Summary  
This chapter covers lazy evaluation through custom iterators in code, showing how to implement the iterator protocol (__iter__ and __next__) to generate values on demand and optimize memory and performance without precomputing entire sequences.

General domain of usage  
Processing large or infinite data streams

この章では、**遅延評価**の概念を紹介します。遅延評価とは、データが必要になったときにのみ生成され、事前に計算や保存を行わない手法です。遅延評価はイテレータの主要な特徴であり、大規模なデータセットや無限シーケンスを扱う際に特に有用です。

### 主な利点:

- **メモリ効率**: 一度に1つの要素のみ生成;
- **パフォーマンス最適化**: 必要なときだけ計算が実行;
- **無限シーケンスへの対応**: メモリ不足を気にせず任意のサイズのシーケンスを扱うことが可能。

ここでは、必要に応じてランダムな出目を生成する無限サイコロロールを作成します。これにより、何回ロールしてもすべての出目をメモリに保存する必要がありません。


import random

# Infinite dice roller
class InfiniteDiceRoller:
    def __iter__(self):
        return self

    def __next__(self):
        return random.randint(1, 6)

# Using the infinite dice roller
dice_roller = InfiniteDiceRoller()
for i, roll in enumerate(dice_roller):
    if i >= 10:  # Stop after 10 rolls
        break
    print(f"Roll {i + 1}: {roll}")

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Pythonにおける遅延評価：メモリとパフォーマンスの最適化

主な利点: