【Python 文法】初心者向けにイテレータを徹底解説！仕組みから作り方まで

Pythonの学習を進める中で、for文は毎日のように使いますよね。リストや文字列の要素を順番に取り出す、非常に便利な機能です。

でも、「なぜリストや文字列はfor文で順番に取り出せるんだろう？」と、その仕組みについて疑問に思ったことはありませんか？

そのカギを握るのが、今回解説する**「イテレータ」**です。

この記事では、特に初心者の方に向けて、イテレータの仕組みから作り方までを、一つひとつ丁寧に解説していきます。この記事を読み終える頃には、for文を見る目が少し変わっているはずです。

イテレータが何なのか、基本からわかる
for文が動く本当の仕組みがわかる
簡単なイテレータを自分で作れるようになる

それでは、さっそく見ていきましょう。

はじめに：Pythonのイテレータとは？
1. イテレータは「順番にデータを取り出せる道具」
2. 「繰り返し可能なオブジェクト（Iterable）」との違いは？
for文の裏側ではイテレータが動いている
1. forループの正体はiter()とnext()
2. コードで確認！iter()とnext()の使い方
Pythonでイテレータを自作する方法
なぜイテレータを使うの？そのメリットとは
1. メリット：メモリ効率が非常に良い
まとめ

はじめに：Pythonのイテレータとは？

まずは「イテレータって一体何？」というところから始めましょう。

イテレータは「順番にデータを取り出せる道具」

イテレータをすごく簡単に言うと、**「データのかたまりから、順番に一つずつ値を取り出すための道具」**です。

next()という特別な命令を使うと、次のデータを一つ取り出すことができます。これを繰り返して、最後のデータまで取り出し終えると、「もうデータはありませんよ」と教えてくれる、とても行儀の良い道具だとイメージしてください。

「繰り返し可能なオブジェクト（Iterable）」との違いは？

イテレータの話をすると、必ず「繰り返し可能なオブジェクト（Iterable）」という言葉が出てきます。この2つはセットで覚えるのがポイントです。

繰り返し可能なオブジェクト（Iterable）
- 簡単に言うと**「for文で使えるもの全般」**です。
- 私たちがよく使うリスト、タプル、文字列などがこれにあたります。
- このオブジェクトの役割は、自分自身を元にした**「イテレータを作ること」**です。
イテレータ（Iterator）
- Iterableから作られる**「実際にデータを取り出す役目のもの」**です。
- next()という命令で、データを一つずつ取り出す機能を持っています。

つまり、for文はまず、リストなどのIterableからイテレータを作り出し、そのイテレータからデータを一つずつ取り出している、という関係性になっています。

for文の裏側ではイテレータが動いている

私たちがfor num in [1, 2, 3]:と書くとき、Pythonの内部ではイテレータを使った地道な作業が行われています。

forループの正体はiter()とnext()

for文の動きを分解すると、実は以下のステップになっています。

リスト[1, 2, 3]（Iterable）から、iter()という関数を使ってイテレータを作ります。
ループの中でnext()という関数を使い、作られたイテレータから値を一つ取り出します。
取り出した値をnumという変数に入れます。
2と3を、イテレータが空になるまで繰り返します。
イテレータが空になるとStopIterationという合図が出され、for文はそれを察知してループを自動で終了します。

つまりfor文は、この一連の面倒な処理を一行で書けるようにしてくれる、便利なショートカットなのです。

コードで確認！iter()とnext()の使い方

実際にfor文を使わずに、リストの要素を取り出してみましょう。

# 繰り返し可能なオブジェクト（Iterable）
my_list = ["A", "B", "C"]

# 1. iter()関数でイテレータを作る
my_iterator = iter(my_list)

print(f"イテレータの型: {type(my_iterator)}")
# イテレータの型: <class 'list_iterator'>

# 2. next()関数で値を一つずつ取り出す
print(next(my_iterator))  # 出力: A
print(next(my_iterator))  # 出力: B
print(next(my_iterator))  # 出力: C

# 3. これ以上データがないので、StopIterationというエラーが発生する
# print(next(my_iterator)) # ここを実行するとエラーになる

このように、iter()でイテレータを作り、next()で一つずつ取り出す、というfor文の裏側の動きがよく分かりますね。

Pythonでイテレータを自作する方法

イテレータの仕組みがわかったら、今度は自分で作ってみましょう。自分で作ってみるのが、理解への一番の近道です。

イテレータを作るための2つのルール

Pythonでオリジナルのイテレータを作るには、クラスに2つの特別なメソッド（お約束の関数）を定義します。

__iter__(self)メソッド
- イテレータ自身を返すためのメソッドです。おまじないとしてreturn selfと書くことがほとんどです。
__next__(self)メソッド
- next()関数が呼ばれたときに、次に返す値を決めるメソッドです。
- もし返すデータがもう無い場合は、StopIterationという例外を発生させてループを終わらせます。

簡単なカウンタを自作してみよう（iter, next実装）

0から指定した数まで、1ずつ数を返すだけのシンプルなイテレータSimpleCounterを作ってみます。

class SimpleCounter:
    # 初期設定を行うメソッド
    def __init__(self, end):
        self.current = 0  # 現在の数を0で初期化
        self.end = end    # ゴールの数を設定

    # __iter__メソッドのお約束
    def __iter__(self):
        return self

    # next()が呼ばれたときの処理
    def __next__(self):
        # 現在の数がゴールより小さいかチェック
        if self.current < self.end:
            # 今の値をいったんvalueに保存
            value = self.current
            # 次のために、現在の数を1増やす
            self.current += 1
            # 保存しておいた値を返す
            return value
        else:
            # ゴールに達したら、ループを終わらせる合図を送る
            raise StopIteration

# 0, 1, 2, 3, 4 と5回数を返すイテレータを使ってみる
counter = SimpleCounter(5)

# 自作したイテレータがfor文で使えるか確認
for number in counter:
    print(number)

# 出力:
# 0
# 1
# 2
# 3
# 4

__iter__と__next__というルールを守ってクラスを作るだけで、for文で使える便利なオブジェクトが自作できました。

StopIterationでループの終わりを教える

__next__メソッドの中でraise StopIterationを呼び出すのは、非常に重要です。

これがないと、for文はいつループを終えればいいのか分からず、プログラムが止まらない無限ループになってしまいます。StopIterationは、イテレータがfor文に「お仕事はここまでです！」と伝えるための大切な合図なのです。

なぜイテレータを使うの？そのメリットとは

イテレータのメリットは、なんといってもメモリに優しいことです。

メリット：メモリ効率が非常に良い

例えば、1から1億までの数字が必要な場合を考えてみてください。

もしこれをリストで作ると、1億個の数値をすべてコンピュータのメモリに保存する必要があり、膨大なメモリを消費してしまいます。

# 1億個の要素を持つリスト。非常に多くのメモリを使う
# numbers = list(range(100000000))

しかしイテレータなら、next()が呼ばれた瞬間に次の値を計算して返すだけです。すべての値を事前にメモリに保存しておく必要がありません。

この特性のおかげで、非常に大きなデータ（例えば、巨大なファイルの1行ごとなど）を扱う場合でも、メモリ不足を心配することなく、効率的に処理を進めることができます。

まとめ

今回は、Python初心者の方に向けて「イテレータ」の基本を解説しました。

イテレータとは、データを順番に一つずつ取り出すための道具。
リストなどのIterableからiter()関数でイテレータが作られる。
for文は、このイテレータのnext()を繰り返し呼び出すことで動いている。
__iter__と__next__を実装すれば、イテレータは自作できる。
イテレータの最大のメリットは、メモリ効率が良いこと。

for文の裏側でこんな仕組みが動いていると知ると、なんだか面白いですよね。イテレータを理解することは、Pythonをより深く使いこなすための重要な一歩です。ぜひ、ご自身のコードでもこの仕組みを意識してみてください。