Python iterの使い方

Python
関数

最終更新日: 2025/10/30

この記事のポイント

Pythonのiter関数は、効率的な反復処理（繰り返し処理）を行うための関数です。

この記事を読むと、次のようなことが身に付きます。

オブジェクトをイテレータに変換する基本的な使い方がわかる
自作クラスで反復処理を実装する方法がわかる
メモリ効率を高めるプログラミングの仕組みが理解できる

iter関数の使い方をマスターすれば、メモリを効率的に使い、大規模なデータも扱えるプログラムが書けるようになります。

iterとは？

Pythonのiter関数は、オブジェクトからイテレータを作成するための組み込み関数です。

イテレータとは、トランプの山札からカードを1枚ずつ引くように、要素を順番に一つずつ取り出せる仕組みを持つオブジェクトを指します。

私たちが普段for文を使ってリストやタプルの要素を順番に処理できるのは、Pythonが内部でiter関数を使ってイテレータを取得し、要素を一つずつ取り出しているためです。

iter関数を使うと、リストや辞書はもちろん、自作のクラスなど、さまざまなオブジェクトをイテレータに変換できます。

iterの特徴

リストやタプルなど反復可能なオブジェクトをイテレータに変換する
for文が内部で利用する反復処理の仕組みを利用できる
要素を一つずつ取り出すためメモリ効率が良い
大規模なデータやファイルを少しずつ処理するのに適している

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基本構文

iter関数（イテレータかんすう）には、主に2つの使い方があります。

最も基本的な形式であるiter(iterable)は、リストや文字列といった反復可能なオブジェクト（イテラブル）からイテレータを作成します。

もう一つの形式であるiter(callable, sentinel)は、関数（callable）と、処理を停止するための目印となる番兵値（sentinel）を指定してイテレータを生成します。

まずは、基本的なiter(iterable)の使い方を見ていきましょう。

# 基本的な使い方 numbers = [1, 2, 3] iterator = iter(numbers) # next関数で要素を一つずつ取り出す print(next(iterator)) print(next(iterator)) print(next(iterator))

出力結果

1
2
3

この例では、iter関数でリストからイテレータを作成しています。next関数は、イテレータから要素を一つずつ順番に取り出す関数です。iteratorに対してnext関数を呼び出すたびに、リストの次の要素である1、2、3が順番に取り出されて出力されます。

もし、リストの全ての要素を取り出した後で、さらにnext(iterator)を呼び出すと、取り出す要素がもうないためStopIterationという例外が発生します。for文は、内部でこの仕組みを使ってループの終わりを判定しています。

次に、iter関数で作成したイテレータをfor文で処理する例を見ていきましょう。文字列も反復可能なオブジェクトのため、iter関数を使用できます。

# 文字列からイテレータを作成 text = "ネコ" char_iterator = iter(text) for char in char_iterator: print(char)

出力結果

ネ
コ

この例では、文字列"ネコ"からイテレータを作成しています。for文は、内部でイテレータから要素がなくなるまで（StopIteration例外が発生するまで）一つずつ要素を取り出して処理を繰り返します。そのため、文字列の各文字である「ネ」と「コ」が順番に出力されます。

実用例

ここからは、iter関数の具体的な活用方法を紹介します。実際のプログラミングでよく使われるパターンを中心に、8つのサンプルコードを用意しました。各例では、iter関数の特徴を活かした効率的な処理方法を学べます。これらの例を通して、日常的なプログラミング作業でiter関数を活用する方法を理解していきましょう。

リストからイテレータを作成

for文を使わずに、while文とnext関数、StopIteration例外（例外処理）を使ってリストの要素を順番に処理する例です。

イテレータは必要な時に必要な分だけ要素を一つずつ取り出すため、メモリ効率の良い処理の基本となります。

animals = ["イヌ", "ネコ", "ウサギ"] animal_iter = iter(animals) while True: try: print(next(animal_iter)) except StopIteration: break

出力結果

イヌ
ネコ
ウサギ

この例では、while Trueの無限ループの中でnext(animal_iter)を呼び出し、要素を一つずつ取り出しています。

try...except構文を使い、イテレータが空になってStopIteration例外が発生したらbreak文でループを終了します。for文は、内部的にこのような処理を自動で行っています。これが巨大なファイルやデータセットであっても、イテレータを使えば全体を一度にメモリに読み込むことなく（メモリを圧迫せずに）処理できます。

辞書のキーをイテレータで処理

辞書のキーを効率的に処理する例です。keys()メソッドが返すオブジェクトからイテレータを作成し、for文で処理します。大量のデータを扱う際に特に有効です。

pet_ages = {"タマ": 3, "ポチ": 5, "シロ": 2} key_iter = iter(pet_ages.keys()) for key in key_iter: print(f"{key}は{pet_ages[key]}歳です")

出力結果

タマは3歳です
ポチは5歳です
シロは2歳です

この例では、pet_ages.keys()で辞書のキーを一覧を取得し、iter関数でイテレータkey_iterを作成しています。for文でkey_iterを回すことで、キー（"タマ", "ポチ", "シロ"）を一つずつ取り出し、f文字列（フォーマット済み文字列リテラル）を使って対応する値（年齢）とともに出力しています。

ファイル読み込みでのイテレータ活用

テキストファイルの内容を行ごとに処理する例です。ファイル読み込みを模して、リストからイテレータを返す関数を定義しています。

def read_animal_data(): data = ["ライオン:肉食", "パンダ:草食", "クマ:雑食"] return iter(data) animal_data = read_animal_data() for line in animal_data: print(line.split(":"))

出力結果

['ライオン', '肉食']
['パンダ', '草食']
['クマ', '雑食']

この例では、read_animal_data関数が内部で作成したリストのイテレータを返しています。animal_dataにはイテレータが格納され、for文で要素を一つずつ取り出します。line.split(":")によって、各文字列がコロン:で分割され、リストとして出力されています。

関数と番兵値を使ったイテレータ生成

基本構文で紹介したiter関数のもう一つの使い方であるiter(callable, sentinel)の例です。特定の目印となる値（番兵値）が現れるまで、繰り返し関数を実行し続けたい場合に使われます。

例えば、ネットワークやファイルからデータを少しずつ読み込む際、データの終わりを示す特定の値（例えば空の文字列 '' や None）が返されるまで、読み取り関数を呼び出し続ける、といった処理の実装に役立ちます。

def create_data_source(): data_stream = ["キリン", "ゾウ", "サル", "ライオン"] def get_next_data(): if data_stream: data = data_stream.pop(0) print(f"（関数が呼び出され、'{data}' を返しました）") return data else: return "データ終了" return get_next_data # データを取り出す関数（クロージャ）を取得 get_data_func = create_data_source() # 関数(get_data_func)が "サル" を返すまでを処理範囲とするイテレータを作成 animal_iter = iter(get_data_func, "サル") print("---イテレータ処理開始---") # イテレータから要素を一つずつ取り出す while True: try: animal = next(animal_iter) print(f"イテレータが返した値: {animal}") except StopIteration: print("---イテレータ処理停止（'サル' が検出されました）---") break

出力結果

---イテレータ処理開始---
（関数が呼び出され、'キリン' を返しました）
イテレータが返した値: キリン
（関数が呼び出され、'ゾウ' を返しました）
イテレータが返した値: ゾウ
（関数が呼び出され、'サル' を返しました）
---イテレータ処理停止（'サル' が検出されました）---

この例は、クロージャ（create_data_source）で定義されたデータ取得関数（get_data_func）を、番兵値"サル"を指定したiter関数と組み合わせ、"サル"が返される直前までデータを順に取り出す処理を実装しています。whileループの中でnext(animal_iter)が呼び出されると、iter関数は内部でget_data_funcを呼び出します。

1回目はget_data_funcが"キリン"を返します。"キリン"は番兵値"サル"と異なるため、next関数は"キリン"を返します。2回目はget_data_funcが"ゾウ"を返します。"ゾウ"も番兵値と異なるため、next関数は"ゾウ"を返します。3回目はget_data_funcが"サル"を返します。"サル"は指定された番兵値と一致するため、next関数は"サル"を返さずに、StopIteration例外を発生させます。

try...exceptでStopIterationをキャッチし、break文によってループが停止します。そのため、"サル"（番兵値）自体や、それ以降の"ライオン"は出力されません。

無限イテレータの作成

yieldキーワードを使って、データを繰り返し生成し続けるジェネレータ関数を定義する例です。このような関数を使うと、特定のパターンに従って無限に値を返し続けるイテレータを作成できます。

def infinite_animals(): animals = ["トラ", "ヒョウ", "チーター"] index = 0 while True: yield animals[index % len(animals)] index += 1 animal_gen = infinite_animals() for i, animal in enumerate(iter(animal_gen.__next__, None)): if i >= 5: break print(animal)

出力結果

トラ
ヒョウ
チーター
トラ
ヒョウ

この例では、infinite_animals関数が無限ループ（while True）の中でyieldを使い、動物のリストを循環しながら値を返し続けます。animal_genはジェネレータ（イテレータの一種）です。enumerate関数でインデックスiを取得し、iが5になったらbreak文でループを停止させ、無限ループに陥るのを防いでいます。

条件付きイテレータの実装

ジェネレータ関数を使って、特定の条件を満たす要素だけを返す（フィルタリングする）イテレータを作成する例です。

def filter_large_animals(animals): large_animals = ["ゾウ", "キリン", "クジラ"] for animal in animals: if animal in large_animals: yield animal all_animals = ["ネズミ", "ゾウ", "アリ", "キリン", "クジラ"] large_iter = iter(filter_large_animals(all_animals)) print(list(large_iter))

出力結果

['ゾウ', 'キリン', 'クジラ']

この例では、filter_large_animals関数がall_animalsリストを反復処理します。animalがlarge_animalsリストに含まれている場合のみ、yieldでその要素を返します。

filter_large_animalsを呼び出すとジェネレータが返されます。list関数でイテレータの全要素を取り出し、リストとして出力しています。

複数データ源の統合処理

複数のデータソースからイテレータを作成し、統合して処理する例です。異なる形式のデータを統一的に扱えます。

land_animals = ["ウマ", "ウシ"] sea_animals = ["イルカ", "シャチ"] def combine_iterators(*iterables): for iterable in iterables: yield from iter(iterable) all_animals_iter = combine_iterators(land_animals, sea_animals) for animal in all_animals_iter: print(f"動物: {animal}")

出力結果

動物: ウマ
動物: ウシ
動物: イルカ
動物: シャチ

この例では、yield fromを活用したジェネレータ関数combine_iteratorsを定義し、複数のイテラブル（land_animals と sea_animals のリスト）を連結して順次処理する単一のイテレータall_animals_iterを生成しています。

yield fromは、指定されたイテラブル（この場合は iter(iterable)によって得られる各リストのイテレータ）の全要素を一つずつ返します。結果として、all_animals_iterは両方のリストの要素を順番にすべて返すイテレータとなります。

データ変換パイプライン

イテレータを使って、データを段階的に変換する処理（パイプライン）を実装する例です。処理の各段階を明確に分離できます。

def transform_animals(animals): animal_iter = iter(animals) for animal in animal_iter: yield f"かわいい{animal}" original_animals = ["コアラ", "パンダ", "ペンギン"] transformed = transform_animals(original_animals) result = list(iter(transformed)) print(result)

出力結果

['かわいいコアラ', 'かわいいパンダ', 'かわいいペンギン']

この例では、transform_animals関数がoriginal_animalsリストを受け取り、イテレータに変換しています。for文で要素を一つずつ取り出し、f-stringで「かわいい」を付け加えた新しい文字列をyieldで返します。transformedはジェネレータとなり、list()関数で全要素を取り出すと、変換後の文字列がリストになって出力されます。