コードスニペット集

よく使うコードパターンを、すぐにコピー＆実行できる形でまとめました。
各スニペットは そのまま動く完全なコード です。気に入ったものは自分のプロジェクトに持っていってください。

リスト内包表記

リストを効率的に作成する記法

PYTHON

# 基本
squares = [x**2 for x in range(10)]
print(squares)

# 条件付き
even_squares = [x**2 for x in range(10) if x % 2 == 0]
print(even_squares)

# ネスト
matrix = [[i*j for j in range(5)] for i in range(3)]
print(matrix)

Output

辞書内包表記

辞書を効率的に作成する記法

PYTHON

squares = {x: x**2 for x in range(5)}
print(squares)

# 2つのリストから辞書を作成
keys = ['a', 'b', 'c']
values = [1, 2, 3]
d = {k: v for k, v in zip(keys, values)}
print(d)

Output

例外処理

エラーを適切に処理する基本パターン

PYTHON

def safe_divide(a, b):
    try:
        result = a / b
    except ZeroDivisionError:
        return "ゼロで除算はできません"
    except TypeError as e:
        return f"型エラー: {e}"
    except Exception as e:
        return f"予期しないエラー: {e}"
    else:
        return result
    finally:
        # 必ず実行される（例: クリーンアップ）
        pass

print(safe_divide(10, 2))
print(safe_divide(10, 0))
print(safe_divide(10, "x"))

Output

ソートとフィルタリング

辞書のリストをソート/絞り込みする頻出パターン

PYTHON

students = [
    {'name': 'Alice', 'score': 85, 'city': 'Tokyo'},
    {'name': 'Bob', 'score': 92, 'city': 'Osaka'},
    {'name': 'Charlie', 'score': 78, 'city': 'Tokyo'},
]

# 点数で降順ソート
by_score = sorted(students, key=lambda x: x['score'], reverse=True)
print("点数順:")
for s in by_score:
    print(f"  {s['name']}: {s['score']}")

# Tokyoのみ抽出
tokyo = [s for s in students if s['city'] == 'Tokyo']
print("\nTokyo居住者:")
for s in tokyo:
    print(f"  {s['name']}")

# filter + lambda
even_scores = list(filter(lambda x: x['score'] >= 80, students))
print("\n80点以上:", [s['name'] for s in even_scores])

Output

二分探索

ソート済みリストから O(log n) で目標値を探す

PYTHON

def binary_search(arr, target):
    """ソート済みリストから target を二分探索。見つからなければ -1"""
    left, right = 0, len(arr) - 1
    while left <= right:
        mid = (left + right) // 2
        if arr[mid] == target:
            return mid
        elif arr[mid] < target:
            left = mid + 1
        else:
            right = mid - 1
    return -1

sorted_list = [1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15, 17, 19]
print(binary_search(sorted_list, 7))    # 3
print(binary_search(sorted_list, 100))  # -1

Output

クイックソート

再帰で書く、教科書的なクイックソート

PYTHON

def quicksort(arr):
    if len(arr) <= 1:
        return arr
    pivot = arr[len(arr) // 2]
    left   = [x for x in arr if x < pivot]
    middle = [x for x in arr if x == pivot]
    right  = [x for x in arr if x > pivot]
    return quicksort(left) + middle + quicksort(right)

print(quicksort([3, 6, 8, 10, 1, 2, 1]))

Output

フィボナッチ数列（メモ化）

functools.lru_cache で動的計画法を簡潔に書く

PYTHON

# functools は既に使用可能（import 不要）
@functools.lru_cache(maxsize=None)
def fib(n):
    if n <= 1:
        return n
    return fib(n-1) + fib(n-2)

print([fib(i) for i in range(10)])
print(f"fib(30) = {fib(30)}")

Output

デコレータ（実行時間計測 / ログ）

関数の振る舞いを @ 一行で拡張する

PYTHON

# functools, datetime は既に使用可能
def timer(func):
    @functools.wraps(func)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        start = datetime.datetime.now()
        result = func(*args, **kwargs)
        elapsed = (datetime.datetime.now() - start).total_seconds()
        print(f"{func.__name__}: {elapsed:.4f}秒")
        return result
    return wrapper

def logger(func):
    @functools.wraps(func)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print(f"call {func.__name__}({args}, {kwargs})")
        return func(*args, **kwargs)
    return wrapper

@timer
@logger
def sum_n(n):
    return sum(range(n))

sum_n(1000000)

Output

ジェネレータ（無限列も書ける）

大量データをメモリを使わずに処理する

PYTHON

# 基本的なジェネレータ
def count_up_to(n):
    count = 1
    while count <= n:
        yield count
        count += 1

for num in count_up_to(5):
    print(num)

# 無限フィボナッチ
def fibonacci_generator():
    a, b = 0, 1
    while True:
        yield a
        a, b = b, a + b

fib = fibonacci_generator()
print([next(fib) for _ in range(10)])

Output

コードスニペット集

📐 基本構文（リスト/辞書 内包表記・例外処理）

リスト内包表記

辞書内包表記

例外処理

📊 データ処理（ソート・フィルタリング）

ソートとフィルタリング

🧮 アルゴリズム（探索・ソート・メモ化）

二分探索

クイックソート

フィボナッチ数列（メモ化）

🛠️ 便利な関数（デコレータ・ジェネレータ）

デコレータ（実行時間計測 / ログ）

ジェネレータ（無限列も書ける）