Pythonでリスト内包表記を使って文字列リストを処理する8つの方法

even_numbers = [x for x in range(1, 11) if x % 2 == 0]
print(even_numbers)

even_numbers = []
for x in range(1, 11):
    if x % 2 == 0:
        even_numbers.append(x)
print(even_numbers)

words = ["Python", "is", "awesome", "for", "data", "processing"]
word_lengths = []
for word in words:
    word_lengths.append(len(word))
print(word_lengths)

words = ["Python", "is", "awesome", "for", "data", "processing"]
word_lengths = [len(word) for word in words]
print(word_lengths)

import time
import random
import string

# ランダムな文字列を生成する関数
def generate_random_string(length):
    return ''.join(random.choice(string.ascii_letters) for _ in range(length))

# テスト用の大きなリストを生成
large_list = [generate_random_string(random.randint(1, 20)) for _ in range(1000000)]

# for文を使用した方法
start_time = time.time()
lengths_for = []
for word in large_list:
    lengths_for.append(len(word))
end_time = time.time()
print(f"For文の実行時間: {end_time - start_time:.5f}秒")

# リスト内包表記を使用した方法
start_time = time.time()
lengths_comprehension = [len(word) for word in large_list]
end_time = time.time()
print(f"リスト内包表記の実行時間: {end_time - start_time:.5f}秒")

For文の実行時間: 0.18742秒
リスト内包表記の実行時間: 0.12345秒

# 元の文字列リスト
words = ["python", "list", "comprehension", "is", "powerful"]

# リスト内包表記を使用した文字列の大文字変換
uppercase_words = [word.upper() for word in words]

print(uppercase_words)

# 元の文字列リスト
words = ["python", "list", "comprehension", "is", "powerful"]

# 5文字以上の単語のみを抽出
long_words = [word for word in words if len(word) >= 5]

print(long_words)

# 元の文字列リスト
words = ["python", "list", "comprehension", "is", "powerful", "and", "efficient"]

# 'o'を含み、かつ6文字以上の単語を抽出
selected_words = [word for word in words if 'o' in word and len(word) >= 6]

print(selected_words)

# 2つの文字列リスト
adjectives = ["happy", "sad", "excited"]
nouns = ["cat", "dog", "bird"]

# 形容詞と名詞の全ての組み合わせを生成
phrases = [f"{adj} {noun}" for adj in adjectives for noun in nouns]

print(phrases)

# 元の文字列リスト
words = ["python", "list", "comprehension", "is", "powerful"]

# 文字列をキー、その長さを値とする辞書を作成
word_lengths = {word: len(word) for word in words}

print(word_lengths)

# 重複を含む文字列リスト
words = ["python", "list", "python", "comprehension", "list", "powerful"]

# 重複を除去してユニークな単語のセットを作成
unique_words = {word for word in words}

print(unique_words)

# 大量の文字列を含むリストを想定
words = ["python", "list", "comprehension"] * 1000000  # 300万個の要素

# ジェネレータ式を使用して長さが6以上の単語を逐次処理
long_words_gen = (word for word in words if len(word) >= 6)

# 最初の5つの要素のみを表示
for i, word in enumerate(long_words_gen):
    if i >= 5:
        break
    print(word)

python
python
python
python
python

def count_vowels(word):
    return sum(1 for char in word if char.lower() in 'aeiou')

# 元の文字列リスト
words = ["python", "list", "comprehension", "is", "powerful", "and", "efficient"]

# 母音が2つ以上ある単語を抽出し、(単語, 母音の数)のタプルのリストを作成
vowel_rich_words = [(word, count_vowels(word)) for word in words if count_vowels(word) >= 2]

print(vowel_rich_words)

numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

# 複雑な条件分岐を含むリスト内包表記
result = [num * 2 if num % 2 == 0 else num * 3 for num in numbers]

print(result)

def process_number(num):
    if num % 2 == 0:
        return num * 2
    elif num % 3 == 0:
        return num * 3
    else:
        return num

numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

# 関数を使用した複雑な条件分岐
result = [process_number(num) for num in numbers]

print(result)

import time

# 非効率な方法
start_time = time.time()
result1 = [i * i for i in range(1000000) if i * i % 3 == 0]
end_time = time.time()
print(f"非効率な方法の実行時間: {end_time - start_time:.5f}秒")

# 最適化した方法
start_time = time.time()
result2 = [i_squared for i in range(1000000) if (i_squared := i * i) % 3 == 0]
end_time = time.time()
print(f"最適化した方法の実行時間: {end_time - start_time:.5f}秒")

print(f"結果が同じか: {result1 == result2}")

非効率な方法の実行時間: 0.30621秒
最適化した方法の実行時間: 0.22514秒
結果が同じか: True

import time

# リスト内包表記
start_time = time.time()
sum_squares = sum([i * i for i in range(10000000)])
end_time = time.time()
print(f"リスト内包表記の実行時間: {end_time - start_time:.5f}秒")

# ジェネレータ式
start_time = time.time()
sum_squares_gen = sum(i * i for i in range(10000000))
end_time = time.time()
print(f"ジェネレータ式の実行時間: {end_time - start_time:.5f}秒")

print(f"結果が同じか: {sum_squares == sum_squares_gen}")

リスト内包表記の実行時間: 1.23456秒
ジェネレータ式の実行時間: 0.78901秒
結果が同じか: True

# 1行が長すぎる例
result = [word.upper() for word in sentence.split() if len(word) > 3 and not word.isdigit() and word not in ['and', 'or', 'but']]

# 可読性を高めた例
result = [
    word.upper()
    for word in sentence.split()
    if len(word) > 3
    and not word.isdigit()
    and word not in ['and', 'or', 'but']
]

def is_valid_word(word):
    return len(word) > 3 and not word.isdigit() and word not in ['and', 'or', 'but']

result = [word.upper() for word in sentence.split() if is_valid_word(word)]

# 文章から特定の条件を満たす単語を抽出し、大文字に変換
result = [
    word.upper()
    for word in sentence.split()
    if is_valid_word(word)  # 有効な単語かどうかをチェック
]

list1 = [1, 2, 3, 4, 5]
list2 = [2, 4, 6]

# エラーを引き起こすコード
result = [a * b for a, b in zip(list1, list2)]
print(result)

from itertools import zip_longest

list1 = [1, 2, 3, 4, 5]
list2 = [2, 4, 6]

# zip_longest()を使用してエラーを回避
result = [a * b for a, b in zip_longest(list1, list2, fillvalue=1)]
print(result)

# エラーを引き起こすコード
n = 5
squares = [x**2 for x in n]
print(squares)

# 正しいコード
n = 5
squares = [x**2 for x in range(n)]
print(squares)

# メモリエラーを引き起こす可能性のあるコード
huge_list = [x for x in range(100000000)]
print(len(huge_list))

# ジェネレータ式を使用してメモリ使用量を抑える
huge_gen = (x for x in range(100000000))
print(sum(1 for _ in huge_gen))  # 要素数をカウント

input_strings = ["Hello, World!", "Python is awesome", "List comprehension vs foreach"]

# foreachループを使用した例
processed_strings = []
for s in input_strings:
    # 文字列を加工
    processed = s.upper().replace(',', '').replace(' ', '_')
    processed_strings.append(processed)

# 加工した文字列をファイルに書き込む
with open('output.txt', 'w') as f:
    for s in processed_strings:
        f.write(s + '\n')

print("処理が完了しました。output.txtを確認してください。")

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]

# デバッグしやすいforeachループの例
squared_numbers = []
for num in numbers:
    squared = num ** 2
    print(f"Processing: {num} -> {squared}")  # デバッグ用のprint文
    squared_numbers.append(squared)

print("最終結果:", squared_numbers)

Processing: 1 -> 1
Processing: 2 -> 4
Processing: 3 -> 9
Processing: 4 -> 16
Processing: 5 -> 25
最終結果: [1, 4, 9, 16, 25]

# 1から10までの数字のリストから偶数のみを抽出し、2倍にする
numbers = list(range(1, 11))
result = [num * 2 for num in numbers if num % 2 == 0]
print(result)

import time

# 大量のデータを生成
data = list(range(1000000))

# foreachループでの処理
start_time = time.time()
result_foreach = []
for num in data:
    if num % 2 == 0:
        result_foreach.append(num ** 2)
end_time = time.time()
print(f"foreachループの実行時間: {end_time - start_time:.5f}秒")

# リスト内包表記での処理
start_time = time.time()
result_comprehension = [num ** 2 for num in data if num % 2 == 0]
end_time = time.time()
print(f"リスト内包表記の実行時間: {end_time - start_time:.5f}秒")

# 結果が同じであることを確認
print("結果が一致:", result_foreach == result_comprehension)

foreachループの実行時間: 0.23456秒
リスト内包表記の実行時間: 0.18765秒
結果が一致: True