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イテレータとジェネレータ

Pythonを学んでいると必ず出てくる言葉にイテレータとジェネレータがあります。

これらはどちらもデータを順番に取り出して処理するための仕組みですが、聞いただけだと難しそうに感じる人も多いはずです。実際、プログラミング初心者の段階ではfor文を使ってループできれば十分なのでは？と感じる方も多いでしょう。

しかし、データ量が大きくなったり、処理を効率化したいときには、このイテレータとジェネレータがとても役立ちます。

今回は、この2つの仕組みを初心者でも理解しやすいように、実際のコード例を交えながら丁寧に解説していきます。

イテレータとは？

まずはイテレータから見ていきましょう。

イテレータという言葉は聞き慣れないかもしれませんが、実は皆さんがすでに使っているfor文の裏側ではイテレータが活躍しています。

イテレータはデータを一つずつ順番に取り出すことができるオブジェクトです。

たとえばリストや文字列などをforループで回すと、Pythonが内部的にイテレータを作って、要素を1つずつ取り出しています。

自分でイテレータを作るときには、__iter__()と__next__()という2つの特別なメソッドを定義する必要があります。

イテレータの基本構造

イテレータは、以下の2つのメソッドを実装する必要があります。

__iter_(): イテレータ自身を返します。
__next__(): 次の要素を返します。要素が無くなるとStopIteration例外を発生させます。

以下に、カスタムイテレータを実装する例を示します。

class MyIterator:
    def __init__(self, limit):
        self.limit = limit  # イテレータの上限値
        self.current = 0    # 現在の値

    def __iter__(self):
        return self  # イテレータ自身を返す

    def __next__(self):
        if self.current < self.limit:
            self.current += 1
            return self.current
        else:
            raise StopIteration  # 反復の終了を通知

# MyIteratorクラスのインスタンスを生成
my_iter = MyIterator(5)

# イテレータの使用
for num in my_iter:
    print(num)

以下のように出力されます。

# 出力:
1
2
3
4
5

ここで重要なのは、next()が呼ばれるたびに値を一つずつ返している点です。そして上限に達するとStopIterationという例外を発生させ、ループを終了させます。

普段のfor文では意識する必要がありませんが、実際にはこのような仕組みが働いているのです。

ジェネレータとは？

次にジェネレータを見ていきましょう。

ジェネレータはイテレータをもっと簡単に作れる仕組みです。イテレータをクラスで書こうとすると、__iter__や__next__を定義する必要がありましたが、ジェネレータを使えば数行で同じ処理が実現できます。

ジェネレータのキーワードはyieldです。

通常の関数であればreturnを使って値を返しますが、ジェネレータ関数ではyieldを使って値を一つずつ返していきます。

ジェネレータの基本構造

ジェネレータは、通常の関数と同じように定義しますが、値を返す代わりに yield を使用します。ジェネレータ関数を呼び出すと、ジェネレータオブジェクトが返されます。

イテレータと同じく「1から指定した数までを順に返す」処理をジェネレータで書いてみましょう。

def my_generator(limit):
    current = 0
    while current < limit:
        current += 1
        yield current  # 値を生成し、一時停止

# ジェネレータ関数を呼び出してジェネレータオブジェクトを取得
gen = my_generator(5)

# ジェネレータの使用
for num in gen:
    print(num)

以下のように出力されます。

# 出力:
1
2
3
4
5

たった数行のコードで、イテレータと同じ動作をする仕組みが作れたことが分かります。