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

In dit hoofdstuk introduceren we het concept **luie evaluatie**, een techniek waarbij data pas wordt geproduceerd wanneer deze nodig is, in plaats van vooraf te worden berekend en opgeslagen. Luie evaluatie is een belangrijk kenmerk van iterators en is bijzonder nuttig bij het werken met grote datasets of oneindige reeksen.

### Belangrijkste voordelen:

- **Geheugenefficiëntie**: slechts één element wordt tegelijk gegenereerd;
- **Prestatieoptimalisatie**: berekening vindt alleen plaats wanneer nodig;
- **Ondersteuning voor oneindige reeksen**: werken met reeksen van willekeurige grootte zonder geheugenproblemen.

Laten we een oneindige dobbelsteenwerper maken die willekeurige worpen op aanvraag genereert. Hierdoor hoeven we nooit alle worpen in het geheugen op te slaan, ongeacht het aantal worpen dat we uitvoeren.


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}")

Je verwerft praktische vaardigheden in het gebruik van Python-modules en imports voor efficiënt codebeheer. Beheers geavanceerde foutafhandelings­technieken voor betrouwbaardere applicaties, automatiseer bestandsbewerkingen met bestandsafhandeling en leer robuuste teststrategieën met Pytest en Unittest om de integriteit van je code te waarborgen.

Als u gefrustreerd raakt door importstatements, het verschil tussen modules en libraries, of het beheren van de structuur van uw Python-project, is deze sectie uw sleutel tot duidelijkheid.

Wilt u uw code effectief debuggen en de kracht van verschillende fouten begrijpen? Deze sectie ontrafelt foutafhandeling in Python en laat zien waarom het voor ontwikkelaars essentieel is om deze vaardigheden te beheersen voor robuuste applicaties.

Wilt u bestandsbewerkingen in uw projecten automatiseren? Deze sectie behandelt de essentiële aspecten van bestandshantering in Python en voorziet u van de tools om bestanden efficiënt te lezen, schrijven en beheren voor soepelere en krachtigere toepassingen.

U leert de fijne kneepjes van testen met Pytest en de basisprincipes van Test-Driven Development (TDD). Deze sectie begeleidt u bij het opstellen van robuuste tests die de betrouwbaarheid van uw code vergroten en uw ontwikkelproces optimaliseren.

Beheers geautomatiseerd testen met Unittest. Leer hoe u diverse testgevallen effectief dekt met behulp van setup, teardown en mocking.

In Python zijn iterators en generators kernbegrippen die efficiënte en geheugenbesparende gegevensverwerking mogelijk maken. Terwijl iterators een specifiek protocol volgen voor het sequentieel benaderen van data, vereenvoudigen generators de iteratie door waarden op aanvraag te produceren met het yield-trefwoord. Deze sectie behandelt deze concepten en hun praktische toepassingen, zodat u geheugen-efficiënt programmeren beheerst.

Luie Evaluatie in Python: Optimalisatie van Geheugen en Prestaties

Belangrijkste voordelen:

Luie Evaluatie in Python: Optimalisatie van Geheugen en Prestaties

Belangrijkste voordelen: