Python all関数の使い方

Python
関数

最終更新日: 2025/11/04

この記事のポイント

Pythonプログラミングを学ぶ上で重要な組み込み関数の一つがall関数になります。all関数について理解を深めるため、以下の重要なポイントを詳しく解説していきます。

すべての要素がTrueかどうかを一度に判定できる便利な組み込み関数
リストやタプルなどの反復可能オブジェクトに対して効率的な真偽値判定
条件分岐やデータ検証において簡潔で読みやすいコードを実現可能

これらのポイントを押さえることで、all関数を効果的に活用できるようになります。

all関数とは？

all関数は、反復可能オブジェクト内のすべての要素がTrueであるかどうかを判定する組み込み関数です。

リストやタプル、セットなどの要素をひとつずつ確認し、すべてがTrueの場合にのみTrueを返します。ひとつでもFalseの要素があれば、即座にFalseを返すため効率的です。空の反復可能オブジェクトに対してはTrueを返すという特徴があります。

この関数を使うことで、複数の条件を同時にチェックする処理を簡潔に記述でき、コードの可読性が大幅に向上します。データ検証や条件判定において非常に重宝する関数といえるでしょう。

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基本構文

all関数の基本的な構文は非常にシンプルで、all(反復可能オブジェクト)という形で記述します。以下に具体的なコード例を示します。all関数はリスト内のすべての要素を評価し、ひとつでもFalseや0、空文字列などがあればFalseを返します。

# 基本的な使用例 numbers = [1, 2, 3, 4, 5] result = all(numbers) print(result)

出力結果

True

# Falseが含まれる場合 mixed_values = [True, False, True] result = all(mixed_values) print(result)

出力結果

False

実用例

all関数の実用的な活用方法について、具体的なサンプルコードとともに詳しく解説します。実際の開発現場でよく使われるパターンを中心に、さまざまなシチュエーションでの使用例を紹介していきます。これらの例を参考にして、日常的なプログラミング作業においてall関数を効果的に活用してください。

リストの要素チェック

リスト内のすべての要素が特定の条件を満たしているかを確認する際に、all関数は非常に便利です。以下の例では、動物の名前がすべて2文字以上かどうかをチェックします。

animals = ['イヌ', 'ネコ', 'ウサギ', 'ハムスター'] result = all(len(animal) >= 2 for animal in animals) print(f'すべての動物名が2文字以上: {result}')

出力結果

すべての動物名が2文字以上: True

数値の範囲判定

数値のリストがすべて特定の範囲内にあるかどうかを判定する場合にも、all関数が活躍します。動物の年齢データを使った例を見てみましょう。

animal_ages = [2, 5, 8, 3, 7] valid_ages = all(0 <= age <= 10 for age in animal_ages) print(f'すべてのペットが飼育可能年齢: {valid_ages}')

出力結果

すべてのペットが飼育可能年齢: True

文字列の空チェック

文字列のリストに空文字列が含まれていないかを確認する際も、all関数を効果的に使用できます。strip()メソッドと組み合わせることで、空白文字のみの文字列も適切にチェックできます。

animal_names = ['ライオン', 'トラ', 'ゾウ', 'キリン'] all_named = all(name.strip() for name in animal_names) print(f'すべての動物に名前が設定済み: {all_named}')

出力結果

すべての動物に名前が設定済み: True

辞書の値検証

辞書型データの値がすべて有効かどうかを検証する場合にも、all関数は非常に有用です。

zoo_animals = {'ライオン': 5, 'トラ': 3, 'ゾウ': 2} all_positive = all(count > 0 for count in zoo_animals.values()) print(f'すべての動物が飼育されている: {all_positive}')

出力結果

すべての動物が飼育されている: True

ネストしたリストの処理

二次元リストなどのネストした構造においても、all関数は効果的に活用できます。

animal_groups = [['イヌ', 'ネコ'], ['ウサギ'], ['ハムスター', 'モルモット']] all_groups_filled = all(len(group) > 0 for group in animal_groups) print(f'すべてのグループに動物が存在: {all_groups_filled}')

出力結果

すべてのグループに動物が存在: True

条件式との組み合わせ

複数の条件を組み合わせた複雑な判定も、all関数を使うことで整理された形で記述できます。

pets = [{'name': 'ポチ', 'age': 3}, {'name': 'タマ', 'age': 5}] valid_pets = all(pet['age'] >= 1 and len(pet['name']) >= 1 for pet in pets) print(f'すべてのペット情報が有効: {valid_pets}')

出力結果

すべてのペット情報が有効: True

セットデータの検証

セット型のデータに対してもall関数は問題なく動作し、重複のない要素群の検証に活用できます。

unique_animals = {'パンダ', 'コアラ', 'カンガルー'} long_names = all(len(animal) >= 3 for animal in unique_animals) print(f'すべての動物名が3文字以上: {long_names}')

出力結果

すべての動物名が3文字以上: True

複数条件の同時判定

より複雑なビジネスロジックにおいても、all関数は威力を発揮します。複数の条件を同時に満たす必要がある場面での活用例です。

zoo_data = [ {'animal': 'ライオン', 'count': 3, 'healthy': True}, {'animal': 'トラ', 'count': 2, 'healthy': True} ] zoo_status = all(data['count'] > 0 and data['healthy'] for data in zoo_data) print(f'動物園の運営状況が良好: {zoo_status}')

出力結果