この Tips シリーズでは、#9 までに基本的なデータ構造を整理し、#10 以降は Python イディオム（Python 特有の慣用的な書き方）を紹介しています。
今回は、#11 (zip の使い方) の zip_longest でも登場した標準ライブラリ itertools を整理します。
itertools は、「for 文を書かずにイテレーションを組み立てる」ための道具箱のようなモジュールです。
ここでは用途の方向性が異なるため、代表的な関数を次の3つに分けて見ていきます。
chain は、複数のイテラブルを1本のイテレータとして順番につなげます。
import itertools
it = itertools.chain([1, 2, 3], [4, 5, 6])
list(it)
# [1, 2, 3, 4, 5, 6]
いつ使うか： 複数のリストやファイルの内容を順番に処理したいとき。+ 演算子と違い、メモリ効率が良いです。
この Tips シリーズでは、#9 までに基本的なデータ構造を整理し、 #10 以降は Python イディオム（Python 特有の慣用的な書き方）を紹介しています。
今回は、#13 (リスト内包表記) でも便利な使い方として触れた any / all の使い分け を整理します。
組み込み関数 all() は、すべての要素が真 であれば True を返します。any() は、1つでも真の要素があれば True を返します。
cats = ["chii", "mui", "teto"]
# すべての猫の名前は10文字未満か？
all(len(cat) < 10 for cat in cats)
# True
# 名前が4文字を超える猫はいるか？
any(len(cat) > 4 for cat in cats)
# False
この Tips シリーズでは、#9 までに基本的なデータ構造を整理し、 #10 以降は Python イディオム（Python 特有の慣用的な書き方）を紹介しています。
今回は、内包表記（#13 リスト内包表記、#14 辞書内包表記）との比較で登場してきた map / filter を整理します。
map(function, iterable) は、iterable の各要素に function を適用します。
戻り値はリストではなくイテレータ です。
cats = ["chii", "mui", "teto"]
list(map(lambda x: x + "_chan", cats))
# ['chii_chan', 'mui_chan', 'teto_chan']
この Tips シリーズでは、#9 までに基本的なデータ構造を整理し、 #10（enumerate）、 #11（zip）、 #12（sorted）、#13（リスト内包表記）で Pythonic な書き方を紹介してきました。
今回はその続編として、辞書内包表記を取り上げます。
辞書内包表記では、キーと値の対応関係を {key: value for ...} の形で簡潔に記述できます。
この Tips シリーズでは、#9 までに基本的なデータ構造を整理し、 #10（enumerate）、 #11（zip）、 #12（sorted） では Pythonic な書き方を紹介してきました。
今回は、Pythonらしいコードを書く上で絶対に外せない リスト内包表記 をまとめます。
リスト内包表記は Pythonイディオム（Python特有の慣用的な書き方） の代表例です。
これにより、次の効果が期待できます。
.append() を減らせるmap() と filter() の多くを置き換えられるこの Tips シリーズでは、#9 までにデータ構造を整理し、#10（enumerate）、#11（zip）で Pythonic な書き方を紹介してきました。
今回は、実務でも使用頻度が非常に高い sorted と key の使い方をまとめます。
この記事で学べること：
