diff --git a/translated/tech/20210514 3 Python 3.2 features that are still relevant today.md b/translated/tech/20210514 3 Python 3.2 features that are still relevant today.md
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 [#]: author: (Moshe Zadka https://opensource.com/users/moshez)
 [#]: collector: (lujun9972)
 [#]: translator: (geekpi)
-[#]: reviewer: ( )
+[#]: reviewer: (wxy)
 [#]: publisher: ( )
 [#]: url: ( )
 
-3 个 Python 3.2 到今天仍然有用的功能
+3 个到今天仍然有用的 Python 3.2 特性
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-探索一些未被充分利用但仍然有用的 Python 特性。
-![Business woman on laptop sitting in front of window][1]
 
-这是关于首次出现在 Python 3.x 版本中的特性的系列文章中的第三篇。其中一些 Python 版本已经推出了一段时间。例如，Python 3.2 是在 2011 年首次发布的，但其中引入的一些很酷、很有用的特性仍然没有被使用。下面是其中的三个。
+> 探索一些未被充分利用但仍然有用的 Python 特性。
+
+![](https://img.linux.net.cn/data/attachment/album/202105/28/202023pz86mg88r18o6e22.jpg)
+
+这是Python 3.x 首发特性系列文章中的第三篇。其中一些 Python 版本已经推出了一段时间。例如，Python 3.2 是在 2011 年首次发布的，但其中引入的一些很酷、很有用的特性仍然没有被使用。下面是其中的三个。
 
 ### argparse 子命令
 
 `argparse` 模块首次出现在 Python 3.2 中。有许多用于命令行解析的第三方模块。但是内置的 `argparse` 模块比许多人认为的要强大。
 
-记录所有的 `argparse` 的特性将需要自己的系列文章。下面是一个例子，说明如何用 `argparse` 做子命令。
+要记录所有的 `argparse` 的特性，那需要专门写系列文章。下面是一个例子，说明如何用 `argparse` 做子命令。
 
 想象一下，一个命令有两个子命令：`negate`，需要一个参数，`multiply`，需要两个参数：
 
-
 ```
 $ computebot negate 5
 -5
 $ computebot multiply 2 3
 6
+```
 
-[/code] [code]
-
+```
 import argparse
 
 parser = argparse.ArgumentParser()
@@ -39,14 +40,13 @@ subparsers = parser.add_subparsers()
 
 `add_subparsers()` 方法创建一个对象，你可以向其添加子命令。唯一需要记住的技巧是，你需要添加通过 `set_defaults()` 调用的子命令：
 
-
 ```
 negate  = subparsers.add_parser("negate")
 negate.set_defaults(subcommand="negate")
 negate.add_argument("number", type=float)
+```
 
-[/code] [code]
-
+```
 multiply  = subparsers.add_parser("multiply")
 multiply.set_defaults(subcommand="multiply")
 multiply.add_argument("number1", type=float)
@@ -55,18 +55,28 @@ multiply.add_argument("number2", type=float)
 
 我最喜欢的一个 `argparse` 功能是，因为它把解析和运行分开，测试解析逻辑特别令人愉快。
 
+```
+parser.parse_args(["negate", "5"])
+```
 
 ```
-`parser.parse_args(["negate", "5"])`[/code] [code]`    Namespace(number=5.0, subcommand='negate')`[/code] [code]`parser.parse_args(["multiply", "2", "3"])`[/code] [code]`    Namespace(number1=2.0, number2=3.0, subcommand='multiply')`
+    Namespace(number=5.0, subcommand='negate')
+```
+
+```
+parser.parse_args(["multiply", "2", "3"])
+```
+
+```
+    Namespace(number1=2.0, number2=3.0, subcommand='multiply')
 ```
 
 ### contextlib.contextmanager
 
-上下文是 Python 中一个强大的工具。虽然很多人_使用_它们，但编写一个新的上下文常常看起来像一门黑暗的艺术。有了 `contextmanager` 装饰器，你所需要的只是一个一次性的生成器。
+上下文是 Python 中一个强大的工具。虽然很多人 _使用_ 它们，但编写一个新的上下文常常看起来像一门黑暗艺术。有了 `contextmanager` 装饰器，你所需要的只是一个一次性的生成器。
 
 编写一个打印出做某事所需时间的上下文，就像这样简单：
 
-
 ```
 import contextlib, timeit
 
@@ -79,7 +89,6 @@ def timer():
         after = timeit.default_timer()
         print("took", after - before)
 ```
-
 你可以这样使用：
 
 
@@ -88,17 +97,18 @@ import time
 
 with timer():
     time.sleep(10.5)
+```
 
-[/code] [code]`    took 10.511025413870811`
+```
+    took 10.511025413870811`
 ```
 
 ### functools.lru_cache
 
-有时，在内存中缓存一个函数的结果是有意义的。例如，想象一下经典的问题：”有多少种方法可以用 25 美分、1 美分、2 美分和 3 美分可以来换取 1 美元？“
+有时，在内存中缓存一个函数的结果是有意义的。例如，想象一下经典的问题：“有多少种方法可以用 25 美分、1 美分、2 美分和 3 美分可以来换取 1 美元？”
 
 这个问题的代码可以说是非常简单：
 
-
 ```
 def change_for_a_dollar():
     def change_for(amount, coins):
@@ -117,17 +127,17 @@ def change_for_a_dollar():
 
 在我的电脑上，这需要 13ms 左右：
 
-
 ```
 with timer():
     change_for_a_dollar()
+```
 
-[/code] [code]`    took 0.013737603090703487`
+```
+    took 0.013737603090703487`
 ```
 
 事实证明，当你计算有多少种方法可以做一些事情，比如用 50 美分找钱，你会重复使用相同的硬币。你可以使用 `lru_cache` 来避免重复计算。
 
-
 ```
 import functools
 
@@ -145,13 +155,15 @@ def change_for_a_dollar():
             change_for(amount - some_coin, coins)
         )
     return change_for(100, frozenset([25, 10, 5, 1]))
+```
 
-[/code] [code]
-
+```
 with timer():
     change_for_a_dollar()
+```
 
-[/code] [code]`    took 0.004180959425866604`
+```
+    took 0.004180959425866604`
 ```
 
 一行的代价是三倍的改进。不错。
@@ -167,7 +179,7 @@ via: https://opensource.com/article/21/5/python-32
 作者：[Moshe Zadka][a]
 选题：[lujun9972][b]
 译者：[geekpi](https://github.com/geekpi)
-校对：[校对者ID](https://github.com/校对者ID)
+校对：[wxy](https://github.com/wxy)
 
 本文由 [LCTT](https://github.com/LCTT/TranslateProject) 原创编译，[Linux中国](https://linux.cn/) 荣誉推出