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Some fixes in advance and test chapter

contents/advance/converse/enum-int.md

@@ -1,15 +1,15 @@
 # 整数转换为枚举
-在Rust中，从枚举到整数的转换很容易，但是反过来，就没那么容易，甚至部分实现还挺邪恶, 例如使用`transmute`。
+在 Rust 中，从枚举到整数的转换很容易，但是反过来，就没那么容易，甚至部分实现还挺邪恶, 例如使用`transmute`。
 
 
 ## 一个真实场景的需求
-在实际场景中，从枚举到整数的转换有时还是非常需要的，例如你有一个枚举类型，然后需要从外面穿入一个整数，用于控制后续的流程走向，此时就需要用整数去匹配相应的枚举(你也可以用整数匹配整数-, -，看看会不会被喷)。
+在实际场景中，从枚举到整数的转换有时还是非常需要的，例如你有一个枚举类型，然后需要从外面传入一个整数，用于控制后续的流程走向，此时就需要用整数去匹配相应的枚举(你也可以用整数匹配整数-, -，看看会不会被喷)。
 
 既然有了需求，剩下的就是看看该如何实现，这篇文章的水远比你想象的要深，且看八仙过海各显神通。
 
 
 ## C语言的实现
-对于C语言来说，万物皆邪恶，因此我们不讨论安全，只看实现，不得不说很简洁：
+对于 C 语言来说，万物皆邪恶，因此我们不讨论安全，只看实现，不得不说很简洁：
 ```C
 #include <stdio.h>
 
@@ -32,7 +32,7 @@ int main(void)
 }
 ```
 
-但是在Rust中，以下代码：
+但是在 Rust 中，以下代码：
 ```rust
 enum MyEnum {
     A = 1,
@@ -57,7 +57,7 @@ fn main() {
 就会报错: `MyEnum::A => {} mismatched types, expected i32, found enum MyEnum`。
 
 ## 使用三方库
-首先可以想到的肯定是三方库，毕竟Rust的生态目前已经发展的很不错，类似的需求总是有的，这里我们先使用`num-traits`和`num-derive`来试试。
+首先可以想到的肯定是三方库，毕竟 Rust 的生态目前已经发展的很不错，类似的需求总是有的，这里我们先使用`num-traits`和`num-derive`来试试。
 
 在`Cargo.toml`中引入：
 ```toml
@@ -93,7 +93,7 @@ fn main() {
 除了上面的库，还可以使用一个较新的库: [`num_enums`](https://github.com/illicitonion/num_enum)。
 
 ## TryFrom + 宏
-在Rust1.34后，可以实现`TryFrom`特征来做转换:
+在 Rust 1.34 后，可以实现`TryFrom`特征来做转换:
 ```rust
 use std::convert::TryFrom;
 
@@ -180,7 +180,7 @@ enum MyEnum {
 fn main() {
     let x = MyEnum::C;
     let y = x as i32;
-    let z: MyEnum = unsafe { ::std::mem::transmute(y) };
+    let z: MyEnum = unsafe { std::mem::transmute(y) };
 
     // match the enum that came from an int
     match z {
@@ -191,10 +191,10 @@ fn main() {
 }
 ```
 
-既然是邪恶之王，当然得有真本事，无需标准库、也无需unstable的Rust版本，我们就完成了转换！awesome!??
+既然是邪恶之王，当然得有真本事，无需标准库、也无需 unstable 的 Rust 版本，我们就完成了转换！awesome!??
 
 
 ## 总结
-本文列举了常用(其实差不多也是全部了，还有一个unstable特性没提到)的从整数转换为枚举的方式，推荐度按照出现的先后顺序递减。
+本文列举了常用(其实差不多也是全部了，还有一个 unstable 特性没提到)的从整数转换为枚举的方式，推荐度按照出现的先后顺序递减。
 
-但是推荐度最低，不代表它就没有出场的机会，只要使用边界清晰，一样可以大方光彩，例如最后的`transmute`函数.
+但是推荐度最低，不代表它就没有出场的机会，只要使用边界清晰，一样可以大放光彩，例如最后的`transmute`函数.

contents/advance/converse/intro.md

@@ -1,2 +1,2 @@
 # 进阶类型转换
-Rust是强类型语言，同时也是强安全语言，因此这些决定了Rust的类型转换注定比一般语言要更困难，再加上Rust的繁多的类型和类型转换特征，用于很难对这块内容了若指掌，因此我们专门整了一个专题来讨论Rust中那些不太容易的类型转换, 容易的请看[这一章](../basic/converse.md).
+Rust 是强类型语言，同时也是强安全语言，这些特性导致了 Rust 的类型转换注定比一般语言要更困难，再加上 Rust 的繁多的类型和类型转换特征，因此大家很难对这块内容了如指掌，为此我们专门整了一个专题来讨论 Rust 中那些不太容易的类型转换, 容易的请看[这一章](../basic/converse.md).

contents/advance/macro.md

@@ -16,13 +16,13 @@ fn main() {
 
 虽然三种使用形式皆可，但是 Rust 内置的宏都有自己约定俗成的使用方式，例如 `vec![...]`、`assert_eq!(...)` 等。
 
-在 Rust 中宏分为两大类：声明式宏 `macro_rules!` 和三种过程宏( *procedural macros* ):
+在 Rust 中宏分为两大类：**声明式宏( *declarative macros* )** `macro_rules!` 和三种**过程宏( *procedural macros* )**:
 
 - `#[derive]`，在之前多次见到的派生宏，可以为目标结构体或枚举派生指定的代码，例如 `Debug` 特征
 - 类属性宏(Attribute-like macro)，用于为目标添加自定义的属性
 - 类函数宏(Function-like macro)，看上去就像是函数调用
 
-如果感觉难以理解，也不必担心，接下来我们将逐个看看它们的庐山真面目，在次之前，先来看下为何需要宏，特别是 Rust 的函数明明已经很强大了。
+如果感觉难以理解，也不必担心，接下来我们将逐个看看它们的庐山真面目，在此之前，先来看下为何需要宏，特别是 Rust 的函数明明已经很强大了。
 
 ## 宏和函数的区别
 宏和函数的区别并不少，而且对于宏擅长的领域，函数其实是有些无能为力的。
@@ -30,7 +30,7 @@ fn main() {
 #### 元编程
 从根本上来说，宏是通过一种代码来生成另一种代码，如果大家熟悉元编程，就会发现两者的共同点。
 
-在[附录 D 中](https://course.rs/appendix/derive.html)讲到的 `derive` 属性，就会自动为结构体派生出相应特征所需的代码，例如 `#[derive(Debug)]`，还有熟悉的 `println!` 和 `vec!`，所有的这些宏都会展开成相应的代码，且很可能是长得多的代码。
+在[附录 D](https://course.rs/appendix/derive.html)中讲到的 `derive` 属性，就会自动为结构体派生出相应特征所需的代码，例如 `#[derive(Debug)]`，还有熟悉的 `println!` 和 `vec!`，所有的这些宏都会展开成相应的代码，且很可能是长得多的代码。
 
 总之，元编程可以帮我们减少所需编写的代码，也可以一定程度上减少维护的成本，虽然函数复用也有类似的作用，但是宏依然拥有自己独特的优势。
 
@@ -113,7 +113,7 @@ macro_rules! vec {
 1. `$()` 中包含的是模式 `$x:expr`，该模式中的 `expr` 表示会匹配任何 Rust 表达式，并给予该模式一个名称 `$x`
 2. 因此 `$x` 模式可以跟整数 `1` 进行匹配，也可以跟字符串 "hello" 进行匹配: `vec!["hello", "world"]`
 3. `$()` 之后的逗号，意味着`1` 和 `2` 之间可以使用逗号进行分割，也意味着 `3` 既可以没有逗号，也可以有逗号：`vec![1, 2, 3,]`
-4. `*` 说明之前的模式可以出现一次也可以任意次，这里出现了三次
+4. `*` 说明之前的模式可以出现零次也可以任意次，这里出现了三次
 
 接下来，我们再来看看与模式相关联、在 `=>` 之后的代码：
 ```rust
@@ -158,7 +158,7 @@ let v = {
 由于绝大多数 Rust 开发者都是宏的用户而不是编写者，因此在这里我们不会对 `macro_rules` 进行更深入的学习，如果大家感兴趣，可以看看这本书 [ “The Little Book of Rust Macros”](https://veykril.github.io/tlborm/)。
 
 ## 用过程宏为属性标记生成代码
-第二种常用的宏就是[*过程宏*]( *procedural macros* )，从形式上来看，过程宏跟函数较为相像，但过程宏是使用源代码作为输入参数，基于代码进行一系列操作后，再输出一段全新的代码。**注意，过程宏输出的代码并不会替换之前的代码，这一点与声明宏有很大的不同！**
+第二种常用的宏就是[*过程宏*](https://doc.rust-lang.org/reference/procedural-macros.html) ( *procedural macros* )，从形式上来看，过程宏跟函数较为相像，但过程宏是使用源代码作为输入参数，基于代码进行一系列操作后，再输出一段全新的代码。**注意，过程宏输出的代码并不会替换之前的代码，这一点与声明宏有很大的不同！**
 
 至于前文提到的过程宏的三种类型(自定义 `derive`、属性宏、函数宏)，它们的工作方式都是类似的。
 
@@ -282,7 +282,7 @@ hello_macro
 
 由于过程宏所在的包跟我们的项目紧密相连，因此将它放在项目之中。现在，问题又来了，该如何在项目的 `src/main.rs` 中引用 `hello_macro_derive` 包的内容？
 
-方法有两种，第一种是将 `hello_macro_derive` 发布到 `crates.io` 或 `github` 中，就像我们引用的其它依赖一样；另一种就是使用相对路径引入的本地化方式，修改 `hello_macro/Cargo.tom` 文件添加以下内容:
+方法有两种，第一种是将 `hello_macro_derive` 发布到 `crates.io` 或 `github` 中，就像我们引用的其它依赖一样；另一种就是使用相对路径引入的本地化方式，修改 `hello_macro/Cargo.toml` 文件添加以下内容:
 ```toml
 [dependencies]
 hello_macro_derive = { path = "../hello_macro/hello_macro_derive" }
@@ -334,9 +334,9 @@ pub fn hello_macro_derive(input: TokenStream) -> TokenStream {
 由于我们为 `hello_macro_derive` 函数标记了 `#[proc_macro_derive(HelloMacro)]`，当用户使用 `#[derive(HelloMacro)]` 标记了他的类型后，`hello_macro_derive` 函数就将被调用。这里的秘诀就是特征名 `HelloMacro`，它就像一座桥梁，将用户的类型和过程宏联系在一起。 
 
 
-`sync` 将字符串形式的 Rust 代码解析为一个 AST 树的数据结构，该数据结构可以在随后的 `impl_hello_macro` 函数中进行操作。最后，操作的结果又会被 `quote` 包转换回 Rust 代码。这些包非常关键，可以帮我们节省大量的精力，否则你需要自己去编写支持代码解析和还原的解析器，这可不是一件简单的任务！
+`syn` 将字符串形式的 Rust 代码解析为一个 AST 树的数据结构，该数据结构可以在随后的 `impl_hello_macro` 函数中进行操作。最后，操作的结果又会被 `quote` 包转换回 Rust 代码。这些包非常关键，可以帮我们节省大量的精力，否则你需要自己去编写支持代码解析和还原的解析器，这可不是一件简单的任务！
 
-`sync.parse` 调用会返回一个 `DeriveInput` 结构体来代表解析后的 Rust 代码:
+`syn::parse` 调用会返回一个 `DeriveInput` 结构体来代表解析后的 Rust 代码:
 ```rust
 DeriveInput {
     // --snip--
@@ -362,7 +362,7 @@ DeriveInput {
 - `fields: Unit` 说明源代码是一个单元结构体
 - `ident: "Sunfei"` 说明类型名称为 `Sunfei`， `ident` 是标识符 `identifier` 的简写
 
-如果想要了解更多的信息，可以查看 [`sync` 文档](https://docs.rs/syn/1.0/syn/struct.DeriveInput.html)。
+如果想要了解更多的信息，可以查看 [`syn` 文档](https://docs.rs/syn/1.0/syn/struct.DeriveInput.html)。
 
 大家可能会注意到在 `hello_macro_derive` 函数中有 `unwrap` 的调用，也许会以为这是为了演示目的，没有做错误处理，实际上并不是的。由于该函数只能返回 `TokenStream` 而不是 `Result`，那么在报错时直接 `panic` 来抛出错误就成了相当好的选择。当然，这里实际上还是做了简化，在生产项目中，你应该通过 `panic!` 或 `expect` 抛出更具体的报错信息。
 
@@ -389,7 +389,7 @@ fn impl_hello_macro(ast: &syn::DeriveInput) -> TokenStream {
 
 特征的 `hell_macro()` 函数只有一个功能，就是使用 `println!` 打印一行欢迎语句。
 
-其中 `stringify!` 是 Rust 提供的内置宏，可以将一个表达式(例如 `1 + 2`)在编译期转换成一个字符串字面值(`"1 + 2"`)，该字面量会直接打包进编译出的二进制文件中，具有 `'static` 生命周期。而 `format!` 宏都对表达式进行求值，最终结果是一个 `String` 类型。在这里使用 `stringify!` 有两个好处:
+其中 `stringify!` 是 Rust 提供的内置宏，可以将一个表达式(例如 `1 + 2`)在编译期转换成一个字符串字面值(`"1 + 2"`)，该字面量会直接打包进编译出的二进制文件中，具有 `'static` 生命周期。而 `format!` 宏会对表达式进行求值，最终结果是一个 `String` 类型。在这里使用 `stringify!` 有两个好处:
 
 - `#name` 可能是一个表达式，我们需要它的字面值形式
 - 可以减少一次 `String` 带来的内存分配

contents/test/benchmark.md

@@ -142,14 +142,14 @@ mod tests {
 
 其实，原因藏在`LLVM`中: `LLVM`认为`fibonacci_u64`函数调用的结果没有使用，同时也认为该函数没有任何副作用(造成其它的影响，例如修改外部变量、访问网络等), 因此它有理由把这个函数调用优化掉！
 
-解决很简单，使用Rust标准库中的 `black_box` 函数:
+解决很简单，使用 Rust 标准库中的 `black_box` 函数:
 ```rust
  for i in 100..200 {
     test::black_box(fibonacci_u64(test::black_box(i)));
 }
 ```
 
-通过这个函数，我们告诉编译器，让它尽量少做优化，此时LLVM就不会再自作主张了:)
+通过这个函数，我们告诉编译器，让它尽量少做优化，此时 LLVM 就不会再自作主张了:)
 
 ```shell
 $ cargo bench
@@ -204,10 +204,17 @@ criterion_main!(benches);
 最后，使用 `cargo bench` 运行并观察结果：
 ```shell
      Running target/release/deps/example-423eedc43b2b3a93
+Benchmarking fib 20
+Benchmarking fib 20: Warming up for 3.0000 s
+Benchmarking fib 20: Collecting 100 samples in estimated 5.0658 s (188100 iterations)
+Benchmarking fib 20: Analyzing
 fib 20                  time:   [26.029 us 26.251 us 26.505 us]
 Found 11 outliers among 99 measurements (11.11%)
   6 (6.06%) high mild
   5 (5.05%) high severe
+slope  [26.029 us 26.505 us] R^2            [0.8745662 0.8728027]
+mean   [26.106 us 26.561 us] std. dev.      [808.98 ns 1.4722 us]
+median [25.733 us 25.988 us] med. abs. dev. [234.09 ns 544.07 ns]
 ```
 
 可以看出，这个结果是明显比官方的更详尽的，如果大家希望更深入的学习它的使用，可以参见[官方文档](https://bheisler.github.io/criterion.rs/book/getting_started.html)。

contents/test/ci.md

@@ -1,5 +1,5 @@
 # 用Github Actions进行持续集成
-[Github Actions](https://github.com/features/actions) 是官方于 2018年 推出的持续集成服务，它非常强大，本文将手把手带领大家学习如何使用 `Github Actions` 对 Rust 项目进行持续集成，
+[Github Actions](https://github.com/features/actions) 是官方于 2018 年推出的持续集成服务，它非常强大，本文将手把手带领大家学习如何使用 `Github Actions` 对 Rust 项目进行持续集成。
 
 持续集成是软件开发中异常重要的一环，大家应该都听说过 `Jenkins`，它就是一个拥有悠久历史的持续集成工具。简单来说，持续集成会定期拉取同一个项目中所有成员的相关代码，对其进行自动化构建。
 
@@ -15,7 +15,7 @@
 若你需要某个 `action`，不必自己写复杂的脚本，直接引用他人写好的 `action` 即可，整个持续集成过程，就变成了多个 `action` 的组合，这就是` GitHub Actions` 最厉害的地方。
 
 #### action 的分享与引用
-既然 `action` 这么强大，我们就将自己的 `action` 分享给他人，也可以引用他人分享的 `action`，有以下几种方式：
+既然 `action` 这么强大，我们就可以将自己的 `action` 分享给他人，也可以引用他人分享的 `action`，有以下几种方式：
 
 1. 将你的 `action` 放在 github 上的公共仓库中，这样其它开发者就可以引用，例如 [github-profile-summary-cards](https://github.com/vn7n24fzkq/github-profile-summary-cards) 就提供了相应的 `action`，可以生成 github 用户统计信息，然后嵌入到你的个人主页中，具体效果[见这里](https://github.com/sunface)
 2. Github 提供了一个[官方市场](https://github.com/marketplace?type=actions)，里面收集了许多质量不错的 `actions`，并支持在线搜索

contents/test/write-tests.md

@@ -1,6 +1,6 @@
 # 编写测试及控制执行
 
-在 Rust 中，测试是通过函数的方式实现的，它可以用于验证非测试代码的正确性。测试函数往往依次执行以下三种行为：
+在 Rust 中，测试是通过函数的方式实现的，它可以用于验证被测试代码的正确性。测试函数往往依次执行以下三种行为：
 
 1. 设置所需的数据或状态
 2. 运行想要测试的代码
@@ -62,7 +62,7 @@ test result: ok. 0 passed; 0 failed; 0 ignored; 0 measured; 0 filtered out; fini
 - 测试用例是分批执行的，`running 1 test` 表示下面的输出 `test result` 来自一个测试用例的运行结果。
 - `test tests::it_works` 中包含了测试用例的名称
 - `test result: ok` 中的 `ok` 表示测试成功通过
-- `1 passed` 代表成功通过一个测试用例(因为只有一个)，`0 failed` : 没有测试用例失败，`0  ignored` 说明我们没有将任何测试函数标记为运行时可忽略，`0 filtered` 意味着没有对测试结果做任何过滤，`0 mesasured` 代表[性能测试(benchmark)](https://course.rs/test/benchmark.html)的结果
+- `1 passed` 代表成功通过一个测试用例(因为只有一个)，`0 failed` : 没有测试用例失败，`0  ignored` 说明我们没有将任何测试函数标记为运行时可忽略，`0 filtered` 意味着没有对测试结果做任何过滤，`0 mesasured` 代表[基准测试(benchmark)](https://course.rs/test/benchmark.html)的结果
 
 关于 `filtered` 和 `ignored` 的使用，在本章节的后续内容我们会讲到，这里暂且略过。
 
@@ -87,7 +87,7 @@ mod tests {
 }
 ```
 
-新的测试函数 `anothre` 相当简单粗暴，直接使用 `panic` 来报错，使用 `cargo test` 运行看看结果：
+新的测试函数 `another` 相当简单粗暴，直接使用 `panic` 来报错，使用 `cargo test` 运行看看结果：
 ```shell
 running 2 tests
 test tests::another ... FAILED