diff --git "a/\347\254\25403\347\253\240 Python\347\232\204\346\225\260\346\215\256\347\273\223\346\236\204\343\200\201\345\207\275\346\225\260\345\222\214\346\226\207\344\273\266.md" "b/\347\254\25403\347\253\240 Python\347\232\204\346\225\260\346\215\256\347\273\223\346\236\204\343\200\201\345\207\275\346\225\260\345\222\214\346\226\207\344\273\266.md"
index 7d30dad..ab4f896 100644
--- "a/\347\254\25403\347\253\240 Python\347\232\204\346\225\260\346\215\256\347\273\223\346\236\204\343\200\201\345\207\275\346\225\260\345\222\214\346\226\207\344\273\266.md"	
+++ "b/\347\254\25403\347\253\240 Python\347\232\204\346\225\260\346\215\256\347\273\223\346\236\204\343\200\201\345\207\275\346\225\260\345\222\214\346\226\207\344\273\266.md"	
@@ -167,7 +167,7 @@ In [33]: a, b, *_ = values
 ```
 
 ## tuple方法
-因为元组的大小和内容不能修改，它的实例方法都很轻量。其中一个很有用的就是``count``（也适用于列表），它可以统计某个值得出现频率：
+因为元组的大小和内容不能修改，它的实例方法都很轻量。其中一个很有用的就是``count``（也适用于列表），它可以统计某个值的出现频率：
 
 ```python
 In [34]: a = (1, 2, 2, 2, 3, 4, 2)
@@ -520,7 +520,7 @@ Out[100]: [9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0]
 要记住``reversed``是一个生成器（后面详细介绍），只有实体化（即列表或for循环）之后才能创建翻转的序列。
 
 ## 字典
-字典可能是Python最为重要的数据结构。它更为常见的名字是哈希映射或关联数组。它是键值对的大小可变集合，键和值都是Python对象。创建字典的方法之一是使用尖括号，用冒号分隔键和值：
+字典可能是Python最为重要的数据结构。它更为常见的名字是哈希映射或关联数组。它是键值对的大小可变集合，键和值都是Python对象。创建字典的方法之一是使用花括号，用冒号分隔键和值：
 
 ```python
 In [101]: empty_dict = {}
@@ -705,7 +705,7 @@ Out[132]: {(1, 2, 3): 5}
 ```
 
 ## 集合
-集合是无序的不可重复的元素的集合。你可以把它当做字典，但是只有键没有值。可以用两种方式创建集合：通过set函数或使用尖括号set语句：
+集合是无序的不可重复的元素的集合。你可以把它当做字典，但是只有键没有值。可以用两种方式创建集合：通过set函数或使用花括号set语句：
 
 ```python
 In [133]: set([2, 2, 2, 1, 3, 3])
@@ -826,7 +826,7 @@ Out[155]: ['BAT', 'CAR', 'DOVE', 'PYTHON']
 dict_comp = {key-expr : value-expr for value in collection if condition}
 ```
 
-集合的推导式与列表很像，只不过用的是尖括号：
+集合的推导式与列表很像，只不过用的是花括号：
 
 ```python
 set_comp = {expr for value in collection if condition}
@@ -1261,7 +1261,7 @@ S ['Steven']
 ![表3-2 一些有用的itertools函数](http://upload-images.jianshu.io/upload_images/7178691-111823d8767a104d.png?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240)
 
 ## 错误和异常处理
-优雅地处理Python的错误和异常是构建健壮程序的重要部分。在数据分析中，许多函数函数只用于部分输入。例如，Python的float函数可以将字符串转换成浮点数，但输入有误时，有``ValueError``错误：
+优雅地处理Python的错误和异常是构建健壮程序的重要部分。在数据分析中，许多函数只用于部分输入。例如，Python的float函数可以将字符串转换成浮点数，但输入有误时，有``ValueError``错误：
 
 ```python
 In [197]: float('1.2345')