Python入門：iterable (イテラブル) って何？ forループの仕組みを徹底解説！

こんにちは。ゆうせいです。

新人エンジニアの皆さん、Pythonでのプログラミング、楽しんでいますか？

きっと、リストや文字列を扱うときに for ループをたくさん使っていることでしょう。

my_list = [1, 2, 3]
for item in my_list:
    print(item)

こんな風に書くと、リストの中身が順番に出てきて便利ですよね。

でも、なぜ for ループはリストや文字列では使えるのに、例えばただの数値（整数）では使えないのか、不思議に思ったことはありませんか？

その秘密の鍵を握っているのが、今回解説する「iterable（イテラブル）」という概念なんです。

この仕組みを知れば、Pythonの「繰り返し処理」への理解がグッと深まりますよ！

iterable (イテラブル) とは？

すごく簡単に言ってしまうと、iterableとは「forループで順番に中身を取り出せるモノ」のことです。

「反復可能」なんて訳されたりもしますね。

皆さんがよく使う、これらは全部iterableです。

• リスト ([1, 2, 3])
• タプル ((1, 2, 3))
• 文字列 ("hello")
• 辞書 ({"a": 1, "b": 2}) (キーを順番に取り出せます)
• セット ({1, 2, 3})

これらはすべて、「中身を一つずつ順番に取り出す」という共通の能力を持っています。

for ループは、この「能力を持っているモノ」しか受け付けてくれないんです。

例え話：ペッツ（PEZ）のお菓子

懐かしいお菓子の「森永ペッツ」を想像してみてください。

キャラクターの頭がついたケース（ディスペンサー）に、ブロック状のお菓子（リフィル）が詰まっていますよね。

あのケースが「iterable」です。

ケースは「お菓子を順番に取り出せる」という能力を持っています。

for ループは「ペッツのケース（iterable）をくれ！そしたら中身を一個ずつ出してあげるよ」と待っているイメージです。

iterableの相棒、「iterator (イテレータ)」

さて、「ケースがiterable」なのは分かりました。

では、for ループが始まると、Pythonの内部では何が起きているのでしょう？

ここで登場するのが「iterator（イテレータ）」という相棒です。

• iterable (イテラブル): ペッツのケース本体。データの「入れ物」。
• iterator (イテレータ): お菓子を一個ずつカシャンと押し出す「仕組み」そのもの。

for ループが始まると、まずPythonはiterable（ケース）に「君専用のイテレータ（押し出す仕組み）をちょうだい！」とお願いします。

（専門用語で言うと、__iter__() メソッドが呼ばれます）

iterableは「はい、どうぞ」と、自分専用のiteratorを新しく作って渡します。

for ループは、その渡されたiteratorに対して「次のお菓子ちょうだい！」とお願いします。

（専門用語で言うと、__next__() メソッドが呼ばれます）

iteratorは「はい、どうぞ」と一個お菓子（データ）を渡します。iteratorは「次はここからだな」と、自分の位置を覚えています。

for ループは、iteratorからお菓子がなくなるまで「次ちょうだい！」と聞き続けます。

そして、ついにiteratorが「もう空っぽだよ！」（StopIteration例外）と伝えると、for ループは「了解！仕事おわり！」となって終了します。

これが for ループの裏側で起きていることの全体像です。

iterableとiteratorの違い：重要な注意点

「なんだか似ててややこしい！」と思いますよね。

ここが一番大事なポイントなので、しっかり押さえてください。

• iterable (ケース) は、何回でも使えます。
• iterator (押し出す仕組み) は、基本「一回使い切り」です。

どういうことでしょう？

ペッツのケース（iterable）は、中身が空になっても、また新しいお菓子（データ）を詰めれば何回でも使えますよね。

for ループでリストを何回も回せるのは、for ループが始まるたびに、リスト（iterable）が「新品のiterator」を渡してくれるからです。

しかし、iterator（押し出す仕組み）自体は、一度「空っぽだよ！」と言ったら、もうお菓子をくれません。

一度最後まで進んだら、そのiteratorは役目を終えてしまうんです。

やってしまいがちなミス

この「iteratorは使い切り」という性質を知らないと、こんなミスをすることがあります。

my_list = [1, 2, 3]

# iter()関数で、手動でiteratorを作ってみます
my_iterator = iter(my_list)

print("1回目のループ")
for item in my_iterator:
    print(item)
# 出力:
# 1回目のループ
# 1
# 2
# 3

print("2回目のループ")
# さっき使い切ったiteratorを、もう一度使おうとすると…
for item in my_iterator:
    print(item)
# 出力:
# 2回目のループ
# (何も表示されない！)

2回目のループでは何も表示されません！

なぜなら、my_iterator という「押し出す仕組み」は、1回目のループで既に最後まで進んで「空っぽ」になってしまったからです。

もし2回目もループさせたいなら、もう一度リスト（iterable）にお願いして、

my_iterator2 = iter(my_list)

というように、「新品のiterator」をもらう必要があるんです。

普段 for item in my_list: と書いている時は、Pythonが自動で毎回新品のiteratorを作ってくれているので、私たちが意識する必要がないだけなんですね。

なぜこんな面倒な仕組みが？ (メリット)

「全部iterableだけでやればいいのに、なぜiteratorなんて分けるの？」

そう思うかもしれません。

この仕組みには、大きなメリットが2つあります。

1. 統一的な操作ができる

Pythonにはリスト、文字列、辞書、ファイルなど、いろんな「入れ物」があります。

for ループは、相手がどんな形の「入れ物」でも気にしません。

ただ「iteratorをちょうだい」とお願いして、「次ちょうだい」と聞くだけです。

このおかげで、私たちはどんなiterableなモノでも、同じ for ループという文法で扱えるわけです。これはとても便利！

2. メモリに優しい (超重要)

これが最大のメリットです。

もし、10億件のデータが記録された巨大なログファイルがあると想像してください。

iterableな仕組みがなかったら、for ループで処理するために、まず10億件のデータを「全部」メモリに読み込まないといけません。

パソコンのメモリが足りなくて、パンクしてしまいますよね。

でもiteratorの仕組みなら大丈夫。

iteratorは「次ちょうだい」と言われたときに、「一個だけ」データをファイルから読み込んで渡します。

10億件のデータを一度にメモリに置くのではなく、必要な分（一個）だけをその都度用意するんです。

おかげで、どれだけ巨大なデータでも、少ないメモリで効率よく処理できる！

これは、Pythonがデータ分析やWebサーバーなど、大きなデータを扱う分野で活躍できる大きな理由の一つです。

まとめと次のステップ

お疲れ様でした！

iterableとiteratorの関係、なんとなく掴めたでしょうか？

• iterable (イテラブル): for ループで回せる資格を持つモノ（リストや文字列など）。
• iterator (イテレータ): iterableから作られる、一個ずつデータを取り出す「使い切りの道具」。

for ループは、iterableからiteratorを作ってもらい、iteratorが空になるまでデータを取り出す、という仕組みで動いています。

この仕組みを理解できたら、あなたはもう初心者卒業です！

次に学ぶステップとしては、以下の二つがおすすめです。

1. ジェネレータ (Generator)yield というキーワードを使って、この「iterator」をとても簡単に自作できる仕組みです。メモリ効率の良いプログラムを作るために必須の知識ですよ。
2. リスト内包表記 (List Comprehension)iterableなモノから、新しいリストを簡潔に作るためのカッコいい書き方です。new_list = [x * 2 for x in my_list] のような書き方を見たことがありませんか？

Pythonは奥が深いですが、こうした「裏側の仕組み」を知ると、コードの書き方が変わり、エラーの解決も早くなります。

ぜひ、怖がらずに色々なiterableを for ループで回してみてくださいね！応援しています。

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投稿者プロフィール

山崎講師代表取締役

セイ・コンサルティング・グループ株式会社代表取締役。
岐阜県出身。
2000年創業、2004年会社設立。
IT企業向け人材育成研修歴業界歴20年以上。
すべての無駄を省いた費用対効果の高い「筋肉質」な研修を提供します！
この記事に間違い等ありましたらぜひお知らせください。

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