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发表日期： 2022-07-03 16:08:35 浏览次数：47

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rial: Helvetica的「克隆」，和Helvetica非常像，细节上比如R和G有小小差别。如果字号太小，文字太多，看起来会有些累眼。Win和Mac显示都正常.Lucida Family: Lucida Grande是Mac OS UI的标准字体，属于humanist风格，稍微活泼一点。Mac下的显示要比Win下好。

Verdana: 专门为了屏显而设计的字体，humanist风格，在小字号下仍可以清楚显示，但是字体细节缺失严重，最好别做标题。

Tahoma: 也是humanist风格，字体和Verdana有点像，但是略窄一些，counter略小，曾经是Windows的标准字体，Mac 10.5之后默认也有安装。

Trebuchet MS: 为微软设计的一个humanist风格字体，个人觉得个性太过突出，用得不好会不搭。

def get():
    m = 0
    n = 2
    l = ['s',1,3]
    k = {1:1,2:2}
    p = ('2','s','t')
    while True:
        m += 1
        yield m        yield m ,n ,l ,k ,p
        
it = get()print(next(it)) #1print(next(it)) #(1, 2, ['s', 1, 3], {1: 1, 2: 2}, ('2', 's', 't'))print(next(it)) #2print(type(next(it))) #<class 'tuple'>

如果再加一句:

print(type(next(it))) #<class 'int'>  #返回的是整形

所以返回值的类型，应该是当前调用时，yield 返回值的类型。

怀雨4年前 (2018-05-05)

感谢楼上各位的实例，自己写了一个小例程，便于我这样的新手理解。

def myYield_1():
    a, i = 'yield', 0
    while True:
        print('before #%d' % i, end=", ")
        yield a, i        print('after #%d' % i, end=", ")
        i += 1def myYield_2():
    a, i = 'yield_a', 0
    b, i = 'yield_b', 0
    while True:
        print('before #%d' % i, end=", ")
        yield a, i        yield b, i        print('after #%d' % i, end=", ")
        i += 1it1 = iter(myYield_1())it2 = iter(myYield_2())for i in range(10):
    print("next #%d" % i, end=": ")
    print(next(it1))print('\n')for i in range(10):
    print("next #%d" % i, end=": ")
    print(next(it2))

输出是这样的：

next #0: before #0, ('yield', 0)next #1: after #0, before #1, ('yield', 1)next #2: after #1, before #2, ('yield', 2)next #3: after #2, before #3, ('yield', 3)next #4: after #3, before #4, ('yield', 4)next #5: after #4, before #5, ('yield', 5)next #6: after #5, before #6, ('yield', 6)next #7: after #6, before #7, ('yield', 7)next #8: after #7, before #8, ('yield', 8)next #9: after #8, before #9, ('yield', 9)next #0: before #0, ('yield_a', 0)next #1: ('yield_b', 0)next #2: after #0, before #1, ('yield_a', 1)next #3: ('yield_b', 1)next #4: after #1, before #2, ('yield_a', 2)next #5: ('yield_b', 2)next #6: after #2, before #3, ('yield_a', 3)next #7: ('yield_b', 3)next #8: after #3, before #4, ('yield_a', 4)next #9: ('yield_b', 4)

hid4net4年前 (2018-09-16)

前文提到：字符串，列表或元组对象都可用于创建迭代器。

字符串（Strings）：

普通的旧字符串也是可迭代的。

for s in "hello":
    print s

输出结果为：

h
e
l
l
o

列表（Lists）：

这些可能是最明显的迭代。

for x in [None,3,4.5,"foo",lambda : "moo",object,object()]:
    print "{0}  ({1})".format(x,type(x))

输出结果为：

None  (<type 'NoneType'>)3  (<type 'int'>)4.5  (<type 'float'>)foo  (<type 'str'>)<function <lambda> at 0x7feec7fa7578>  (<type 'function'>)<type 'object'>  (<type 'type'>)<object object at 0x7feec7fcc090>  (<type 'object'>)

元组（Tuples）：

元组在某些基本方面与列表不同，注意到以下示例中的可迭代对象使用圆括号而不是方括号，但输出与上面列表示例的输出相同。

for x in (None,3,4.5,"foo",lambda : "moo",object,object()):
    print "{0}  ({1})".format(x,type(x))

输出结果为：

None  (<type 'NoneType'>)3  (<type 'int'>)4.5  (<type 'float'>)foo  (<type 'str'>)<function <lambda> at 0x7feec7fa7578>  (<type 'function'>)<type 'object'>  (<type 'type'>)<object object at 0x7feec7fcc090>  (<type 'object'>)

字典（Dictionaries）：

字典是键值对的无序列表。当您使用for循环遍历字典时，您的虚拟变量将使用各种键填充。

d = {
  'apples' : 'tasty',
  'bananas' : 'the best',
  'brussel sprouts' : 'evil',
  'cauliflower' : 'pretty good'}for sKey in d:
  print "{0} are {1}".format(sKey,d[sKey])

输出结果为：

brussel sprouts are evil
apples are tasty
cauliflower are pretty good
bananas are the best

也许不是这个顺序，字典是无序的！！！

really3年前 (2019-01-26)

使用自定义迭代器实现斐波那契数列

class Fibonacci:
  def __init__(self, count):
    self.count = count  def __iter__(self):
    self.i = 0
    self.a, self.b = 0, 1
    return self

  def __next__(self):
  if self.i < self.count:
    self.i += 1
    a_old = self.a    self.a, self.b = self.b, self.a + self.b    return a_old  else:
    raise StopIterationfor i in Fibonacci(10):
  print(i, end=" ")

wuguandong3年前 (2019-08-21)

闫伟超
yif***chaoran@163.com
70
如教程所说，迭代器和生成器算是 Python 一大特色，其核心是基于迭代器协议来的。
而平时我们经常使用的 for in 循环体，本质就是迭代器协议的一大应用。
同时 Python 内置的集合类型（字符、列表、元组、字典）都已经实现了迭代器协议，所以才能使用 for in 语句进行迭代遍历。for in 循环体在遇到 StopIteration 异常时，便终止迭代和遍历。
再说下可迭代、迭代器、生成器三个概念的联系和区别。
1、可迭代概念范围最大，生成器和迭代器肯定都可迭代，但可迭代不一定都是迭代器和生成器，比如上面说到的内置集合类数据类型。可以认为，在 Python 中，只要有集合特性的，都可迭代。
2、迭代器，迭代器特点是，均可以使用 for in 和 next 逐一遍历。
3、生成器，生成器一定是迭代器，也一定可迭代。
至于 Python 中为何

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