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@@ -176,3 +176,32 @@ print("The city for the state 'TX' is: %s" % city)
 
 我希望你也可以正确地键入这个代码，但是当你进入大师副本的下一个阶段时，你会把它变成一个正式的自动测试，你可以运行`pytest`。现在，只要让这个脚本工作，就可以让`Dictionary`类工作，之后你可以在下一个阶段清理它。
 
+## 标注代码
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+确保我的代码的副本完全一样，并通过测试脚本。然后，您可以开始标注代码，并研究每一行来了解其作用。一个非常好的方式是，编写一个“正式”的自动化测试，并在您工作时标注代码。获取`dictionary_test.py`脚本，并将每个部分转换成一个小型测试函数，然后标注`Dictionary`类。
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+例如，`test_dictionary.py`中的第一部分测试创建一个字典，并执行一系列`Dictionary.set`调用。我会把它转换成一个`test_set`函数，然后在`dictionary.py`文件中标注`Dictionary.set`函数。当您标注`Dictionary.set`函数时，您必须潜入到`Dictionary.get_slot`函数中，然后是`Dictionary.get_bucket`函数，最后是`Dictionary.hash_key`。这迫使你通过一个测试和有组织的方式，来标注和了解`Dictionary`类的大段代码。
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+## 总结数据结构
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+您现在可以总结您在`dictionary.py`中，通过标注代码所学到的内容，并将`dictionary_test.py`文件重写为真正的`pytest`自动测试。您的摘要应该是数据结构的清晰和细微描述。如果你可以把它写在一张纸上，那么你做得很好。并不是所有的数据结构都可以简明扼要地总结出来，但是保持摘要简洁将有助于你记住它。您可以使用图表，图纸，单词，或您能够记住的任何内容。
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+此摘要的目的是为您提供一组快速注解，您可以“挂载”更多的细节，当您的记忆进行到下一步的时候。摘要不一定包括所有内容，但应该包括一些细节，可以触发您对“标注”阶段的代码的记忆，从而触发您对“复制”阶段的记忆。这被称为“分块”，您可以将更详细的记忆和信息附加到信息的细微碎片。在撰写摘要时记住这一点。少即是多，但太少没有用。
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+## 记忆摘要
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+您可以用任何方式记住摘要和带标注的代码，但我将给出一个基本的记忆过程，您可以使用它。老实说，记住复杂的东西是每个人的不断尝试和犯错的过程，但有些技巧有帮助：
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++   确保您有一个纸质的笔记本，以及摘要和代码的打印。
++   花3分钟，只需阅读摘要并尝试记住它。静静地看着它，大声读出来，然后闭上眼睛，重复你所读的内容，甚至尝试记住纸上的单词的“形状”。听起来很愚蠢，但相信我，它完全奏效。记住你的大脑比你想象的更好。
++   把摘要翻过来，并尝试从您记住的内容中再次写出来，当您卡住时，将其快速翻过来并查看。在你快速瞥见之后，把摘要翻过来，并尝试完成更多。
++   一旦从（大部分）记忆中写出了摘要的副本，请使用摘要，花另一个 3 分钟，试图记住带标注的代码。仅仅阅读摘要的一部分，然后再看看代码的相关部分，并尝试记住它。甚至每个函数只能花 3 分钟。
++   一旦你花时间试图记住带标注的代码，把它翻过去，使用摘要，尝试回忆你笔记本中的代码。同样，当你陷入困境时，快速把标注翻过来并查看。
++   继续这样做，直到你可以在纸上写出代码的完整副本。您纸上的代码不一定是完美的 Python 代码，但应该非常接近原始代码。
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+看起来这可能是无法实现，但是当你这么做时，你会感到惊讶。完成此操作后，您也会惊讶于您了解了字典的概念。这不是简单的记忆，而是建立一个概念图，当您尝试自己实现字典时，您可以实际使用它。
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+> 警告
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+> 如果你是那种担心记不住任何东西的人，那么这个练习会为你将来带来巨大的帮助。能够遵循流程来记住某些东西，有助于克服任何记忆的挫折。你并不是沉浸在“失败”中，而是可以在坚持中看到缓慢的改进。当你这样做，你会看到改善你的回忆的方式和黑魔法，并且你会做得更好。你只需要相信我，这似乎是一种缓慢的学习方式，但它比其他技术要快得多。
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