シーケンスの共通処理

シーケンスの共通処理

リスト、タプル、文字列等、どのシーケンス型にも使用できる共通的の演算や関数があります。すでに説明したものも含まれますが、復習も兼ねてまとめて整理してみましょう。以下の演算や関数を使用することができます。

共通処理の解説

以下、よく使うものを中心に解説していきます。

包含判定(in、not in)

シーケンスsとオブジェクトxが要素に含まれているかどうかを判定するにはx in sと書きます。また、含まれていないかどうかを判定するにはx not in xと書きます。

list_data = ['a', 'b', 'c', 'd']

# 含まれているかどうかを判定する
b1 = 'a' in list_data # 文字列'a'がリストに含まれているかどうかを判定
print(b1) # True

b2 = 'x' in list_data # 文字列'x'がリストに含まれているかどうかを判定
print(b2) # False 

# 含まれていないかどうかを判定する
b3 = 'a' not in list_data # 文字列'a'がリストに含まれていないかどうかを判定
print(b3) # False 

b4 = 'x' not in list_data # 文字列'x'がリストに含まれていないかどうかを判定
print(b4) # True 

結合(+、*)

+演算子でシーケンス同士を結合することができます。また、*演算子で指定回数分結合を繰り返すことができます。

list_data1 = ['a', 'b', 'c']
list_data2 = ['d', 'e', 'f']

# リストの結合
new_list = list_data1 + list_data2
print(new_list) # ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f']

# 結合の繰り返し
new_list = list_data1 * 3 # list_data1 + list_data1 + list_data1と同じ
print(new_list) # ['a', 'b', 'c', 'a', 'b', 'c', 'a', 'b', 'c']

スライス文

リスト型のスライス文は既に説明しましたが、文字列もシーケンス型なので同様の操作が可能です。文字列でのスライス文を見てみましょう。

text = "ABCDEFG"

# 0番目から2番目の手前まで 
print(text[0:2]) # AB

# 開始インデックスの省略
print(text[:2]) # AB

# 2番目から最後まで
print(text[2:7]) # CDEFG

# 最後を省略 
print(text[2:]) # CDEFG

# 1つとばしで
print(text[0:7:2]) # ACEG

リストの時と同様にスライスが使用できます。

要素数

len関数で要素数を確認することができます。リスト、タプル、文字列で確認してみましょう。

# リストの場合
l = [1, 2, 3]
print(len(l)) # 3

# タプルの場合
t = ('a', 'b', 'c', 'd')
print(len(t)) # 4 

# 文字列の場合
text = "abcdefg"
print(len(text)) # 7

最初に出現するインデックス

indexメソッドで指定した要素が何番目のインデックスに存在するのか、出現する最初のインデックスを取得することができます。なお、見つからない場合はValueErrorが発生します。

l = ['a', 'b', 'c', 'd']

print(l.index('c')) # 2
print(l.index('x')) # ValueError: 'x' is not in list

以下、文字列の場合です。含まれる文字のインデックスを取得することができます。部分文字列を指定することも可能です。

text = "abcefg"
print(text.index('b')) # 1
print(text.index('ef')) # 3 
print(text.index('x')) # ValueError: substring not found

出現する回数

countメソッドで出現する回数をカウントすることができます。

text = "abcefg abcdefg"
print(text.count('b')) # 2
print(text.count('ef')) # 2 
print(text.count('x')) # 0 

参考文献

公式 4.6.1. 共通のシーケンス演算