リスト内包表記

# 基本的なリスト内包表記です。
[式 for 変数 in イテラブル]

# 条件付きリスト内包表記です（if 節でフィルタリング）。
[式 for 変数 in イテラブル if 条件]

# 条件式（三項演算子）を使って値を変換します。
[真の値 if 条件 else 偽の値 for 変数 in イテラブル]

# ネストしたリスト内包表記（2次元データの処理）です。
[式 for 変数1 in イテラブル1 for 変数2 in イテラブル2]

# 辞書内包表記・セット内包表記も同様の構文を使います。
{キー: 値 for 変数 in イテラブル}
{式 for 変数 in イテラブル}

# 基本的なリスト内包表記で二乗のリストを作ります。
squares = [x ** 2 for x in range(1, 6)]
print(squares)  # [1, 4, 9, 16, 25]

# for文で書いた場合と同じ結果です。
squares2 = []
for x in range(1, 6):
    squares2.append(x ** 2)

# 条件付きで偶数のみの二乗リストを作ります。
even_squares = [x ** 2 for x in range(1, 11) if x % 2 == 0]
print(even_squares)  # [4, 16, 36, 64, 100]

# 文字列のリストを大文字に変換します。
words = ["hello", "world", "python"]
upper_words = [w.upper() for w in words]
print(upper_words)  # ['HELLO', 'WORLD', 'PYTHON']

# 条件式（三項演算子）で偶数・奇数を判定します。
labels = ["偶数" if x % 2 == 0 else "奇数" for x in range(1, 7)]
print(labels)  # ['奇数', '偶数', '奇数', '偶数', '奇数', '偶数']

# 文字列のリストから空文字列を除外します。
raw_data = ["太郎", "", "花子", "  ", "次郎"]
names = [name for name in raw_data if name.strip()]
print(names)  # ['太郎', '花子', '次郎']

# ネストしたリスト内包表記で2次元リストを1次元に展開します。
matrix = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
flat = [x for row in matrix for x in row]
print(flat)  # [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

# 2つのリストの直積（組み合わせ）を作ります。
colors = ["赤", "青"]
sizes = ["S", "M", "L"]
variants = [(c, s) for c in colors for s in sizes]
print(variants)
# [('赤', 'S'), ('赤', 'M'), ('赤', 'L'), ('青', 'S'), ('青', 'M'), ('青', 'L')]

# 辞書内包表記でキーと値を入れ替えます。
original = {"a": 1, "b": 2, "c": 3}
inverted = {v: k for k, v in original.items()}
print(inverted)  # {1: 'a', 2: 'b', 3: 'c'}

# セット内包表記で重複を除外します。
nums = [1, 2, 2, 3, 3, 3, 4]
unique = {x for x in nums}
print(unique)  # {1, 2, 3, 4}（順序は保証されません）

リスト内包表記は通常のfor文よりも高速に動作します。これはPythonインタープリタが内包表記を最適化しているためです。また、ループカウンタを別途管理する必要がなく、コードが簡潔になります。

ただし、複雑な処理を1行に詰め込みすぎると可読性が下がります。目安として、内包表記が一目で理解できない場合や、ネストが3段以上になる場合は、通常のfor文に書き直す方が保守しやすいコードになります。

リスト内包表記に似た構文として、ジェネレータ式（『()』を使う）があります。『(x**2 for x in range(10))』はリストではなくジェネレータを生成するため、一度に全要素をメモリに展開しません。大量のデータを処理する場合はジェネレータ式の方がメモリ効率が良いです。変換・フィルタリングの別の書き方については『map() / filter()』も参照してください。