Pythonでfor文を使って繰り返し処理を行うとき、list や str のような「繰り返し可能なオブジェクト（イテラブル）」をよく使います。
この記事では、その「イテラブル」の正体と、代表的な4つの分類について学習の記録としてまとめてみます。
1. イテラブルとは何か？
イテラブル（Iterable）とは、次のような特徴を持つオブジェクトのことです：
-
__iter__()メソッドを持っている（またはcollections.abc.Iterableを満たす） -
for文やin演算子で繰り返し処理できる
つまり、for文で for x in obj: のように書けるオブジェクトは、すべてイテラブルです。
2. イテラブルの4つの分類
イテラブルには、以下のような主な分類があります：
| 種類 | 特徴 | 例 | 備考 |
|---|---|---|---|
| シーケンス型イテラブル | 順序あり・インデックスアクセス可 |
list, tuple, str, range
|
__getitem__() を持つ／何度でも使える |
| 非シーケンス型イテラブル | 順序なし・インデックス不可 |
set, dict（キー） |
順序保証なし（dictは3.7以降順序保持） |
| イテレータ |
__next__() を持つ・使い切り |
iter(list), map(), zip()
|
__iter__() が自分自身を返す |
| ジェネレータ |
yield で作られるイテレータ |
def gen(): yield ... |
書きやすい使い切りのイテレータ |
3. 実例で見るイテラブルの使い方
3-1. シーケンス型イテラブル
lst = ['a', 'b', 'c']
print(lst[0]) # a
for x in lst:
print(x) # a b c
文字列も同様に扱えます。
text = "hello"
for ch in text:
print(ch)
3-2. 非シーケンス型イテラブル
s = {'apple', 'banana', 'cherry'}
for item in s:
print(item) # 順番は保証されない
辞書のキーもイテラブルです。
d = {'a': 1, 'b': 2}
for key in d:
print(key)
3-3. イテレータ
lst = [10, 20, 30]
it = iter(lst) # イテレータを作る
print(next(it)) # 10
print(next(it)) # 20
print(next(it)) # 30
# print(next(it)) # StopIterationエラー
3-4. ジェネレータ
def countdown(n):
while n > 0:
yield n
n -= 1
for num in countdown(3):
print(num) # 3 2 1
補足：ジェネレータとは？
イテラブルの分類の1つである「ジェネレータ」は、yield を使って値を1つずつ返す特殊な関数のようなものです。
関数のように定義しますが、呼び出すと**「ジェネレータオブジェクト」というイテレータ**が返ってきます。
def count_up(n):
for i in range(n):
yield i
gen = count_up(3)
print(gen) # <generator object count_up at 0x...>
この gen はイテレータなので、for 文や next() を使って値を1つずつ取り出せます。
print(next(gen)) # 0
print(next(gen)) # 1
print(next(gen)) # 2
✅ ジェネレータの特徴（まとめ）
-
yieldを使って定義する - 呼び出すとジェネレータオブジェクト（イテレータ）が返る
- 使い切り（1回限り）
- メモリを節約できる
- for文や
next()で使える
より詳しい内容は、別の記事にてまとめる予定です。
4. イテラブルとイテレータの関係
- すべてのイテレータはイテラブル
- すべてのジェネレータはイテレータ
- シーケンスや集合はイテレータではないが、
iter()でイテレータを作れる
s = {1, 2, 3}
it = iter(s)
print(next(it)) # 1（順不同）
5. 特徴比較表
| 分類 | 繰り返し可能 | 使い切り | 順序あり | インデックスアクセス |
|---|---|---|---|---|
| シーケンス型 | ✅ | ❌ | ✅ | ✅ |
| 非シーケンス型 | ✅ | ❌ | ❌（dictはあり） | ❌ |
| イテレータ | ✅ | ✅ | ❌ | ❌ |
| ジェネレータ | ✅ | ✅ | ❌ | ❌ |
6. イメージ図（文章による簡易図解）
イテラブル
├─ シーケンス型（list, tuple, str, range）
├─ 非シーケンス型（set, dict）
└─ イテレータ（__next__持つ）
└─ ジェネレータ（yieldで作られたイテレータ）
7. 実務での使い分け
- 何度でも使いたいなら：listやstrなどのシーケンス型が安心
- 順序を気にしない集合処理には：setやdict（キー）を活用
- 1回だけのデータ処理には：イテレータやジェネレータがメモリ効率的
- 大量データの逐次処理には：ジェネレータ関数を定義して使うと便利
おわりに
繰り返し処理できるオブジェクトといっても、Pythonにはその中に様々な違いがあります。
「イテラブル」という共通の性質を持ちながら、使い方や特徴が異なる4つの分類を知ることで、
コードを書くときの選択肢や理解が深まると思いました。
今後は、それぞれのパターンに出会ったときに「これはどのタイプのイテラブルか？」と意識してみたいです。