Python next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next関数は、イテレータから要素を一つずつ取り出すための関数です。

この記事を読むと、次のようなことが身に付きます。

next関数の基本的な使い方がわかる
デフォルト値を設定してエラーを防ぐ方法がわかる
ジェネレータと連携した効率的な処理方法を知る

この記事を読むことで、next関数の使い方を正しく理解し、メモリ効率に優れた柔軟なデータ処理プログラムを書けるようになります。

nextとは？

next関数は、イテレータから順番に要素を1つずつ取り出すためのPythonの組み込み関数です。イテレータとは、データをひとつずつ取り出せるしくみを持つオブジェクトのことです。例えばリストやタプル、辞書などから作ることができます。

next関数を使うと、for文のように自動で繰り返すのではなく、手動で次の要素を取得する動作を行えます。そのため、処理のタイミングを細かく制御したり、大量のデータを一度に読み込まずに扱えたりします。

また、イテレータの要素をすべて取り出し終えた場合に備えて、デフォルト値を指定することもできます。要素がなくなったときにエラーを避け、スムーズに処理を続けられます。

next関数の特徴

イテレータから次の要素を1つずつ取り出せる
for文を使わずに、繰り返し処理を手動で制御できる
イテレータの終端でエラーが出ないように、デフォルト値を設定できる
メモリにすべてのデータを読み込まないため、大量データの処理に向いている
データ処理の流れを柔軟にコントロールできる

next関数は、データを効率的に扱いたいときや、処理の進め方を細かく調整したいときに重宝する機能です。メモリ効率のよいプログラムを書くときにも役立ちます。

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基本構文

next関数の基本的な書き方は、next(イテレータ)のように、引数にイテレータオブジェクトを渡すだけです。イテレータから次の要素を一つ取り出せます。

また、next(イテレータ, デフォルト値) のように第2引数にデフォルト値を指定する使い方もあります。デフォルト値を指定すると、イテレータの要素がなくなってもStopIterationエラーが発生せず、指定したデフォルト値が返されます。

まずは、基本的なコード例を見ていきましょう。リストからイテレータを作成し、next関数で要素を1つ取り出す例です。

# リストからイテレータを作成 animals = ['ネコ', 'イヌ', 'ウサギ'] animal_iter = iter(animals) # next関数で要素を順次取得 first_animal = next(animal_iter) print(first_animal) # 1つ目の要素「ネコ」 second_animal = next(animal_iter) print(second_animal) # 2つ目の要素「イヌ」

出力結果

ネコ
イヌ

この例では、animalsリストからiter関数を使ってイテレータanimal_iterを作成しています。next(animal_iter)を実行すると、イテレータの先頭の要素である「ネコ」が取り出され、出力されます。next関数をもう一度呼び出すと、次の「イヌ」が取り出されます。

次に、デフォルト値を指定する例です。リストの要素数を超えてnext関数を呼び出しても、エラーの代わりにデフォルト値が返される動作を確認します。

# デフォルト値を指定したnext関数の使用例 numbers = [1, 2, 3] num_iter = iter(numbers) # 全ての要素を取得後、デフォルト値が返される print(next(num_iter)) # 1 print(next(num_iter)) # 2 print(next(num_iter)) # 3 print(next(num_iter, 'ペンギン')) # デフォルト値

出力結果

1
2
3
ペンギン

この例では、要素が3つのリストからイテレータを作成し、next関数を4回呼び出しています。1回目から3回目まではリストの要素「1」「2」「3」が順に出力されます。イテレータが空になった後の4回目の呼び出しでは、第2引数で指定したデフォルト値「ペンギン」が出力されています。

実用例

ここからは、next関数の実際の活用場面を、実践的なコード例で詳しく説明していきます。それぞれのサンプルコードは、実際の開発現場でよく使われる状況を想定しています。動物の名前や関連データを使うことで、親しみやすく学習を進められます。コードの前後には詳しい説明を加えているため、プログラミング初心者の方も安心して読み進めてください。

リストイテレータでの基本的な要素取得

next関数の最もシンプルな活用例として、リストから作成したイテレータを使い、要素を順次取得する方法を紹介します。forループを使わずに、必要なタイミングで要素を一つずつ処理できるのが特徴です。

pets = ['ハムスター', 'インコ', 'カメ', 'ヘビ', 'トカゲ'] pet_iterator = iter(pets) first_pet = next(pet_iterator, 'データなし') second_pet = next(pet_iterator, 'データなし') print(f"1番目のペット: {first_pet}") print(f"2番目のペット: {second_pet}")

出力結果

1番目のペット: ハムスター
2番目のペット: インコ

この例では、ペットの名前が格納されたpetsリストからイテレータを作成し、next関数を2回呼び出し、最初の2つの要素を順に取り出しています。

第2引数に「データなし」というデフォルト値を指定しているため、もしリストが空だった場合でもエラーにならず安全に処理できます。

ジェネレータ関数との組み合わせ活用

ジェネレータ関数で作成したイテレータにnext関数を適用すると、メモリ効率の良いデータ処理ができます。この例では、動物の名前を順次生成するジェネレータ関数を作成します。

def animal_generator(): animals = ['ライオン', 'トラ', 'ヒョウ', 'チーター'] for animal in animals: yield f"百獣の王: {animal}" gen = animal_generator() print(next(gen, '該当なし')) print(next(gen, '該当なし'))

出力結果

百獣の王: ライオン
百獣の王: トラ

この例では、ジェネレータ関数animal_generatorから作成したジェネレータgenに対し、next関数を2回呼び出しているため、最初の2つの文字列が出力されます。まず、animal_generator()でジェネレータgenを作成します。next(gen)を呼び出すと、関数内のforループが動き出し、最初のyield文「百獣の王: ライオン」が返されます。2回目の呼び出しで、次のyield文「百獣の王: トラ」が返されます。

ジェネレータ関数を使用することで、大量のデータを一度にメモリに読み込まずに済み、必要な分だけ処理できるため、効率的なプログラムを作成できます。

ファイル読み込み処理での行単位制御

ファイルオブジェクトもイテレータとして機能するため、next関数を使って1行単位での読み込み制御が可能です。大きなファイルを必要な部分だけ処理したい場合に特に有効な方法です。

from io import StringIO # 仮想的なファイルデータを作成 file_data = "ゾウ\nキリン\nカバ\nサイ\nシマウマ" file_obj = StringIO(file_data) # 最初の3行だけを読み取り for i in range(3): line = next(file_obj, 'ファイル終了').strip() print(f"動物{i+1}: {line}")

出力結果

動物1: ゾウ
動物2: キリン
動物3: カバ

この例では、仮想ファイルオブジェクトfile_objに対し、forループ内でnext関数を3回呼び出しているため、最初の3行が出力されます。

StringIOで作成したfile_objはイテレータとして動作します。range(3)のforループ内でnext(file_obj, 'ファイル終了')が実行されるたびに、ファイルから1行ずつ読み込まれます。.strip()で改行文字が削除され、f-stringを使って行番号と動物名が出力されています

この手法により、ファイル全体を読み込まずに必要な部分だけを効率的に処理でき、メモリ使用量を抑制できます。ログファイルの解析などで重宝する方法です。

辞書キーの順次アクセス処理

辞書のキーや値に対してもイテレータを作成し、next関数で順次アクセスできます。この方法は、辞書の内容を部分的に処理したい場合に便利です。

zoo_animals = { 'アフリカゾウ': '陸上最大', 'シロクマ': '極地の王者', 'パンダ': '竹を主食', 'コアラ': 'ユーカリ専門' } key_iter = iter(zoo_animals.keys()) print(f"最初の動物: {next(key_iter, '不明')}") print(f"2番目の動物: {next(key_iter, '不明')}")

出力結果

最初の動物: アフリカゾウ
2番目の動物: シロクマ

この例では、辞書zoo_animalsのキーに対するイテレータを作成し、next関数を2回呼び出しているため、最初の2つのキーが出力されます。

まず、zoo_animals.keys()でキービューオブジェクトを取得し、iter関数でイテレータkey_iterを作成します。next(key_iter)を呼び出すたびに、辞書に格納されている順でキーが一つずつ取り出され、「アフリカゾウ」と「シロクマ」が出力されています。

辞書のイテレータを活用することで、全てのキーを一度に処理せずに、必要な分だけを段階的に取得できるため、大規模なデータセットの処理に適しています。

カスタムイテレータクラスでの独自実装

独自のイテレータクラスを作成し、next関数と組み合わせることで、特定の要件に合わせたデータ処理が可能になります。この例では、海洋生物のリストから、名前に「ラ」が含まれる動物だけを順に返すクラスを実装しています。

class MarineAnimalsWithRa: def __init__(self): # 検索対象のリスト self.animals = ['イルカ', 'クジラ', 'サメ', 'エイ', 'ラッコ', 'ウミウシ', 'アザラシ'] self.index = 0 def __iter__(self): return self def __next__(self): while self.index < len(self.animals): animal = self.animals[self.index] self.index += 1 # 次の要素に進める # 名前に「ラ」が含まれるかチェック if 'ラ' in animal: return animal # 条件に合えば返す # ループが終了（＝リストの最後まで検索）したらStopIteration raise StopIteration marine_iter = MarineAnimalsWithRa() print(next(marine_iter, '該当なし')) print(next(marine_iter, '該当なし')) print(next(marine_iter, '該当なし')) print(next(marine_iter, '該当なし'))

出力結果

クジラ
ラッコ
アザラシ
該当なし

この例では、__next__メソッド内に名前に「ラ」が含まれるか」という独自の条件判定を組み込んだ、MarineAnimalsWithRaというカスタムイテレータクラスを作成しています。

MarineAnimalsWithRa()でインスタンスmarine_iterを作成した後、next(marine_iter)を呼び出すたびに__next__メソッドが実行されます。メソッド内部のwhileループがリストの要素を順にチェックし、「イルカ」のように「ラ」を含まない要素はスキップされます。

条件に合う「クジラ」「ラッコ」「アザラシ」が順番に返され、3つの要素を返し終えると、リストの最後まで検索しても該当する要素がなくなります。その結果StopIterationが発生し、4回目のnext()関数はデフォルト値の「該当なし」を返しています。

カスタムイテレータクラスを使用することで、複雑なデータ構造や特殊な処理ロジックを持つイテレータを作成でき、アプリケーションの要件に応じた柔軟な実装が可能になります。

無限シーケンスの制御された取得

itertools.cycleのような無限シーケンス（無限に続くイテレータ）とnext関数を組み合わせると、必要な数だけ値を生成し、制御しながらデータを取得できます。連番生成や繰り返し処理で有効です。

import itertools def endless_animals(): animals = ['ニワトリ', 'ウシ', 'ブタ', 'ヒツジ'] for i, animal in enumerate(itertools.cycle(animals)): if i >= 8: # 8個で停止 break yield f"{animal}{i//4 + 1}" animal_cycle = endless_animals() print(next(animal_cycle, '終了')) print(next(animal_cycle, '終了'))

出力結果

ニワトリ1
ウシ1

この例では、itertools.cycleでリストを無限に繰り返すジェネレータendless_animalsを作成し、next関数で2回呼び出しているため、最初の2要素が出力されます。まず、animal_cycleジェネレータを作成します。next関数で1回目を呼び出すと、yieldで「ニワトリ1」が返されます。2回目に呼び出すと、cycleは次の「ウシ」に進み、「ウシ1」が返されます。ジェネレータ内部のif i >= 8: breakで、8個を超えて生成しないよう制御しています。

無限シーケンスを適切に制御することで、繰り返しパターンを持つデータの生成や、継続的なデータストリームの処理を効率的に実装できます。

条件付きフィルタリングとの連携

filter関数とnext関数を組み合わせると、特定の条件を満たす要素だけを順次取得できます。データの前処理（フィルタリング）と要素の取り出しを効率的に行えます。

def is_large_animal(name): large_animals = ['ゾウ', 'キリン', 'クマ', 'トラ'] return name in large_animals all_animals = ['ゾウ', 'ネズミ', 'キリン', 'ハト', 'クマ'] # filter関数で all_animals から is_large_animal がTrueを返すものだけを抽出 large_filter = filter(is_large_animal, all_animals) first_large = next(large_filter, '大型動物なし') second_large = next(large_filter, '大型動物なし') third_large = next(large_filter, '大型動物なし') # 3番目を取得 fourth_large = next(large_filter, '大型動物なし') # 4番目を取得（該当なしのはず） print(f"1番目の大型動物: {first_large}") print(f"2番目の大型動物: {second_large}") print(f"3番目の大型動物: {third_large}") print(f"4番目の大型動物: {fourth_large}")

出力結果

1番目の大型動物: ゾウ
2番目の大型動物: キリン
3番目の大型動物: クマ
4番目の大型動物: 大型動物なし

この例では、filter関数でall_animalsリストをフィルタリングし、条件に合う要素だけを取り出すイテレータlarge_filterを作成しています。next関数を4回呼び出すことで、条件に合う動物がすべて取り出され、最後にデフォルト値が出力されます。

まず、filterはall_animalsリスト（5要素）を順に調べ、is_large_animal関数がTrueを返す要素（「ゾウ」「キリン」「クマ」の3要素）だけを順次返すイテレータを作成します。next関数を1回目呼び出すと、イテレータの最初の要素「ゾウ」が返されます。2回目は次の「キリン」、3回目は最後の「クマ」が返されます。

4回目のnext関数呼び出しでは、large_filterイテレータ内に該当する要素がもう残っていないため、StopIterationエラーが発生する代わりに、第2引数で指定したデフォルト値「大型動物なし」が返されます。

フィルタリング機能と組み合わせることで、大量のデータから条件に合致する要素だけを効率的に抽出し、メモリ使用量を最小限に抑えながら処理できます。

複数イテレータの並列処理制御

複数のイテレータを同時に制御し、それぞれからnext関数で値を取得すると、関連するデータセットの並列処理ができます。ここでは、動物リストと生息地リストを同時に処理します。

animals = ['ペンギン', 'アザラシ', 'シロクマ'] habitats = ['南極', '海岸', '北極'] animal_iter = iter(animals) habitat_iter = iter(habitats) for i in range(2): animal = next(animal_iter, '不明') habitat = next(habitat_iter, '不明') print(f"{animal}の生息地: {habitat}")

出力結果

ペンギンの生息地: 南極
アザラシの生息地: 海岸

この例では、animalsとhabitatsの2つのリストからイテレータを作成し、forループ内で両方のイテレータからnext関数で要素を取り出しているため、2組のデータが出力されます。

まず、animal_iterとhabitat_iterを作成します。range(2)のforループが1回まわるたびに、next(animal_iter)とnext(habitat_iter)がそれぞれ実行され、両方のリストから同じ順番の要素が取り出されます。取り出された要素は組み合わされて出力されます。

複数のイテレータを並列制御することで、関連性のあるデータを効率的に組み合わせて処理でき、データの整合性を保ちながら複雑な操作を実行できます。