Summary  
This chapter covers how to implement infinite generators using `yield` inside a `while True` loop to produce unbounded sequences of values on demand and control their retrieval with `next()` or iteration constructs.  

General domain of usage  
Data streaming

`yield` はジェネレーターを一時停止し、次の `next()` 呼び出しで再開することを思い出してください。これまでに見てきたジェネレーターには明確な終了点がありました。しかし、ジェネレーターは **無限ループ** と組み合わせることで特に強力になります。値を無限に生成し、メモリに保存することなく処理できます。

## `while True` を使った無限ジェネレーター

ジェネレーター内で `while True` ループを使用すると、**無限シーケンス** を作成できます。これはリストとして保存することが不可能なものです。ジェネレーターは `next()` が呼び出されたときだけ次の値を生成します。


def counter():
    count = 1
    while True:       # Runs forever
        yield count   # Return current value and pause
        count += 1    # Resume from here on the next call

gen = counter()

print(next(gen))  # 1
print(next(gen))  # 2
print(next(gen))  # 3

`next()` を何回呼び出しても、ジェネレーターは常に新しい値を用意します。先読みや値のメモリ保存は行いません。

## 無限ジェネレーターの制御

ジェネレーターは永遠に動作するため、取得する値の数を制御する必要があります。最も一般的な方法は、`for` を使った `range()` ループです。


def counter():
    count = 1
    while True:
        yield count
        count += 1

gen = counter()

for _ in range(5):
    print(next(gen))  # 1, 2, 3, 4, 5

停止条件なしで無限ジェネレーターを通常の `for` ループで反復処理しないこと。プログラムが永久に実行され、クラッシュする原因となる。

注意

import unittest
import types

def _dynamic_test(test_case, condition, success_message, failure_message):
    if condition:
        test_case._testMethodName = success_message
        test_case.assertTrue(True, success_message)
    else:
        test_case._testMethodName = failure_message
        test_case.fail(failure_message)

class TestIdGenerator(unittest.TestCase):

    def test_id_generator_is_generator(self):
        import user_code
        try:
            result = user_code.id_generator()
            condition = isinstance(result, types.GeneratorType)
            failure_message = "Expected `id_generator()` to return a generator object."
        except AttributeError:
            condition = False
            failure_message = "The function `id_generator` is not defined."
        _dynamic_test(self, condition, "The `id_generator()` returns a generator object.", failure_message)

    def test_first_five_ids(self):
        import user_code
        try:
            gen = user_code.id_generator()
            result = [next(gen) for _ in range(5)]
            expected = ["ID_1", "ID_2", "ID_3", "ID_4", "ID_5"]
            condition = result == expected
            failure_message = f"Expected `{expected}`, but got `{result}`."
        except AttributeError:
            condition = False
            failure_message = "The function `id_generator` is not defined."
        _dynamic_test(self, condition, f"The `id_generator` correctly generates `['ID_1', 'ID_2', 'ID_3', 'ID_4', 'ID_5']`.", failure_message)

    def test_id_format(self):
        import user_code
        try:
            gen = user_code.id_generator()
            result = [next(gen) for _ in range(5)]
            condition = all(id.startswith("ID_") for id in result)
            failure_message = f"Expected all IDs to follow the format `ID_N`, but got `{result}`."
        except AttributeError:
            condition = False
            failure_message = "The function `id_generator` is not defined."
        _dynamic_test(self, condition, "All generated IDs follow the format `ID_N`.", failure_message)

    def test_ids_are_sequential(self):
        import user_code
        try:
            gen = user_code.id_generator()
            result = [next(gen) for _ in range(5)]
            numbers = [int(id.split("_")[1]) for id in result]
            condition = numbers == list(range(1, 6))
            failure_message = f"Expected sequential IDs starting from 1, but got `{result}`."
        except (AttributeError, ValueError):
            condition = False
            failure_message = "Could not verify sequential IDs — make sure the format is `ID_N`."
        _dynamic_test(self, condition, "The generated IDs are sequential starting from `ID_1`.", failure_message)

if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

test_main.py

関数がPythonプログラミングにどのような影響を与えるかについての確かな理解を得ます。関数の定義と呼び出し、引数の操作、戻り値の処理、再帰やラムダ式を用いた柔軟かつ効率的なコードの作成を習得します。

関数とは何か、そしてなぜPythonで重要なのかを探ります。関数の作成方法、引数の定義、戻り値の処理、組み込み関数の効果的な利用方法について学びます。

Pythonにおける位置引数とオプション引数の動作について学習します。さまざまな入力に対応できる柔軟な関数を構築し、コードの柔軟性を向上させます。

可変長引数およびキーワード引数を使用して、入力サイズが異なる場合の処理方法を理解します。これらの手法によって、関数をより動的かつ整理されたものにする方法を学びます。

戻り値が関数の出力をどのように表すかを解説します。単一または複数の値の返却、Noneの使用、さらに高度なデータフロー制御のためのジェネレータについて学びます。

再帰とラムダ関数による高度な関数の概念を習得します。再帰が反復的な問題をどのように解決するか、ラムダ式が簡潔な一行関数をどのように作成するかを学びます。

無限ジェネレーター

while True を使った無限ジェネレーター

無限ジェネレーターの制御

解答

`while True` を使った無限ジェネレーター