Pythonのリスト（list）は非常に強力で柔軟なデータ構造であり、Pythonプログラミングにおいて基本的かつ重要な役割となります。この記事では、Pythonのリストの基本的な特性と、他の配列型データ構造との違いについて解説します。
Pythonのlistを使いこなしたいという人はぜひ参考にしてください。
Pythonのリスト（list）とは？
Pythonのリスト（list）は、異なるデータ型の要素を順序付けて格納できる可変の配列です。つまり、整数や浮動小数点数・文字列さらには他のリストや異なるデータ構造を同じリスト内に保存することができます。リストは [ ] （角括弧）を使用して作成され、リスト内の各要素はカンマで区切られます。リストは序列データ型であるため、要素はゼロベースのインデックスでアクセスすることができます。
リスト（list）の基本コード
- 作成：my_list = [1, 2, 3, “hello”]
- アクセス：my_list[0] は 1 を返します。
- 追加：my_list.append(“world”) でリストの最後に “world” を追加します。
- 挿入：my_list.insert(1, “inserted”) でインデックス1に “inserted” を挿入します。
- 削除：del my_list[1] でインデックス1の要素を削除します。
- スライス：my_list[1:3] はリストのインデックス1から2までの要素を新しいリストとして返します。
このような方法でコードを記述すると、listをうまく使いこなすことができるでしょう。
Pythonのリスト（list）と他の配列との違い
Pythonのリスト（list）は、他のプログラミング言語の配列やPythonの他の配列型データ構造と比較していくつかの特徴を持っています。ここでは、リストと他の配列を比較して解説していきます。
CやJavaより柔軟性がある
他の言語の配列と比べて、Pythonのリストは型の柔軟性があります。多くのプログラミング言語では配列は同一のデータ型でなければならないのに対し、Pythonのリストは異なる型の要素を一つのリストに格納できる点が大きな違いです。
また、Pythonのリストはサイズが動的に変更可能で、実行時に要素の追加や削除が容易にできます。これに対して、CやJavaのような言語では配列のサイズは固定されており、サイズ変更のためには新しい配列を作成し要素をコピーする必要があります。
ダブルに似ているが変更がしやすい
Python内の他の配列型データ構造との違いにも注目してみましょう。タプルはリストに似ていますが、作成後の変更ができない不変のデータ型である点が異なります。リストが可変であるのに対し、タプルは固定された値の集合を保持するのに適しています。
また、Pythonの array モジュールに含まれる配列はリストよりも型が制限され、主に数値データの効率的な格納に使用されます。これはメモリ使用を最適化するが、リストほどの型の柔軟性はありません。
NumPyより使いやすい
NumPy配列は、特に数値計算に特化した外部ライブラリNumPyによって提供されるもので、多次元配列のサポートと高速な数値演算能力が特徴です。これは大量の数値データを効率的に処理する際に非常に有効ですが、一般的なPythonリストと比べて配列が専門的なので、リスト（list）より柔軟性に欠けていると思う人もいるでしょう。
こういった配列の特性を理解することで、コーディングの際に適切なデータ構造を選択することができ、Pythonプログラミングの効率と効果を最大化することが可能です。リストはその汎用性の高さから多くの場面で使用されますが、特定の状況では他のデータ構造の方がより適していることもあります。そのため、他の配列の特徴も知っておくと「こういったケースではこの配列がマッチしている」と柔軟に変更することができるので、調べておくと良いでしょう。
Pythonのリスト（list）の基本的な使い方
それではPythonのリスト（list）を実際に使用してみましょう。使い方をコピー＆ペーストで使えるコード付きで紹介します。
リストの初期化
リストを作成するには、角括弧内に要素をカンマ区切りで記述します。
my_list = [1, 2, 3, 4]
要素の追加
要素を追加するには、append() メソッドを使用してリストの末尾に要素を追加します。
my_list.append(5)
要素の挿入
特定の位置に要素を挿入するには insert() メソッドを使用します。
my_list.insert(2, 'inserted')
要素の削除
リストから要素を削除するにはいくつかの方法があります。del 文、remove() メソッド、または pop() メソッドが一般的です。
del my_list[1] # インデックス1の要素を削除my_list.remove('inserted') # 値が 'inserted' の最初の要素を削除last_item = my_list.pop() # 最後の要素を削除してその値を返すリストのクリア
リスト内のすべての要素を削除するには clear() メソッドを使用します。
my_list.clear()
Pythonのリスト（list）の応用的な使い方
次に、応用として使える少し高度な使い方について解説していきます。
リスト内包表記
リスト内包表記を使用すると、Pythohnコードを簡潔に書くことができます。たとえば、特定の条件を満たす要素のみを新しいリストに含めることができます。
squared = [x**2 for x in range(10) if x % 2 == 0]
リストのソート
リストの要素を直接並べ替えるには sort() メソッドを使用します。新しいリストとしてソート結果を返すには sorted() 関数を使用します。
my_list.sort() # リスト自体をソートsorted_list = sorted(my_list) # ソートされた新しいリストを作成
リストのスライス
リストの特定の部分を取り出すにはスライスを使用します。
sublist = my_list[1:3] # インデックス1から2までの要素を取り出す
このようなケースの場合は上記応用編のコードを使って入力すると良いでしょう。
Pythonのリスト（list）を使うときの注意点
Pythonでリストを効果的に使用する際には、リストの性質とその影響を十分に理解することが重要です。ここでは、リストを使う際の主要な注意点をさらに詳しく説明します。
リストの可変性と影響を考慮しよう
Pythonのリストは可変型（mutable）であるため、リストを関数やメソッドに渡した際にリストの内容が変更されることがあります。勝手に変更されてしまうので、プログラムの予期しない動作を引き起こす可能性があり、バグの原因となり得ます。
Pythonではリストを関数に起こすとき、該当するリストを自動参照します。起こした関数内でリストが変更されると、その変更が関数外のリストにも反映されてしまいます。こちらは関数内でリストのコピーを作成して変更の作業をすることで回避することができるでしょう。
リストを関数に起こす前にコピーを取ることで、元のリストが変更されるのを防ぐことができます。例えば、list(original_list) や original_list[:] と記述することでリストのコピーを作成できるでしょう。
メモリ使用量の管理
リストに大量のデータがある場合、プログラムのメモリ消費が著しく増加します。こうなるとシステムのパフォーマンスに悪影響を及ぼすこともあります。
システムが重くなってしまったら、不要なデータをリストから削除することでメモリを解放できます。del 文や remove() メソッドを使って特定のデータをリストから削除しましょう。
メモリの使用量が気になる場合は、他のデータ構造の使用を検討することも一つの手です。たとえば、必要なデータのみを保持するジェネレータや、データ構造がより効率的なセットや辞書を使うことで、メモリを効率的に使うことができるようになるでしょう。
関数や式を使うと、いつの間にか膨大なメモリを使っているケースも多いので、定期的にどのくらいメモリが消費されているか確認しておきましょう。
Pythonのリスト（list）についてのまとめ
Pythonのリストは柔軟性があり、多様性に長けているので非常に多くのケースで利用されます。基本的な操作から応用的な技術まで幅広く使用することができ、Pythonのプログラミング初心者から上級者まで広く支持されています。ただし、便利な関数なゆえに膨大なメモリを使用していることもあるので、しっかり管理しながら使うと良いでしょう。
