diff --git a/docs/zh/08-develop/09-udf.md b/docs/zh/08-develop/09-udf.md
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@@ -410,7 +410,7 @@ def finish(buf: bytes) -> output_type:
 #### 示例一
 
 编写一个只接收一个整数的 UDF 函数： 输入 n， 输出 ln(n^2 + 1)。
-首先编写一个 Python 文件，存在系统某个目录，比如 /root/udf/myfun.py 内容如下
+首先编写一个 Python 文件，存在系统某个目录，比如 /root/udf/myfun.py 内容如下。
 
 ```python
 from math import log
@@ -426,23 +426,23 @@ def process(block):
     return [log(block.data(i, 0) ** 2 + 1) for i in range(rows)]
 ```
 
-这个文件包含 3 个函数， init 和 destroy 都是空函数，它们是 UDF 的生命周期函数，即使什么都不做也要定义。最关键的是 process 函数， 它接受一个数据块，这个数据块对象有两个方法：
+这个文件包含 3 个函数， init 和 destroy 都是空函数，它们是 UDF 的生命周期函数，即使什么都不做也要定义。最关键的是 process 函数， 它接受一个数据块，这个数据块对象有两个方法。
 1. shape() 返回数据块的行数和列数
 2. data(i, j) 返回 i 行 j 列的数据
-标量函数的 process 方法传人的数据块有多少行，就需要返回多少个数据。上述代码中我们忽略的列数，因为我们只想对每行的第一个数做计算。
-接下来我们创建对应的 UDF 函数，在 TDengine CLI 中执行下面语句：
+标量函数的 process 方法传入的数据块有多少行，就需要返回多少行数据。上述代码忽略列数，因为只需对每行的第一个数做计算。
+接下来创建对应的 UDF 函数，在 TDengine CLI 中执行下面语句。
 
 ```sql
 create function myfun as '/root/udf/myfun.py' outputtype double language 'Python'
 ```
-其输出如下
+其输出如下。
 
 ```shell
 taos> create function myfun as '/root/udf/myfun.py' outputtype double language 'Python';
 Create OK, 0 row(s) affected (0.005202s)
 ```
 
-看起来很顺利，接下来 show 一下系统中所有的自定义函数，确认创建成功：
+看起来很顺利，接下来 show 一下系统中所有的自定义函数，确认创建成功。
 
 ```text
 taos> show functions;
@@ -452,7 +452,7 @@ taos> show functions;
 Query OK, 1 row(s) in set (0.005767s)
 ```
 
-接下来就来测试一下这个函数，测试之前先执行下面的 SQL 命令，制造些测试数据，在 TDengine CLI 中执行下述命令
+接下来就来测试一下这个函数，测试之前先执行下面的 SQL 命令，制造些测试数据，在 TDengine CLI 中执行下述命令。
 
 ```sql
 create database test;
@@ -462,7 +462,7 @@ insert into t values('2023-05-03 08:09:10', 2, 3, 4);
 insert into t values('2023-05-10 07:06:05', 3, 4, 5);
 ```
 
-测试 myfun 函数：
+测试 myfun 函数。
 
 ```sql
 taos> select myfun(v1, v2) from t;
@@ -471,13 +471,13 @@ DB error: udf function execution failure (0.011088s)
 ```
 
 不幸的是执行失败了，什么原因呢？
-查看 udfd 进程的日志
+查看 udfd 进程的日志。
 
 ```shell
 tail -10 /var/log/taos/udfd.log
 ```
 
-发现以下错误信息：
+发现以下错误信息。
 
 ```text
 05/24 22:46:28.733545 01665799 UDF ERROR can not load library libtaospyudf.so. error: operation not permitted
@@ -486,7 +486,7 @@ tail -10 /var/log/taos/udfd.log
 
 错误很明确：没有加载到 Python 插件 libtaospyudf.so，如果遇到此错误，请参考前面的准备环境一节。
 
-修复环境错误后再次执行，如下：
+修复环境错误后再次执行，如下。
 
 ```sql
 taos> select myfun(v1) from t;
@@ -501,7 +501,7 @@ taos> select myfun(v1) from t;
 
 #### 示例二
 
-上面的 myfun 虽然测试测试通过了，但是有两个缺点：
+上面的 myfun 虽然测试测试通过了，但是有两个缺点。
 
 1. 这个标量函数只接受 1 列数据作为输入，如果用户传入了多列也不会抛异常。
 
@@ -515,7 +515,7 @@ taos> select myfun(v1, v2) from t;
 ```
 
 2. 没有处理 null 值。我们期望如果输入有 null，则会抛异常终止执行。
-因此 process 函数改进如下：
+因此 process 函数改进如下。
 
 ```python
 def process(block):
@@ -525,13 +525,13 @@ def process(block):
     return [ None if block.data(i, 0) is None else log(block.data(i, 0) ** 2 + 1) for i in range(rows)]
 ```
 
-然后执行下面的语句更新已有的 UDF：
+然后执行下面的语句更新已有的 UDF。
 
 ```sql
 create or replace function myfun as '/root/udf/myfun.py' outputtype double language 'Python';
 ```
 
-再传入 myfun 两个参数，就会执行失败了
+再传入 myfun 两个参数，就会执行失败了。
 
 ```sql
 taos> select myfun(v1, v2) from t;
@@ -539,7 +539,7 @@ taos> select myfun(v1, v2) from t;
 DB error: udf function execution failure (0.014643s)
 ```
 
-但遗憾的是我们自定义的异常信息没有展示给用户，而是在插件的日志文件 /var/log/taos/taospyudf.log  中：
+但遗憾的是我们自定义的异常信息没有展示给用户，而是在插件的日志文件 /var/log/taos/taospyudf.log 中。
 
 ```text
 2023-05-24 23:21:06.790 ERROR [1666188] [doPyUdfScalarProc@507] call pyUdfScalar proc function. context 0x7faade26d180. error: Exception: require 1 parameter but given 2
@@ -555,7 +555,7 @@ At:
 #### 示例三
 
 编写一个 UDF：输入（x1, x2, ..., xn）, 输出每个值和它们的序号的乘积的和： 1 *  x1 + 2 * x2 + ... + n * xn。如果 x1 至 xn 中包含 null，则结果为 null。
-这个示例与示例一的区别是，可以接受任意多列作为输入，且要处理每一列的值。编写 UDF 文件 /root/udf/nsum.py：
+这个示例与示例一的区别是，可以接受任意多列作为输入，且要处理每一列的值。编写 UDF 文件 /root/udf/nsum.py。
 
 ```python
 def init():
@@ -581,13 +581,13 @@ def process(block):
     return result
 ```
 
-创建 UDF：
+创建 UDF。
 
 ```sql
 create function nsum as '/root/udf/nsum.py' outputtype double language 'Python';
 ```
 
-测试 UDF：
+测试 UDF。
 
 ```sql
 taos> insert into t values('2023-05-25 09:09:15', 6, null, 8);
@@ -606,13 +606,13 @@ Query OK, 4 row(s) in set (0.010653s)
 #### 示例四
 
 编写一个 UDF，输入一个时间戳，输出距离这个时间最近的下一个周日。比如今天是 2023-05-25， 则下一个周日是 2023-05-28。
-完成这个函数要用到第三方库 momen。先安装这个库：
+完成这个函数要用到第三方库 momen。先安装这个库。
 
 ```shell
 pip3 install moment
 ```
 
-然后编写 UDF 文件 /root/udf/nextsunday.py
+然后编写 UDF 文件 /root/udf/nextsunday.py。
 
 ```python
 import moment
@@ -636,13 +636,13 @@ def process(block):
             for i in range(rows)]
 ```
 
-UDF 框架会将 TDengine 的 timestamp 类型映射为 Python 的 int 类型，所以这个函数只接受一个表示毫秒数的整数。process 方法先做参数检查，然后用 moment 包替换时间的星期为星期日，最后格式化输出。输出的字符串长度是固定的 10 个字符长，因此可以这样创建 UDF 函数：
+UDF 框架会将 TDengine 的 timestamp 类型映射为 Python 的 int 类型，所以这个函数只接受一个表示毫秒数的整数。process 方法先做参数检查，然后用 moment 包替换时间的星期为星期日，最后格式化输出。输出的字符串长度是固定的 10 个字符长，因此可以这样创建 UDF 函数。
 
 ```sql
 create function nextsunday as '/root/udf/nextsunday.py' outputtype binary(10) language 'Python';
 ```
 
-此时测试函数，如果你是用 systemctl 启动的 taosd，肯定会遇到错误：
+此时测试函数，如果你是用 systemctl 启动的 taosd，肯定会遇到错误。
 
 ```sql
 taos> select ts, nextsunday(ts) from t;
@@ -655,7 +655,7 @@ DB error: udf function execution failure (1.123615s)
 2023-05-25 11:42:34.541 ERROR [1679419] [PyUdf::PyUdf@217] py udf load module failure. error ModuleNotFoundError: No module named 'moment'
 ```
 
-这是因为 “moment” 所在位置不在 python udf 插件默认的库搜索路径中。怎么确认这一点呢？通过以下命令搜索 taospyudf.log:
+这是因为 “moment” 所在位置不在 python udf 插件默认的库搜索路径中。怎么确认这一点呢？通过以下命令搜索 taospyudf.log。
 
 ```shell
 grep 'sys path' taospyudf.log  | tail -1
@@ -668,7 +668,7 @@ grep 'sys path' taospyudf.log  | tail -1
 ```
 
 发现 python udf 插件默认搜索的第三方库安装路径是： /lib/python3/dist-packages，而 moment 默认安装到了 /usr/local/lib/python3.8/dist-packages。下面我们修改 python udf 插件默认的库搜索路径。
-先打开 python3 命令行，查看当前的 sys.path
+先打开 python3 命令行，查看当前的 sys.path。
 
 ```python
 >>> import sys
@@ -676,13 +676,13 @@ grep 'sys path' taospyudf.log  | tail -1
 '/usr/lib/python3.8:/usr/lib/python3.8/lib-dynload:/usr/local/lib/python3.8/dist-packages:/usr/lib/python3/dist-packages'
 ```
 
-复制上面脚本的输出的字符串，然后编辑 /var/taos/taos.cfg 加入以下配置：
+复制上面脚本的输出的字符串，然后编辑 /var/taos/taos.cfg 加入以下配置。
 
 ```shell
 UdfdLdLibPath /usr/lib/python3.8:/usr/lib/python3.8/lib-dynload:/usr/local/lib/python3.8/dist-packages:/usr/lib/python3/dist-packages
 ```
 
-保存后执行 systemctl restart taosd, 再测试就不报错了：
+保存后执行 systemctl restart taosd, 再测试就不报错了。
 
 ```sql
 taos> select ts, nextsunday(ts) from t;
@@ -698,7 +698,7 @@ Query OK, 4 row(s) in set (1.011474s)
 #### 示例五
 
 编写一个聚合函数，计算某一列最大值和最小值的差。
-聚合函数与标量函数的区别是：标量函数是多行输入对应多个输出，聚合函数是多行输入对应一个输出。聚合函数的执行过程有点像经典的 map-reduce 框架的执行过程，框架把数据分成若干块，每个 mapper 处理一个块，reducer 再把 mapper 的结果做聚合。不一样的地方在于，对于 TDengine Python UDF 中的 reduce 函数既有 map 的功能又有 reduce 的功能。reduce 函数接受两个参数：一个是自己要处理的数据，一个是别的任务执行 reduce 函数的处理结果。如下面的示例 /root/udf/myspread.py:
+聚合函数与标量函数的区别是：标量函数是多行输入对应多个输出，聚合函数是多行输入对应一个输出。聚合函数的执行过程有点像经典的 map-reduce 框架的执行过程，框架把数据分成若干块，每个 mapper 处理一个块，reducer 再把 mapper 的结果做聚合。不一样的地方在于，对于 TDengine Python UDF 中的 reduce 函数既有 map 的功能又有 reduce 的功能。reduce 函数接受两个参数：一个是自己要处理的数据，一个是别的任务执行 reduce 函数的处理结果。如下面的示例 /root/udf/myspread.py。
 
 ```python
 import io
@@ -747,20 +747,20 @@ def finish(buf):
     return max_number - min_number
 ```
 
-在这个示例中我们不光定义了一个聚合函数，还添加记录执行日志的功能，讲解如下：
+在这个示例中我们不光定义了一个聚合函数，还添加记录执行日志的功能，讲解如下。
 1. init 函数不再是空函数，而是打开了一个文件用于写执行日志
 2. log 函数是记录日志的工具，自动将传入的对象转成字符串，加换行符输出
 3. destroy 函数用来在执行结束关闭文件
 4. start 返回了初始的 buffer，用来存聚合函数的中间结果，我们把最大值初始化为负无穷大，最小值初始化为正无穷大
 5. reduce 处理每个数据块并聚合结果
 6. finish 函数将最终的 buffer 转换成最终的输出 
-执行下面的 SQL语句创建对应的 UDF：
+执行下面的 SQL语句创建对应的 UDF。
 
 ```sql
 create or replace aggregate function myspread as '/root/udf/myspread.py' outputtype double bufsize 128 language 'Python';
 ```
 
-这个 SQL 语句与创建标量函数的 SQL 语句有两个重要区别：
+这个 SQL 语句与创建标量函数的 SQL 语句有两个重要区别。
 1. 增加了 aggregate 关键字
 2. 增加了 bufsize 关键字，用来指定存储中间结果的内存大小，这个数值可以大于实际使用的数值。本例中间结果是两个浮点数组成的 tuple，序列化后实际占用大小只有 32 个字节，但指定的 bufsize 是128，可以用 python 命令行打印实际占用的字节数