こんにちは。現役Webエンジニアの三年坊主です。
今回は、Pythonでリストを検索する方法を知りたい人の、このような疑問に答えます。
この記事では、大学の研究・自分の趣味・業務で合わせて5年以上Pythonを使ってきた経験を生かして、Pythonでリストを検索する方法を紹介します。
この記事の内容
- 要素の検索（in演算子）
- 要素の検索（indexメソッド）
- 要素の検索（countメソッド）
- リストの要素が重複しているとき
- 実務で使えるリストの検索
要素の検索（in演算子）
ある要素がリストに含まれているかどうか知りたいときに、in演算子を使って調べることができます。
演算子 in および not in は、帰属 (membership) を調べます。 x in s の評価は、 x が s の要素であれば True となり、そうでなければ False となります。
1 2 3 4 5 6 7 | list_1 = [0, 1, 2, 3, 4] # 2はlist_1の要素なのでTrue print(2 in list_1) # 5はlist_1の要素なのでFalse print(5 in list_1) |
出力結果
1 2 | True False |
要素の検索（indexメソッド）
要素のインデックス（リストの何番目の要素か）を知りたいとき、indexメソッドを使って検索することができます。
演算 結果 s.index(x[, i[, j]]) s 中で x が最初に出現するインデックス (インデックス i 以降からインデックス j までの範囲)
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 | list_2 = [4, 8, 12, 16, 3] print(list_2.index(3)) list_3 = [4, 3, 12, 16, 3] print(list_3.index(3)) # 部分リスト[12, 16, 3]に3が含まれているのでインデックス4が返ってくる（インデックスはlist_3全体の中での位置） print(list_3.index(3, 2, 5)) # 部分リスト[12, 16]に3が含まれていないのでValueError print(list_3.index(3, 2, 4)) |
出力結果
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 | 4 1 4 ValueErrorTraceback (most recent call last) <ipython-input-31-5471694ca86a> in <module>() 6 7 # 部分リスト[12, 16]に3が含まれていないのでValueError ----> 8 print(list_3.index(3, 2, 4)) ValueError: 3 is not in list |
1 2 | list_4 = [4, 8, 12, 16, 5] print(list_4.index(3)) |
出力結果
1 2 3 4 5 6 | ValueErrorTraceback (most recent call last) <ipython-input-10-7b2d05599830> in <module>() 1 list_4 = [4, 8, 12, 16, 5] ----> 2 print(list_4.index(3)) ValueError: 3 is not in list |
要素の検索（countメソッド）
リストに含まれる要素の個数を知りたいとき、countメソッドを使うことができます。
演算 結果 s.count(x) s 中に x が出現する回数
1 2 | list_3 = [4, 3, 12, 16, 3] print(list_3.count(3)) |
出力結果
1 | 2 |
リストの要素が重複しているとき
リストに同じ値が複数含まれているとき、そのすべてのインデックスを取得するには、組み込み関数のenumerateを使ってインデックスと値のペアを確認しながら、条件に合う要素を取り出します。
enumerate(iterable, start=0)
enumerate オブジェクトを返します。 iterable は、シーケンスか iterator か、あるいはイテレーションをサポートするその他のオブジェクトでなければなりません。
（中略）
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 | list_3 = [4, 3, 12, 16, 3] # 3はlist_3に2つ含まれている print(list_3.count(3)) # インデックスと値のペアを確認しながら条件に合う要素を取り出す indexes_1 = [] for i, x in enumerate(list_3): if x == 3: indexes_1.append(i) print(indexes_1) # リストの内包表記を使っても同じ結果が得られる indexes_2 = [i for i, x in enumerate(list_3) if x == 3] print(indexes_2) |
出力結果
1 2 3 | 2 [1, 4] [1, 4] |
実務で使えるリストの検索
Pythonでのリスト検索が使われる場面をより具体的にイメージするために、今回説明した「リストの検索」を業務や趣味プログラミングで実際に活用した例をいくつか紹介します。
システムのステータスに応じて処理を行う（in演算子）
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 | STATUS_OPEN = 0 STATUS_IN_PROGRESS = 1 STATUS_REVIEW = 2 STATUS_PENDING = 3 STATUS_CLOSED = 4 # statusの値はたとえばデータベースから取得する status = 1 if status in (STATUS_IN_PROGRESS, STATUS_REVIEW): print('進行中またはレビュー中です。処理を行います。') else: print('処理を行いません。') |
出力結果
1 | 進行中またはレビュー中です。処理を行います。 |
HTTPレスポンスに必要なフィールドが含まれるか確認する（in演算子）
requestsライブラリでHTTPリクエストを作成して、そのレスポンスに必要なフィールドが含まれるか確認します。
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 | import requests # GETリクエストを作成し、そのレスポンスをjsonデータとして扱う r = requests.get('https://github.com/timeline.json') r_json = r.json() # jsonデータ内にmessageフィールドがなければExceptionを発生させる if 'message' not in r_json: raise Exception('messageフィールドが見つかりません') # messageフィールドを使った処理（messageフィールドがなければここにたどりつかない） print(r_json['message']) # jsonデータ内にrepositoryフィールドがなければExceptionを発生させる if 'repository' not in r_json: raise Exception('repositoryフィールドが見つかりません') # repositoryフィールドを使った処理（repositoryフィールドがなければここにたどりつかない） print(r_json['repository']) |
出力結果
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 | Hello there, wayfaring stranger. If you’re reading this then you probably didn’t see our blog post a couple of years back announcing that this API would go away: http://git.io/17AROg Fear not, you should be able to get what you need from the shiny new Events API instead. ExceptionTraceback (most recent call last) <ipython-input-25-a4a0aadf913c> in <module>() 16 # jsonデータ内にrepositoryフィールドがなければExceptionを発生させる 17 if 'repository' not in r_json: ---> 18 raise Exception('repositoryフィールドが見つかりません') 19 20 # repositoryフィールドを使った処理（repositoryフィールドがなければここにたどりつかない） Exception: repositoryフィールドが見つかりません |
指定したヘッダーがリストの何番目にあるか（indexメソッド）
Pythonでcsvファイルの読み込みで紹介したcsv.readerを使うときなど、指定したヘッダーがリストの何番目にあるか検索しておいて、そのインデックスをあとで使うことができます。
1 2 3 4 5 6 7 8 9 | CSV_HEADER_LIST = ['種別', 'ご利用年月日', 'ご利用場所', 'ご利用内容', 'ご利用金額', '支払区分', 'お支払い開始月', '備考'] use_date_index = CSV_HEADER_LIST.index('ご利用年月日') use_place_index = CSV_HEADER_LIST.index('ご利用場所') use_amount_index = CSV_HEADER_LIST.index('ご利用金額') print(use_date_index, use_place_index, use_amount_index) # csv.readerを使ってファイルを読み込んで中身を見るとき、row[use_date_index]のように、必要なフィールドを指定できる |
出力結果
1 | (1, 2, 4) |
Pythonでリストを検索する方法を身につけて、明日から実務で活躍できるエンジニアになりましょう。
より本格的にPythonを学ぶなら
より本格的にPythonを学びたい場合には、プログラミングスクールを活用するのがオススメです。
プログラミングスクールって、「プログラミングって何？」みたいな超初心者だけのものと思っていませんか？
最近では、経験者向けにも、レベルや希望に合わせた様々なコースが展開されています。
オススメなのが、Aidemyです。
特徴は、人工知能特化型のプログラミング学習サービスということ。
Pythonを学べるコース
- AIアプリ開発コース（画像認識）
- データ分析コース（数値予測）
- 自然言語処理コース
- E資格対策コース
- クラウドAI開発コース
- 実戦データサイエンスコース
Aidemyの教材は「理論よりもまずは実践」をうたっていて、他社と比較すると、かなり本格的に、現場でも実際に使われるスキルを身につけられます。
そして、どのコースも同じ料金で受け放題。
余裕があれば、AIアプリ開発コースの内容と、クラウドAI開発コースの内容を組み合わせて学習することもできてしまいます。
無料のカウンセリングで、不明点や学習したい内容をまずは相談してみましょう。
もう一つオススメなのが、TechAcademyです。
オンラインプログラミングスクール受講者数No.1の実績に加えて、受講生限定の転職サポートもあり、TechAcademyで学んだスキルを生かせる職場への転職も可能です。
Pythonを学べるコース
「セット割」を活用すると、Pythonを使った人工知能・データ分析のスキルを過不足なく身につけられます。
1週間の無料体験があるので、システムの使い心地やサポート体制をのぞいてみるのがいいかなと思います。
どちらのスクールも質問サポートが充実していて、早ければその場で、遅くとも次の日には疑問が解消するので、
「独学でプログラミングを勉強してきたけど、行き詰まるたびに時間が奪われるし、周りに気軽に聞ける人もいない」
みたいな無駄な一日を過ごすことがなくなります。
以上、Pythonを本格的に学べるプログラミングスクールを2校紹介しました。どちらも最初に20〜30万円くらいの投資が必要ですが、実際にスキルを身につけてしまえば、あとで簡単に回収できるはずです。例えば、
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このように、プログラミングスクールにお金を払ってもすぐに回収できることが分かると思います。
実際に、Pythonを使う業務委託で時給5,000円というのは普通にあるので、スキルをつけたら「週末にちょっと作業」を1〜2か月続けるだけですよね。
Google検索で問題解決するのもいいですが、「毎回ちょっと場当たり的に対応していて苦しいな・・・」と感じているあなたは、一度腰を据えてPythonを本格的に学ぶことを選択肢に入れてみてはいかがでしょうか。
記事で紹介したプログラミングスクールの一覧
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→人工知能特化、無料カウンセリングあり - TechAcademy→受講者数No.1、1週間の無料体験あり
