list comprehension とは何ですか。

Question

Accepted Answer

**list comprehension（リスト内包表記）**は、iterable を変換したりフィルタしたりして list を 1 つの式で構築する、簡潔で読みやすい方法です。list に append する `for` ループに代わる、Python のイディオム的な手法です。

## 基本構文

```python
# the loop way:
squares = []
for n in range(5):
    squares.append(n ** 2)

# the comprehension way — same result, one line
squares = [n ** 2 for n in range(5)]   # [0, 1, 4, 9, 16]
#          └expr──┘ └──for clause───┘
```

これは「range(5) の各 n について、n の二乗」と読みます。手動のループより簡潔で、多くの場合より高速です。

## フィルタの追加（if）

```python
# keep only even numbers
evens = [n for n in range(10) if n % 2 == 0]   # [0, 2, 4, 6, 8]

# transform AND filter together
result = [n * 2 for n in range(10) if n % 2 == 0]  # [0, 4, 8, 12, 16]
```

## 出力における条件式

```python
# if/else goes BEFORE the for (it's part of the expression, not a filter)
labels = ["even" if n % 2 == 0 else "odd" for n in range(4)]
# ["even", "odd", "even", "odd"]
```

## 他の型に対する comprehension

```python
{x ** 2 for x in range(5)}             # set comprehension → {0, 1, 4, 9, 16}
{k: v for k, v in pairs}               # dict comprehension
(x ** 2 for x in range(5))             # generator expression — LAZY, memory-efficient
```

同じ構文で set や dict も構築できます。丸括弧を使うと、値を遅延的に生成する **generator expression** になります（list 全体をメモリに保持しないため、大規模データに最適です）。

## 使うべきでない場合

```python
# ❌ deeply nested / complex logic → a regular loop is more readable
matrix = [[row[i] for row in data] for i in range(cols)]  # OK, but don't over-nest
```

comprehension はシンプルに保ちましょう。複数のネストされたループや複雑な条件分岐が必要なら、通常のループの方が分かりやすくなります。

## なぜ重要なのか

list comprehension はまさに「Pythonic」であり、簡潔で読みやすく、同等のループより高速なことも多いため、データの変換やフィルタに常時使われます。

これら（および set／dict／generator のバリアント、大規模データ向けの遅延的な generator expression）を使いこなすことは、イディオム的な Python を書く上で不可欠です。

いつ使うべきか（単純な変換／フィルタ）と、いつ通常のループを使うべきか（複雑なロジック）を知っていることは、きれいで読みやすいコードの証です。