quebras semanticas

Author: ramalho

volumes/1/cap01.adoc

@@ -82,7 +82,10 @@ Aprendi a dizer "dunder-getitem" com o autor e professor Steve Holden.
 "Dunder" é uma contração da frase em inglês "double underscore before and after"
 (_sublinhado duplo antes e depois_).
 Por isso os métodos especiais são também conhecidos como _métodos dunder_.
-O capítulo https://docs.python.org/pt-br/3/reference/lexical_analysis.html#reserved-classes-of-identifiers["Análise Léxica"] de _A Referência da Linguagem Python_ adverte que "_Qualquer_ uso de nomes no formato `+__*__+` que não siga explicitamente o uso documentado, em qualquer contexto, está sujeito a quebra sem aviso prévio."
+O capítulo
+https://docs.python.org/pt-br/3/reference/lexical_analysis.html#reserved-classes-of-identifiers["Análise Léxica"]
+de _A Referência da Linguagem Python_ adverte que "_Qualquer_ uso de nomes no formato `+__*__+`
+que não siga explicitamente o uso documentado, em qualquer contexto, está sujeito a quebra sem aviso prévio."
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@@ -92,9 +95,11 @@ Esse((("Python Data Model", "significant changes to"))) capítulo sofreu poucas
 pois é uma introdução ao Modelo de Dados de Python, que é muito estável.
 As mudanças mais significativas foram:
 
-* Métodos especiais que suportam programação assíncrona e outras novas funcionalidades foram acrescentados às tabelas em <<overview_special_methods>>.
+* Novos métodos especiais que suportam programação assíncrona e
+outras novas funcionalidades nas tabelas em <<overview_special_methods>>.
 
-* A <<collection_uml>>, mostrando o uso de métodos especiais em <<collection_api>>, incluindo a classe base abstrata `collections.abc.Collection`, introduzida n Python 3.6.
+* A <<collection_uml>>, mostrando o uso de métodos especiais em <<collection_api>>,
+incluindo a classe base abstrata `collections.abc.Collection`, introduzida n Python 3.6.
 
 Além disso, aqui((("f-string syntax", "benefits of"))) e por toda essa segunda edição,
 adotei a sintaxe _f-string_, introduzida n Python 3.6,
@@ -578,7 +583,7 @@ mostrando como elas são criadas a partir de métodos especiais.
 
 [role="width-70"]
 [[collection_uml]]
-.Diagrama de classes UML com os tipos fundamentais de coleções. Métodos como nome em _itálico_ são abstratos, então precisam ser implementados pelas subclasses concretas, tais como `list` e `dict`. O restante dos métodos tem implementações concretas, então as subclasses podem herdá-los.
+.Diagrama de classes UML com os tipos fundamentais de coleções. Métodos como nome em _itálico_ são abstratos,então precisam ser implementados pelas subclasses concretas, tais como `list` e `dict`. O restante dos métodos tem implementações concretas, então as subclasses podem herdá-los.
 image::../images/flpy_0102.png[Diagram de classes UML com todas as superclasses e algumas subclasses de `abc.Collection`]
 
 Cada uma das ABCs no topo da hierarquia tem um único método especial.
@@ -660,7 +665,9 @@ I tried to use keep-together in <<special_operators_tbl>> but it was rendering a
 Operadores infixos e numéricos são suportados pelos métodos especiais listados na
 <<special_operators_tbl>>.
 // pass:[<a data-type="xref" href="#special_operators_tbl" data-xrefstyle="select: labelnumber">#special_operators_tbl</a>].
-Aqui os nomes mais recentes são `+__matmul__+`, `+__rmatmul__+`, e `+__imatmul__+`, adicionados n Python 3.5 para suportar o uso de `@` como um operador infixo de multiplicação de matrizes, como veremos no _{ch_op_overload}_.((("special methods", "special method names and symbols for operators")))
+Aqui os nomes mais recentes são `+__matmul__+`, `+__rmatmul__+`, e `+__imatmul__+`,
+adicionados n Python 3.5 para suportar o uso de `@` como um operador infixo de multiplicação de matrizes,
+como veremos no _{ch_op_overload}_.((("special methods", "special method names and symbols for operators")))
 
 [[special_operators_tbl]]
 .Nomes e símbolos de métodos especiais para operadores
@@ -679,7 +686,8 @@ Aqui os nomes mais recentes são `+__matmul__+`, `+__rmatmul__+`, e `+__imatmul_
 
 [NOTE]
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- Python invoca um método especial de operador reverso no segundo argumento quando o método especial correspondente não pode ser usado no primeiro operando.
+Python invoca um método especial de operador reverso no segundo argumento quando
+o método especial correspondente não pode ser usado no primeiro operando.
 Atribuições aumentadas são atalho combinando um operador infixo com uma atribuição de variável, por exemplo `a += b`.
 
 O _{ch_op_overload}_ explica em detalhes os operadores reversos e a atribuição aumentada.((("", startref="PDMspmtov01")))
@@ -690,23 +698,29 @@ O _{ch_op_overload}_ explica em detalhes os operadores reversos e a atribuição
 
 Em 2013, fiz((("Python Data Model", "making len work with custom objects")))((("&#x005F;&#x005F;len&#x005F;&#x005F;")))
 essa pergunta a Raymond Hettinger, um dos desenvolvedores principais do Python,
-e o núcleo de sua resposta era uma citação do https://fpy.li/1-8["The Zen of Python" (_O Zen do Python_)] (EN): "a praticidade vence a pureza."
+e o núcleo de sua resposta era uma citação do https://fpy.li/1-8["The Zen of Python" (_O Zen do Python_)]
+(EN): "a praticidade vence a pureza."
 Na <<how_special_used>>, descrevi como `len(x)` roda muito rápido quando `x` é uma instância de um tipo embutido.
 Nenhum método é chamado para os objetos embutidos do CPython: o tamanho é simplesmente lido de um campo em uma struct C.
-Obter o número de itens em uma coleção é uma operação comum, e precisa funcionar de forma eficiente para tipos tão básicos e diferentes como
+Obter o número de itens em uma coleção é uma operação comum,
+e precisa funcionar de forma eficiente para tipos tão básicos e diferentes como
 `str`, `list`, `memoryview`, e assim por diante.
 
-Em outras palavras, `len` não é chamado como um método porque recebe um tratamento especial como parte do Modelo de Dados de Python, da mesma forma que `abs`.
+Em outras palavras, `len` não é chamado como um método porque recebe um tratamento especial como parte do Modelo de Dados de Python,
+da mesma forma que `abs`.
 Mas graças ao método especial pass:[<code>__len__</code>], também é possível fazer `len` funcionar com nossos objetos personalizados.
 Isso é um compromisso justo entre a necessidade de objetos embutidos eficientes e a consistência da linguagem.
 Também de "O Zen de Python": "Casos especiais não são especiais o bastante para quebrar as regras."
 
 
 [NOTE]
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-Pensar em `abs` e `len` como operadores unários nos deixa mais inclinados a perdoar seus aspectos funcionais, contrários à sintaxe de chamada de método que esperaríamos em uma linguagem orientada a objetos.
-De fato, a linguagem ABC—uma ancestral direta de Python, que antecipou muitas das funcionalidades desta última—tinha o operador `#`, que era o equivalente de `len` (se escrevia `#s`).
-Quando usado como operador infixo, `x#s` contava as ocorrências de `x` em `s`, que em Python obtemos com `s.count(x)`, para qualquer sequência `s`.
+Pensar em `abs` e `len` como operadores unários nos deixa mais inclinados a perdoar seus aspectos funcionais,
+contrários à sintaxe de chamada de método que esperaríamos em uma linguagem orientada a objetos.
+De fato, a linguagem ABC—uma ancestral direta de Python, que antecipou muitas das funcionalidades desta última—tinha o operador `#`,
+que era o equivalente de `len` (se escrevia `#s`).
+Quando usado como operador infixo, `x#s` contava as ocorrências de `x` em `s`,
+que em Python obtemos com `s.count(x)`, para qualquer sequência `s`.
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