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Update p11_pass_socket_file_descriptor_between_processes.rst

source/c06/p01_read_write_csv_data.rst

@@ -42,6 +42,7 @@
 .. code-block:: python
 
     from collections import namedtuple
+    import csv
     with open('stock.csv') as f:
         f_csv = csv.reader(f)
         headings = next(f_csv)

source/c11/p11_pass_socket_file_descriptor_between_processes.rst

@@ -6,7 +6,7 @@
 问题
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 你有多个Python解释器进程在同时运行，你想将某个打开的文件描述符从一个解释器传递给另外一个。
-比如，假设有个服务器进程相应连接请求，但是实际的相应逻辑是在另一个解释器中执行的。
+比如，假设有个服务器进程相应连接请求，但是实际的响应逻辑是在另一个解释器中执行的。
 
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 解决方案

source/c15/p01_access_ccode_using_ctypes.rst

@@ -255,7 +255,7 @@
     >>> a = array.array('d',[1,2,3])
     >>> a
     array('d', [1.0, 2.0, 3.0])
-    >>> ptr_ = a.buffer_info()
+    >>> ptr, _ = a.buffer_info()
     >>> ptr
     4298687200
     >>> ctypes.cast(ptr, ctypes.POINTER(ctypes.c_double))

source/c15/p03_write_extension_function_operate_on_arrays.rst

@@ -60,6 +60,7 @@
 ::
 
     >>> import array
+    >>> from sample import *
     >>> avg(array.array('d',[1,2,3]))
     2.0
     >>> import numpy
@@ -95,9 +96,9 @@
 通过编写能接受并操作数组的代码，你可以编写很好的兼容这些应用程序的自定义代码，
 而不是只能兼容你自己的代码。
 
-代码的关键点在于 ``PyBuffer_GetBuffer()`` 函数。
+代码的关键点在于 ``PyObject_GetBuffer()`` 函数。
 给定一个任意的Python对象，它会试着去获取底层内存信息，它简单的抛出一个异常并返回-1.
-传给 ``PyBuffer_GetBuffer()`` 的特殊标志给出了所需的内存缓冲类型。
+传给 ``PyObject_GetBuffer()`` 的特殊标志给出了所需的内存缓冲类型。
 例如，``PyBUF_ANY_CONTIGUOUS`` 表示是一个连续的内存区域。
 
 对于数组、字节字符串和其他类似对象而言，一个 ``Py_buffer`` 结构体包含了所有底层内存的信息。

source/c15/p10_wrap_existing_c_code_with_cython.rst

@@ -178,7 +178,7 @@
     def gcd(unsigned int x, unsigned int y):
         return csample.gcd(x,y)
 
-对于简单的函数，你并不需要去做太多的时。
+对于简单的函数，你并不需要去做太多的事。
 Cython会生成包装代码来正确的转换参数和返回值。
 绑定到属性上的C数据类型是可选的。不过，如果你包含了它们，你可以另外做一些错误检查。
 例如，如果有人使用负数来调用这个函数，会抛出一个异常：