PEP-CN

PEP中文翻译项目

最近学习Python，翻译了几篇PEP，遂突发奇想有没有PEP的系统中文翻译项目，翻了一下Github，有一个现成的项目PEP中文翻译计划，但一来这个项目已经长时间没更新了，二来这个项目有以下缺陷：

所以我在Github创建了这个项目，目的是进行系统性翻译中文版PEP，为Python学习者做出一些贡献。

当然，我个人的力量远远不够，这里还是希望Python爱好者能广泛加入这个项目。

想加入项目或者有任何建议，可以直接在本项目的issue页面发帖。

为了避免项目PEP中文翻译计划中的不足，这里暂时规定一下规范：

翻译文章必须使用markdown文本作为载体。

如果不会使用markdown，可以阅读从今天开始markdown，相信我，和学习一门编程语言相比，这完全是轻而易举。
在文章开头必须注明PEP原文地址。
在文章末尾必须注明创作者和版权声明，例如：
```
版权声明：本文由 [**icexmoon**](https://github.com/icexmoon/) 翻译，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议。
```
建议使用 CC 4.0 版权声明，CC 4.0 BY-SA 的意思是可以转载和改编，但必须注明原作者和来源，关于更多 CC 协议的说明可以阅读“知识共享”（CC协议）简单介绍。
所有翻译成果使用本项目的Github仓库进行托管，在目录中直接进行引用，不使用第三方外链。
译文中如果需要插入图片，必须将图片上传到可靠图床后添加进文本。

Markdown-img是我编写的对此有帮助的小工具。

Typora是个优秀的多平台开源免费markdown编辑器，唯一缺点是如果内容较多，反应会变慢（至少我的落伍小破笔记本如此）。
DeepL是最近出现的德国产优秀翻译器，据说使用了深度学习，实际使用也的确比Google优秀一些，至少在翻译计算机专业内容时候是这样。推荐下载桌面版进行使用，效率更高。