リスト.index() / リスト.count() / in演算子

# 値と一致する最初の要素のインデックスを返す
リスト.index(値, 開始=0, 終了=len(リスト))

# 値と一致する要素の個数を返す
リスト.count(値)

# リストに値が含まれるか確認する（True / False）
値 in リスト
値 not in リスト

list_index_count_1.py

# index() で要素のインデックスを取得する
members = ["item_a", "item_b", "item_c", "item_b", "item_d"]
print(members.index("item_b")) # 1
print(members.index("item_b", 2)) # 3

実行すると次のように出力されます。

python3 list_index_count_1.py
1
3

list_index_count_2.py

# count() で値の出現回数を調べる
members = ["item_a", "item_b", "item_c", "item_b", "item_d", "item_b"]
print(members.count("item_b")) # 3
print(members.count("item_e")) # 0

# in 演算子で要素の存在確認をする
print("item_a" in members) # True
print("item_e" in members) # False
print("item_e" not in members) # True

実行すると次のように出力されます。

python3 list_index_count_2.py
3
0
True
False
True

list_index_count_3.py

# 存在確認してから index() を使うのが安全
members = ["item_a", "item_b", "item_c", "item_d", "item_e"]
target = "item_c"
if target in members:
    print(members.index(target)) # 2

# 存在しない値を検索すると ValueError が発生します。
try:
    members.index("item_x")
except ValueError:
    print("item_x はリストにありません。")

# all/any との組み合わせ例
scores = [80, 90, 75, 88]
print(all(s >= 60 for s in scores)) # True
print(any(s >= 90 for s in scores)) # True

実行すると次のように出力されます。

python3 list_index_count_3.py
2
item_x はリストにありません。
True
True

よくあるミス1: 存在確認なしに index() を呼ぶ

値がリストにない場合、index() は ValueError を送出します。in 演算子で事前確認するか、try-except で例外を捕捉する方法があります。

members = ["item_a", "item_b", "item_c"]
print(members.index("item_e")) # ValueError

次のように記述します。

members = ["item_a", "item_b", "item_c"]
if "item_e" in members:
    print(members.index("item_e"))
else:
    print("item_e はリストにありません。")

よくあるミス2: count() を存在確認として使う

count() は要素の個数を返す関数です。存在確認には in 演算子を使うほうがシンプルで意図が伝わりやすいです。

members = ["item_a", "item_b", "item_c"]
if members.count("item_b") > 0: # 冗長な書き方
    print("item_b はいます。")

次のように記述します。

members = ["item_a", "item_b", "item_c"]
if "item_b" in members: # シンプルで意図が明確
    print("item_b はいます。")

『index()』は最初に一致した要素のインデックスを返します。値が存在しない場合は『ValueError』が発生するため、使用前に『in』演算子で存在確認を行うか、try-exceptで例外を処理する方法があります。

『in』演算子はリストの全要素を順番に比較する線形探索（O(n)）を行います。大量のデータを頻繁に検索する場合は、リストの代わりに『set』（集合）を使うと平均O(1)で検索できます。検索が主目的のデータには、リストよりセットや辞書の方が適しています。

リストをソートした後に検索を行う場合は、Pythonの標準ライブラリ『bisect』モジュールを使った二分探索（O(log n)）がより高速です。要素の並べ替えについては『リスト.sort() / リスト.reverse()』を参照してください。