この記事は、エンジニアとしてキャリアチェンジや再学習（リスキリング）を目指す社会人のための Python 基礎学習記録 です。
筆者自身、現場経験はあるものの CS の基礎やアルゴリズム・データ構造の理解が浅く、その土台を作るべく記録していきます。

🎯 目的

データ構造（List / Set）の理解
イテレータ / ジェネレータの基本理解と活用
Python の繰り返し処理を基礎から見直す
基礎的なコードを複数の方法で書き直して構文と概念を定着

🔰 List（リスト）

リストは順序付きの可変データ構造。重複を許す。

fruits = ["apple", "banana", "apple"]
print(fruits[0])  # 出力: apple

🔰 Set（集合）

セットは順序なしかつ重複しないデータ構造。

fruits = ["apple", "banana", "apple"]
unique = set(fruits)
print(unique)  # 出力例: {'banana', 'apple'}

順序は保証されない点に注意。

🔁 リストから重複を除き、元の順序を保持する

✅ 入力と出力の例

words = ["apple", "banana", "apple", "orange", "banana"]
# 出力: ['apple', 'banana', 'orange']

✅ 解法①: for + set

def filter_unique(seq):
    seen = set()
    result = []
    for item in seq:
        if item not in seen:
            seen.add(item)
            result.append(item)
    return result

print(filter_unique(words))

✅ 解法②: リスト内包表記 + 論理演算

def filter_unique(seq):
    seen = set()
    return [x for x in seq if not (x in seen or seen.add(x))]

print(filter_unique(words))

❓ 理解チェック：`set([])` と `set()` の違い

どちらも空集合を生成する（実質同じ）
set([]) はリストから生成、set() は空集合を直接生成（好ましい）

🔁 `not in seen` を別の書き方にできるか？

if item not in seen:
    ...

明示的な代替案は if not (item in seen)。可読性を優先して not in を使うのが一般的。

⚙️ `seq` ってなに？

通常 sequence（配列的なもの）の略称
リストや文字列、タプルなどを指す汎用引数名

❌ 間違った例と修正

def filter_unique(seq):
  seen = set()
  for item in seq:
    if item not in seen:
      result_word.append(item)
      seen.add(item)

result = list(filter_unique(words))

🔻 問題点

result_word が定義されていない
filter_unique が return を持たない

✅ 修正後

def filter_unique(seq):
    seen = set()
    result = []
    for item in seq:
        if item not in seen:
            result.append(item)
            seen.add(item)
    return result

result = filter_unique(words)
print(result)

🧠 ローカル変数 vs グローバル変数

x = "global"

def foo():
    x = "local"
    print(x)  # 出力: local

foo()
print(x)  # 出力: global

関数内の変数は ローカル変数
外で定義された変数は グローバル変数

⚙️ ジェネレータと yield の活用

🎯 演習：1〜10 の偶数だけを `yield` する

def even_numbers():
    for num in range(1, 11):
        if num > 0 and num % 2 == 0:
            yield num

for num in even_numbers():
    print(num)

⚙️ イテレータとは？

nums = [1, 2, 3]
it = iter(nums)

print(next(it))  # 1
print(next(it))  # 2

✅ 定義：

next() で1つずつ要素を取り出せるオブジェクト
for 文の裏側で使われている

🔢 ビット演算子のまとめ

演算子	名称	例
`&`	AND	`5 & 3` → `1`
`	`	OR
`^`	XOR	`5 ^ 3` → `6`
`~`	NOT	`~5` → `-6`
`<<`	左シフト	`1 << 2` → `4`
`>>`	右シフト	`4 >> 1` → `2`

🧪 Day1 総まとめ：演習パターン集

✅ 演習①：リストから重複を除去し順序を保持（2パターン）

入力

words = ["dog", "cat", "dog", "fish"]

出力

["dog", "cat", "fish"]

解法1: for 文

def dedup(seq):
    seen = set()
    result = []
    for item in seq:
        if item not in seen:
            result.append(item)
            seen.add(item)
    return result

解法2: 内包表記

def dedup(seq):
    seen = set()
    return [x for x in seq if not (x in seen or seen.add(x))]

✅ 演習②：ジェネレータで偶数だけ出力

def even_gen():
    for i in range(1, 11):
        if i % 2 == 0:
            yield i

print(list(even_gen()))  # [2, 4, 6, 8, 10]

✅ 演習③：イテレータを手動で使う

nums = iter([10, 20, 30])
print(next(nums))  # 10
print(next(nums))  # 20

✅ まとめ

項目	概要
List	順序あり・重複OK
Set	順序なし・重複NG
イテレータ	`next()` で1つずつ取り出せる
ジェネレータ	`yield` を使ったイテレータ関数
ビット演算子	論理ではなく2進数レベルの演算で使用