本記事ではPythonで配列(リスト)の要素数を簡単に取得する方法について詳しく解説します。Pythonの標準機能であるlen関数を使えば、簡単に配列の長さを取得できます。
len関数とは
lenはPythonの組み込み関数で、配列の要素数を取得できます。配列だけでなく、シーケンス（リスト、タプル、文字列など）や集合（セット、辞書）の要素数も取得できます。
構文
len(オブジェクト)lenは引数にオブジェクトを1つ取り、そのオブジェクトの長さを整数値として返します。
使い方
以下に、リストの長さを取得する基本的な例を示します。
fruits = ["りんご", "バナナ", "オレンジ", "ぶどう"]
length = len(fruits)
print(length) # 出力: 4
empty_list = []
print(len(empty_list)) # 出力: 0
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
print(len(numbers)) # 出力: 5文字列の長さを取得することもできます。
text = "Hello, Python!"
print(len(text)) # 出力: 14（スペースと記号も含む）注意点
要素数のみを返す
len関数はオブジェクトの要素数のみを返し、内部の要素の値に対して操作を行いません。例えば、リスト内の数値の合計を求めたい場合はsum関数を使用する必要があります。
numbers = [10, 20, 30, 40, 50]
print(len(numbers)) # 出力: 5（要素数のみ）
print(sum(numbers)) # 出力: 150（要素の合計）空リストの扱い
空のリストに対してlen関数を使用すると0が返されます。これはエラーにならないため、条件分岐で空リストかどうかを簡単に判定できます。
empty_list = []
if len(empty_list) == 0:
print("リストは空です") # 出力: リストは空です
else:
print("リストには要素があります")処理速度の特性
len関数は定数時間O(1)で動作するため、リストのサイズに関係なく高速です。これはPythonがリストのサイズを内部で常に追跡しているためで、大きなリストでも瞬時に要素数を取得できます。
# 100万要素のリストでも瞬時に長さを取得
large_list = list(range(1000000))
print(f"リストの長さ: {len(large_list)}") # 出力: リストの長さ: 1000000指定した要素のみの要素の数の場合
特定の要素がリスト内に何回出現するかを知りたい場合は、countメソッドを使用します。
numbers = [1, 2, 3, 1, 4, 1, 5]
count_of_ones = numbers.count(1)
print(count_of_ones) # 出力: 3（数値1は3回出現）
fruits = ["りんご", "バナナ", "りんご", "オレンジ", "りんご"]
apple_count = fruits.count("りんご")
print(apple_count) # 出力: 3（"りんご"は3回出現）配列が多次元の場合
多次元リスト（ネストされたリスト）の場合、外側のリストの長さは簡単に取得できますが、内側のリストについては個別に長さを取得する必要があります。
matrix = [
[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9, 10]
]
# 外側のリストの長さ
outer_length = len(matrix)
print(outer_length) # 出力: 3
# 各内側リストの長さ
for i, inner_list in enumerate(matrix):
print(f"リスト{i}の長さ: {len(inner_list)}")
# 出力:
# リスト0の長さ: 3
# リスト1の長さ: 3
# リスト2の長さ: 4すべての内側リストの長さが同じかどうかを確認するには、次のようにします。
all_same_length = all(len(inner) == len(matrix[0]) for inner in matrix)
print(all_same_length) # 出力: False（この例では最後のリストの長さが異なる）まとめ
Pythonのlen関数は、データ操作の基本ツールとして頻繁に活躍します。配列の長さ確認だけでなく、条件分岐や繰り返し処理の制御、データ検証など幅広い場面で利用できます。
実際の開発では、len関数とループを組み合わせたデータ処理や、空チェックによる堅牢なエラー処理の実装など、シンプルながらも多彩な活用法があります。Pythonの基本機能をマスターすることで、より効率的で読みやすいコードが書けるようになるでしょう。
