_mojifinder_top>>, e <<tcp_mojifinder_search>>.
+<<ex_tcp_mojifinder_main>>, <<tcp_mojifinder_top>>, e <<tcp_mojifinder_search>>.
 O início de _tcp_mojifinder.py_—incluindo os comandos `import`—está no <<tcp_mojifinder_top>>,mas vou começar descrevendo a corrotina `supervisor` e a função `main` que controla o programa.
 
-[[tcp_mojifinder_main_ex]]
+[[ex_tcp_mojifinder_main]]
 .tcp_mojifinder.py: um servidor TCP simples; continua em <<tcp_mojifinder_top>>
 ====
 [source, python]
@@ -964,7 +964,7 @@ Enquanto o loop de eventos estiver ativo, uma nova instância da corrotina `find
 Agora vamos ver o início de _tcp_mojifinder.py_, com a corrotina `finder`.
 
 [[tcp_mojifinder_top]]
-.tcp_mojifinder.py: continuação de <<tcp_mojifinder_main_ex>>
+.tcp_mojifinder.py: continuação de <<ex_tcp_mojifinder_main>>
 ====
 [source, python]
 ----