能，但需手动利用channel的阻塞特性构造求值时机；sender必须close(ch)通知结束，receiver需用select+ctx.done()安全消费，避免死锁或panic。
Go 里 channel 能不能当 lazy list 用
能，但不是直接“拿来就懒”，得靠 sender 和 receiver 的阻塞特性手动构造求值时机。channel 本身不存数据、不缓存、不回溯，所谓“惰性”全靠协程没发完、接收方没读完这个状态卡住执行流。
- 常见错误现象：
panic: send on closed channel或死锁 —— 发送端提前退出，接收端还在等；或者接收端用range遍历时 sender 没按约定关闭 channel - 典型使用场景：处理无限序列（如素数生成）、大文件逐块读取、API 分页拉取未定总数的结果集
- 关键约束：sender 必须在所有值发完后调用
close(ch)，否则 receiver 的for range ch永远不会结束
怎么写一个真正惰性的 IntGenerator
别用切片预计算，也别把逻辑塞进 goroutine 里一气儿全发出去。要让每次 触发一次计算。
- 正确姿势：sender 协程里用
for循环 +select检查ctx.Done()，每次循环只算一个值、只发一次 - 参数差异：传入
context.Context控制生命周期，比裸 channel 更安全；返回（只读）而非 <code>chan int，防误写 - 示例片段：
func IntGenerator(ctx context.Context) <-chan int { ch := make(chan int) go func() { defer close(ch) for i := 0; ; i++ { select { case <-ctx.Done(): return case ch <- i: } } }() return ch }
为什么不用 sync.Once 或闭包缓存结果
因为那不是惰性求值，是延迟初始化 + 缓存复用。惰性求值的核心是“每次取才算”，不是“第一次取才算、之后都返缓存”。
- 性能影响：缓存会吃内存，尤其结果集大或生命周期长时；惰性 channel 把压力转给 goroutine 栈和调度器，更轻量
- 兼容性陷阱：闭包捕获的变量若被外部修改，多次遍历结果可能不一致；channel 每次新建协程，天然隔离
- 容易踩的坑：用
func() int返回单个值再套 loop，看似惰性，实则无法中断、无法并发消费 —— 它只是“懒加载”，不是“惰性流”
接收端怎么安全消费不漏不重
别直接 for v := range ch 然后中途想停 —— range 会等 channel 关闭，关之前停不了。必须用 select 显式控制。
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- 推荐模式：用
for+select+ctx.Done()，每次收一个，随时可退 - 错误示范：
for i := 0; i —— 如果 ch 提前关闭，<code> 会 panic；应加 <code>ok判断 - 真实需求常带条件退出，比如“收到第一个负数就停”，这时必须用
select套case v := ，不能依赖 range
惰性求值真正的复杂点不在 channel 语法，而在 sender 和 receiver 的生命周期对齐——谁关 channel、何时关、关了之后 receiver 怎么感知并清理资源，这些边界稍有错位，就是死锁或 panic。
