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@xpresslink 我觉得类似 1 和 1.0 我们通常可以认为是一样的，那么不论是 set 还是 dic.fromkeys 的结果都可以接受。
如果说非要区分的话，倒是可以对 int, float, decimal.Decimal 做特殊处理。

@Arnie97 感谢斧正！
pydu.cmd.terminate→os.kill #terminiate 在 windows 上的处理调用了 Win32API，会更加靠谱
pydu.console.console_size→shutil.get_terminal_size #这个还真是
pydu.exception.ignore→contextlib.suppress #这个还真是，Py2 上倒是可以参考实现了
pydu.misc.copy→shutil.copytree #pydu 的 copy 更加上层，不用区分拷贝对象是文件还是文件夹，类似 Linux 上的 cp
pydu.network.dotted_netmask→ipaddress # 确实是这样，Python3 新增的 ipaddress 解决了相关问题，dotted_netmask 算是 py2 上的补充吧。这段代码更大的意义是学习背后的实现，来自 requests 库。

@est 3.6 中倒没有反例。如 @xpresslink 所说，官方并不推荐这么做。

有一点你可能没有注意到，pydu 中的 uniq 还有一个参数是 key，举个例子：
class A(object):
def __init__(self, v):
self.v = v
def __repr__(self):
return 'A({})'.format(self.v)

l = [A(2), A(1), A(2)]
uniq(l, key=lambda o: o.v) # 结果是 [A(2), A(1)]
list(dict.fromkeys(l)) # 结果是 [A(2), A(1), A(2)]，原因大家都知道，列表中都是不同对象，我们需要对比的是 v，但是没办法做到

@mingyun @DeTamble 已修复在 Windows 上使用 Python 3 安装的问题，见 pydu 0.3.1 版本

@xpresslink 这点赞同！

@xpresslink 这个是 AttriDict，概念上如果取值错误，应该抛出属性异常，所以才把 KeyError 改成 AttributeError

@swulling 集思广益

@xpresslink 这个方案是可行的，接下来我做个 benchmark，看现有的和这个方案哪个更快，占用更低

@DeTamble 今天尽快修复，感谢提出

@est 不能保证有序

@264768502 不错不错，纳入计划！

@diggerdu 关注点不太相同，pythonds 关注的是算法上的数据结构。pydu 关注的是实际业务领域（运维、web 等）方面的数据结构和工具集。

@lxml 个人感觉 gitbook 体验也不太好。大家提提意见，看哪个更好？

@TuringGunner 主要是由于工作项目原因，还必须得支持 Python 2。 （逃