Python のループと反復処理入門
ループと反復は Python プログラミングの基本的な概念であり、コードを複数回実行し、データのコレクションを効率的に処理できます。ループを効果的に使用する方法を理解すると、反復タスクを自動化し、データを簡単に管理できるようになります。このガイドでは、for
ループ、while
ループ、一般的な反復手法など、Python のループと反復の基本について説明します。
Forループ
for
ループは、リスト、タプル、文字列などのシーケンスを反復処理するために使用されます。これは、固定回数の反復処理やアイテムのコレクションの反復処理に最適です。
基本的なForループ
以下は、for
ループを使用して数値のリストを反復処理する簡単な例です。
# Using a for loop to iterate over a list
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
for number in numbers:
print(number)
For ループで範囲を使用する
range()
関数は、反復タスクの for
ループで使用されることが多い数値のシーケンスを生成します。
# Using range() with a for loop
for i in range(5):
print(i)
whileループ
while
ループは、条件が True
と評価される限り実行され続けます。これは、反復回数が事前にわからない場合に便利です。
基本的なwhileループ
以下は、0 から 4 までの数字を出力する while
ループの例です。
# Using a while loop to count
i = 0
while i < 5:
print(i)
i += 1
BreakとContinueの使用
break
を使用してループを早期に終了し、continue
を使用して次の反復にスキップすることで、while
ループのフローを制御できます。
# Using break and continue
i = 0
while i < 10:
if i == 5:
break # Exit the loop when i is 5
if i % 2 == 0:
i += 1
continue # Skip printing even numbers
print(i)
i += 1
コレクションの反復処理
Python には、リスト、タプル、辞書など、さまざまな種類のコレクションを反復処理する方法がいくつか用意されています。
リストの反復処理
# Iterating over a list with a for loop
fruits = ["apple", "banana", "cherry"]
for fruit in fruits:
print(fruit)
タプルの反復処理
# Iterating over a tuple
coordinates = (10, 20, 30)
for coordinate in coordinates:
print(coordinate)
辞書の反復処理
辞書を反復処理する場合、キー、値、またはキーと値のペアをループできます。
# Iterating over dictionary keys
person = {"name": "Alice", "age": 30, "city": "New York"}
for key in person:
print(key, person[key])
# Iterating over dictionary values
for value in person.values():
print(value)
# Iterating over dictionary items (key-value pairs)
for key, value in person.items():
print(key, value)
リストの内包表記
リストの内包表記は、反復可能オブジェクトを反復処理して式を適用することで、リストを作成する簡潔な方法を提供します。
# Using a list comprehension to create a list of squares
squares = [x**2 for x in range(10)]
print(squares) # [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
結論
ループと反復は、反復タスクを処理し、データのコレクションを効率的に管理できる Python の強力なツールです。 for
ループ、while
ループ、およびさまざまな反復テクニックを習得することで、より効果的で読みやすいコードを記述できるようになります。これらの構造を使用して練習することで、Python プログラミング スキルが向上し、より複雑な問題に簡単に取り組むことができます。