Pythonの繰り返し処理を理解しよう！for文・while文の基礎から応用まで解説

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この記事のポイント

Pythonの繰り返し処理について、基礎から応用まで体系的に学べる内容をお届けします。

  • for文とwhile文の基本構文と適切な使い分け方法
  • 条件分岐との組み合わせによる柔軟な処理制御
  • enumerate・zip・リスト内包表記による効率的な記述

実際に手を動かして試せるコード例を豊富に用意しているため、理解を深められます。

目次

Pythonの繰り返し処理の基礎

繰り返し処理は、プログラミングにおいて同じ作業を効率的に実行するための仕組みです。Pythonには主にfor文とwhile文という2つの方法があり、それぞれ異なる特徴と用途を持っています。ここから詳しく見ていきましょう。

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繰り返し処理の役割

繰り返し処理は、同じ処理を何度も実行する際に真価を発揮します。例えば、100匹の動物の名前を表示する場合、手作業では100回同じコードを書く必要がありますが、繰り返し処理を使えばわずか数行の記述で処理の自動化が可能になります。

以下のコードは、動物の名前を3回表示する例です。

animals = ["イヌ", "ネコ", "ウサギ"] for animal in animals: print(f"動物の名前: {animal}")







出力結果
動物の名前: イヌ
動物の名前: ネコ
動物の名前: ウサギ
このように、繰り返し処理によりコードの記述量を大幅に削減でき、データ量が変わっても同じコードで対応できるため、保守性の向上にもつながります。
for文とwhile文の違いの整理
for文とwhile文には明確な使い分けがあります。for文は繰り返し回数が決まっている場合に適しており、リストやタプルの要素数分だけループを実行するような処理に向いています。一方、while文は特定の条件が満たされている間は処理を続けるため、実行回数が事前に確定しない場合に使用します。
以下は、for文で3回繰り返す例です。

  
for i in range(3):
    print(f"{i + 1}回目: ハムスター")

  


  







出力結果
1回目: ハムスター
2回目: ハムスター
3回目: ハムスター
なお、以下の各記事ではfor文とwhile文について解説しています。こちらもあわせてご覧ください。
【関連】Pythonのfor文を基礎から応用まで徹底解説！繰り返し処理の完全ガイド
【関連】Pythonのwhile文完全ガイド！基本から実用例まで初心者向けに解説
回数指定・条件式・無限ループの基本概念
繰り返し処理には3つの主要な実行パターンがあります。1つは回数指定で、決められた回数だけ処理を実行し、2つ目の条件式は特定の条件を満たしている間だけ処理を継続します。そして3つ目の無限ループは意図的に終了しない処理で、サーバーの待機処理など常時監視が必要な処理などで使用されます。
以下のコードは、条件式を使った繰り返し処理の例です。

  
count = 0
while count < 3:
    print(f"カウント{count}: パンダ")
    count += 1

  


  







出力結果
カウント0: パンダ
カウント1: パンダ
カウント2: パンダ
無限ループはwhile Trueなどで作成できますが、必ずbreak文などでプログラムの停止を制御する、適切な終了条件を設ける必要があります。適切に管理されない無限ループはプログラムを停止不可能にするため、注意が必要です。
for文による繰り返し処理の基礎と実践
for文は、Pythonにおいて最も頻繁に使用される繰り返し処理の構文であり、文字列、リスト、辞書などのさまざまなデータ型と組み合わせて使用することで、コードの可読性と効率性を大きく向上させます。ここではfor文の使い方を実例を交えて詳しく解説します。
for文の基本構文と実行の流れ
for文は「for 変数名 in データ:」という形式で記述し、データの要素を先頭から順番に、1つずつ変数に代入しながら処理を実行します。pythonでは通常4スペースを使用してインデントを行い、for文に属する処理を明確に示します。
以下のコードは、for文の基本的な使用例です。

  
fruits = ["リンゴ", "バナナ", "オレンジ"]
for fruit in fruits:
    print(f"好きな果物: {fruit}")
    print("おいしいです")

  


  







出力結果
好きな果物: リンゴ
おいしいです
好きな果物: バナナ
おいしいです
好きな果物: オレンジ
おいしいです
実行の流れは、リストの最初の要素から順番に変数fruitに代入され、for文内の処理が実行されます。すべての要素の処理が完了すると、for文は終了します。
文字列を使ったforループ
Pythonにおいて文字列はイテラブルオブジェクトであり、for文で1文字ずつ処理できます。この特徴を活用すると、文字列の各文字に対して個別の処理を適用でき、文字列解析や変換処理で活用できます。
以下のコードは、動物名の各文字を表示する例です。

  
animal_name = "ライオン"
vowels = "アイウエオ" # 判定に使用する母音リスト

print(f"--- 文字列 '{animal_name}' の個別処理 ---")

for char in animal_name:
    if char in vowels:
        print(f"【母音】: {char} です")
    else:
        print(f"【子音】: {char} です")

  


  







出力結果
--- 文字列 'ライオン' の個別処理 ---
【子音】: ラ です
【母音】: イ です
【母音】: オ です
【子音】: ン です
この仕組みを使用すると、パスワードの文字数チェック、特定文字の検索、文字列の加工処理などが簡潔かつ効率的に記述できます。文字列処理においてfor文は欠かせない重要な機能です。
range関数を使った回数指定ループ
range関数は指定した回数だけfor文を実行する際に使用します。range(開始値, 終了値, ステップ)という形式で記述し、開始値は省略可能で、省略した場合は0から始まります。初心者が混乱しやすいポイントとして、終了値は生成される数値の範囲に含まれない（未満）点があります。
以下のコードは、range関数を使った基本的な例です。

  
for i in range(1, 4):
    print(f"{i}匹目のゾウ")

  


  







出力結果
1匹目のゾウ
2匹目のゾウ
3匹目のゾウ
このように、range(1, 4)は1から3までの数値を生成し、4は含まれません。ステップを指定すると、2つ飛ばしや逆順などの柔軟な数値生成が可能になり、配列のインデックス操作や定期的な処理実行が簡潔に記述できます。
なお、以下の記事ではrange関数について詳しく解説しています。
【関連】Pythonのrangeの使い方を徹底解説！基本から応用まで
リスト・辞書・タプルとfor文の連携
for文はリスト、辞書、タプルなどの複合データ型と組み合わせることで、より複雑なデータ処理を実現します。リストではすべての要素を順次処理し、辞書では通常キーを取得して処理を実行します。タプルはリストと同様の処理が可能ですが、元データを変更できません。
以下のコードは、辞書を使ったfor文の例です。

  
animals = {"イヌ": 3, "ネコ": 2, "ハムスター": 5}
for animal, count in animals.items():
    print(f"{animal}が{count}匹います")

  


  







出力結果
イヌが3匹います
ネコが2匹います
ハムスターが5匹います
辞書のitemsメソッドを使用すると、キーと値を同時に取得できます。このような複合データ型との連携により、実用的なデータ処理プログラムが作成可能になります。
while文による条件付き繰り返し処理の活用
while文は条件が真である限り処理を継続する繰り返し構文で、事前に繰り返し回数が不明な処理や、条件によって終了タイミングが変わる処理に適しています。適切に使用すればプログラムの柔軟性が向上しますが、条件設定を間違えると無限ループの原因になるため注意が必要です。
while文の基本構文と条件式の書き方
while文は「while 条件式:」の形式で記述し、条件式が真の間は処理を継続します。条件判定は各ループの開始時に行われ、条件が偽になった瞬間にループから抜け出します。条件式には比較演算子や論理演算子を使用でき、複雑な条件も設定可能です。
以下のコードは、while文の基本的な使用例です。

  
animal_count = 1
while animal_count <= 3:
    print(f"{animal_count}匹目のキリン")
    animal_count += 1

  


  







出力結果
1匹目のキリン
2匹目のキリン
3匹目のキリン
実行フローは、まず条件式animal_count <= 3を評価し、真であれば処理を実行します。処理の最後でanimal_countを1増加させ、再度条件を評価します。条件が偽になるとループが終了します。
変数を使った繰り返し制御とカウンタの仕組み
while文では、カウンタ変数を使って処理回数や進行状況を管理し、ループの終了条件として機能させるのが一般的です。この変数の更新を忘れると無限ループに陥り、プログラムを応答不能にする危険があるので、必ず適切な場所で値を変更する必要があります。
以下のコードは、カウンタを使った典型的な制御例です。

  
counter = 0
total_animals = 0
while counter < 5:
    total_animals += 2
    counter += 1
print(f"動物園には{total_animals}匹のサル")

  


  







出力結果
動物園には10匹のサル
カウンタ変数counterは繰り返し回数を管理し、total_animalsは各回で動物数を加算しています。このようにカウンタを活用することで、複雑な計算処理も段階的に実行できます。
無限ループの発生パターンと安全な終了方法
無限ループは条件式が常に真になる場合や、カウンタ変数の更新を忘れた場合に発生します。意図しない無限ループはシステムリソースを消費し、プログラムを応答不能にする危険があるため、if文とbreak文を組み合わせ、適切に終了条件を設けることが重要です。
以下のコードは、break文を使った安全な終了例です。

  
animal_counter = 0
while True:
    if animal_counter >= 3:
        break
    print(f"動物{animal_counter + 1}: ペンギン")
    animal_counter += 1
print("動物園の見学終了")

  


  







出力結果
動物1: ペンギン
動物2: ペンギン
動物3: ペンギン
動物園の見学終了
while Trueという記述で意図的に無限ループを作成させる場合でも、if文とbreak文により適切なタイミングで終了条件を設けることで、安全にループを制御できます。
繰り返し処理と条件分岐の組み合わせ
繰り返し処理(ループ)と条件分岐(if文)を組み合わせることで、より柔軟で実用的なプログラムが作成できます。例えば、特定の条件下でのみ処理を実行したり、条件に応じてループを制御したりする技術は、実際の開発現場でも頻繁に使用されます。ここでは、if文との連携やループ制御の高度な技術について解説します。
if文を用いた条件付き反復処理
繰り返し処理内でif文を使用すると、ループの各回で異なる処理を実行できます。これにより、データの内容に応じた分岐処理や、特定の条件を満たす要素のみを対象とした処理が可能になります。条件分岐を活用することで、一つのループで複数の処理パターンを実現できます。
以下のコードは、動物の種類に応じて異なるメッセージを表示する例です。

  
animals = ["イヌ", "ネコ", "ゾウ", "ライオン"]
for animal in animals:
    if animal == "ライオン":
        print(f"{animal}は肉食動物です")
    else:
        print(f"{animal}はかわいい動物です")

  


  







出力結果
イヌはかわいい動物です
ネコはかわいい動物です
ゾウはかわいい動物です
ライオンは肉食動物です
このように条件分岐を組み合わせることで、データの特性に応じた適切な処理を、一つのループ内で実現できます。
breakとcontinueによるループ制御
break文はループを即座に終了してループの次の処理に進み、continue文は現在の繰り返し処理をスキップし、次の繰り返しに進みます。これらの制御文を適切に使用することで、不要な処理を回避できるため、特に大量のデータ処理において処理速度の向上にもつながる、効率的なループ処理が可能になります。
以下のコードは、break文とcontinue文の使用例です。

  
animals = ["ウサギ", "カメ", "キツネ", "タヌキ", "クマ", "ペンギン"]
for animal in animals:
    if animal == "キツネ":
        continue
    if animal == "クマ":
        break
    print(f"動物園で見た: {animal}")

  


  







出力結果
動物園で見た: ウサギ
動物園で見た: カメ
動物園で見た: タヌキ
キツネはcontinue文によりスキップされ、クマでbreak文によりループが終了しています。このような制御により、条件に応じた柔軟なループ処理が実現できます。
ネストされた繰り返し処理の基本構造
ループの入れ子構造では、外側のループの各回に対して内側のループが完全に実行されます。この構造は二次元配列の処理や複数の要素の組み合わせ処理などで真価を発揮しますが、実行回数が急激に増加するため注意が必要です。コードの可読性を保つために適切なインデント管理を行うことで、バグを防ぐことにもつながります。
以下のコードは、動物グループと個体の組み合わせ処理例です。

  
animal_groups = ["イヌ科", "ネコ科"]
animals = ["大型", "小型"]
for group in animal_groups:
    for size in animals:
        print(f"{group}の{size}動物")

  


  







出力結果
イヌ科の大型動物
イヌ科の小型動物
ネコ科の大型動物
ネコ科の小型動物
ネストしたループでは、外側のループが1回実行されるたびに内側のループが全回実行されます。この仕組みを理解することで、複雑なデータ処理も効率的に実装できます。
繰り返し処理の応用と効率化テクニック
Pythonには繰り返し処理を効率化する便利な機能が多数用意されています。これらの高度な機能を活用することで、コードをより簡潔で読みやすくし、処理速度の向上も期待できます。ここでは実際の開発で役立つ応用テクニックを紹介します。
enumerateによるインデックス取得の効率化
enumerate関数は、ループ処理でインデックス番号と要素を同時に取得できる便利な機能です。従来のようにrange関数とlen関数を組み合わせてインデックスを取得する必要がなくなり、より直感的で効率的なコードが書けます。引数にstartを指定することで開始番号の指定も可能で、柔軟な番号付けができます。
以下のコードは、enumerate関数を使った効率的なインデックス取得例です。

  
animals = ["パンダ", "コアラ", "カンガルー"]
for index, animal in enumerate(animals, start=1):
    print(f"{index}番目の動物: {animal}")

  


  







出力結果
1番目の動物: パンダ
2番目の動物: コアラ
3番目の動物: カンガルー
zipによる複数データの同時ループ
zip関数は複数のリストやタプルを同時にループ処理する際に使用し、対応する位置の要素をまとめて取得できます。データ分析や比較処理において威力を発揮し、複数のデータソースを効率的に同期して処理できます。要素数が異なる場合は、最も短いデータの長さに合わせてループが終了します。
以下のコードは、動物名と年齢を同時に処理する例です。

  
animal_names = ["シマウマ", "キリン", "カバ", "ゾウ"]
animal_ages = [5, 8, 3]
for name, age in zip(animal_names, animal_ages):
    print(f"{name}は{age}歳です")

  


  







出力結果
シマウマは5歳です
キリンは8歳です
カバは3歳です
zip関数により、複数のリストから対応する要素を組み合わせて処理でき、関連データの管理が簡潔になります。
リスト内包表記による簡潔な反復処理の実現
リスト内包表記は、for文とif文をリスト作成と同時に実行できるPython特有の記法です。従来のfor文よりも短い記述で複雑な処理を表現でき、処理速度も高速になることが多くあります。ただし、処理が複雑になりすぎると可読性が低下するため、適度な使用が推奨されます。
以下のコードは、条件付きリスト作成の例です。

  
animals = ["イヌ", "シマウマ", "ネコ", "タヌキ"]
long_names = [animal for animal in animals if len(animal) >= 3]
print("3文字以上の動物名:")
for name in long_names:
    print(name)

  


  







出力結果
3文字以上の動物名:
シマウマ
タヌキ
リスト内包表記により、条件に合致する要素のみを含む新しいリストを簡潔に作成でき、処理の効率化とコードの短縮化が同時に実現できます。
よくある質問（Q&A）
Q: for文とwhile文はどちらを使えばよいですか？
A: 繰り返し回数が明確な場合やリストの全要素を処理する際はfor文を使用してください。一方、条件によって回数が変わる場合、例えばユーザー入力待ちなどの不定回数処理などはwhile文を使用してください。
Q: 無限ループから抜け出せなくなったらどうしますか？
A: ほとんどの環境では「Ctrl + C」キーでプログラムを強制終了できますが、これは緊急的な対処法です。根本的な解決策としてはループ変数を必ず更新し、適切な終了条件を設定することが重要です。
Q:ネストしたループでbreak文はどこまで効きますか？
A:  break文は、それが記述されている最も内側のループのみを終了します。外側のループを終了したい場合は、特定の条件が満たされたことを示すフラグ変数を使用するか、処理全体を関数化してreturn文を使用し、関数自体から抜け出すという方法があります。
Q: range関数で逆順の数値を生成できますか？
A: range関数の第3引数にマイナスの値を指定することで逆順が可能です。例えば、range(5, 0, -1)は5から1までの数値を逆順で生成します。開始値が終了値よりも大きいという関係に注意して記述してください。
Q:リスト内包表記はいつ使うべきですか？
A: 単純な条件で新しいリストを作成する場合に適しています。しかし、複雑な処理が必要な場合は通常のfor文の方が読みやすくなるので、コードの可読性を最優先に考え、選択することが大切です。
まとめ
Pythonの繰り返し処理は、プログラミングの効率性と自動化を実現する基礎的な技術です。for文とwhile文という2つの主要な構文を理解し、適切に使い分けることで、さまざまな処理を効率的に実装できるようになります。
ポイント
    

  • for文は回数確定時、while文は条件判定時に使用する適切な選択ができる
    • 

  • break・continueによる柔軟なループ制御で処理効率を向上させられる
    • 

  • enumerate・zipによる高度な繰り返し処理で開発生産性を改善できる
    • 

  • リスト内包表記の活用で簡潔なコード記述を実現できる
    • 

  • 条件分岐との組み合わせで実用的なプログラム作成が可能となる
    • 

繰り返し処理は多くのプログラムで使用される基礎技術であり、しっかりと身につけることで今後の学習がスムーズに進むでしょう。実際にコードを書いて動作を確認しながら理解を深めることが重要です。
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