Python all関数入門｜すべてがTrueか確認する基礎

複数の条件を一度にチェックしたいとき、どうしていますか？

みなさん、こんな場面に遭遇したことはありませんか？

「リストの全部の要素が条件を満たしているか確認したい」 「フォームのすべての項目が入力されているかチェックしたい」 「データがすべて正しいか一度に判定したい」

実は、Python の all() 関数を使えば、こんな悩みが一発で解決できるんです。

今回は、初心者でも簡単に使える all() 関数の基本から実践的な活用法まで、わかりやすく解説していきます。 この記事を読めば、複数の条件判定が驚くほど簡単になりますよ！

all関数って何？基本を理解しよう

all() 関数は、すべての要素が True かどうかを判定する Python の組み込み関数です。

簡単に言うと、「みんなが OK なら OK、一つでも NG なら NG」という判定をしてくれる便利な関数なんです。

基本的な使い方を見てみよう

# 基本的な使い方
print(all([True, True, True]))   # True
print(all([True, False, True]))  # False
print(all([False, False, False])) # False

このコードでは、all() 関数にリストを渡しています。

最初の例では、すべてが True なので結果も True になります。 2番目の例では、一つでも False があるので結果は False になります。 3番目の例では、すべて False なので結果も False になります。

空のリストの場合はどうなる？

# 空のリストの場合
print(all([]))  # True（空の場合は True）

ちょっと不思議に思えるかもしれませんが、空のリストの場合は True を返します。 これは「何も問題がない」という意味で True になると覚えておきましょう。

数値で使ってみよう

all() 関数は数値でも使えます。 どんな仕組みになっているか見てみましょう。

数値の真偽値判定

# 数値の場合（0以外は True）
print(all([1, 2, 3, 4]))     # True
print(all([1, 2, 0, 4]))     # False（0は False）
print(all([1, 2, 3, -1]))    # True（負数も True）

Pythonでは、0 だけが False として扱われます。 それ以外の数値（正数・負数・小数）は、すべて True として判定されます。

実用的な例を試してみよう

# すべての値が正数かチェック
numbers = [5, 10, 15, 20]
result = all(num > 0 for num in numbers)
print(result)  # True

この例では、num > 0 という条件を各数値に対してチェックしています。 for num in numbers でリストの各要素を取り出して条件を確認しているんです。

# すべての値が偶数かチェック
numbers = [2, 4, 6, 8]
result = all(num % 2 == 0 for num in numbers)
print(result)  # True

num % 2 == 0 は「2で割った余りが0」という意味です。 つまり、偶数かどうかをチェックしています。

文字列でも大活躍

文字列の判定でも all() 関数は活躍します。

文字列の基本チェック

# 文字列の場合（空文字列は False）
strings = ["hello", "world", "python"]
print(all(strings))  # True

strings = ["hello", "", "python"]
print(all(strings))  # False（空文字列があるため）

空文字列（""）は False として扱われます。 つまり、すべての文字列に何か文字が入っているかをチェックできるんです。

文字列の条件チェック

# すべての文字列が条件を満たすかチェック
words = ["python", "programming", "practice"]

# すべて5文字以上かチェック
result = all(len(word) >= 5 for word in words)
print(result)  # True

len(word) でそれぞれの文字列の長さを取得しています。 すべて5文字以上かどうかを一度にチェックできました。

# すべて小文字かチェック
result = all(word.islower() for word in words)
print(result)  # True

word.islower() は文字列がすべて小文字かどうかを判定するメソッドです。 このように、文字列の特定の条件も一括でチェックできます。

複雑な条件も楽々チェック

all() 関数は、もっと複雑な条件判定にも使えます。

辞書データの条件チェック

# 学生の成績データ
students = [
    {"name": "太郎", "score": 85},
    {"name": "花子", "score": 92},
    {"name": "次郎", "score": 78}
]

# 全員が70点以上かチェック
passed = all(student["score"] >= 70 for student in students)
print(f"全員合格: {passed}")  # 全員合格: True

辞書の中の値も簡単にチェックできます。 student["score"] で各学生の点数を取り出して、70点以上かどうかを判定しています。

# 全員が90点以上かチェック
excellent = all(student["score"] >= 90 for student in students)
print(f"全員優秀: {excellent}")  # 全員優秀: False

今度は90点以上の条件でチェックしてみました。 一人でも90点未満がいるので、結果は False になります。

フォームバリデーションの実例

# フォームデータの検証
form_data = {
    "name": "田中太郎",
    "email": "tanaka@example.com",
    "age": 25,
    "terms": True
}

# すべての必須項目が入力されているかチェック
required_fields = ["name", "email", "age"]
all_filled = all(form_data.get(field) for field in required_fields)
print(f"必須項目OK: {all_filled}")  # 必須項目OK: True

form_data.get(field) で各フィールドの値を安全に取得しています。 もしフィールドが存在しなかったり空だったりすると、False として判定されます。

もう少し詳しい条件も見てみましょう。

# すべての条件が満たされているかチェック
conditions = [
    form_data.get("name"),           # 名前が入力済み
    form_data.get("email"),          # メールが入力済み
    form_data.get("age", 0) >= 18,   # 18歳以上
    form_data.get("terms", False)    # 利用規約に同意
]

valid_form = all(conditions)
print(f"フォーム有効: {valid_form}")  # フォーム有効: True

条件をリストにまとめて、一度に判定することもできます。 これなら、複雑な条件でも見やすくて管理しやすいですね。

any関数との違いを理解しよう

all() 関数とよく比較される any() 関数との違いを確認しましょう。

動作の違い

data = [True, False, True]

# all(): すべてがTrueの場合のみTrue
print(all(data))  # False

# any(): 一つでもTrueがあればTrue
print(any(data))  # True

all() は「全部が OK」、any() は「一つでも OK」という違いがあります。

使い分けの例

# テストの点数
scores = [85, 92, 78, 88]

# 全員が80点以上かチェック（all）
all_passed = all(score >= 80 for score in scores)
print(f"全員80点以上: {all_passed}")  # 全員80点以上: False

# 誰か一人でも90点以上かチェック（any）
someone_excellent = any(score >= 90 for score in scores)
print(f"誰か90点以上: {someone_excellent}")  # 誰か90点以上: True

「全員が条件を満たしているか」なら all()、「誰か一人でも条件を満たしているか」なら any() を使います。

実践的な活用場面

all() 関数が実際に使われる場面を見てみましょう。

APIデータの検証

# APIから取得したデータの検証
api_data = [
    {"id": 1, "name": "商品A", "price": 100},
    {"id": 2, "name": "商品B", "price": 200},
    {"id": 3, "name": "商品C", "price": 150}
]

# すべてのデータが有効かチェック
valid_data = all(
    item.get("id") and 
    item.get("name") and 
    item.get("price", 0) > 0
    for item in api_data
)
print(f"データ有効: {valid_data}")  # データ有効: True

APIから取得したデータが正しいかどうかを一度にチェックできます。 item.get("id") で ID が存在するか、item.get("price", 0) > 0 で価格が正の数かを確認しています。

アプリケーションの設定チェック

# アプリケーションの設定チェック
config = {
    "database_url": "localhost:5432",
    "api_key": "secret_key",
    "debug": False,
    "port": 8000
}

# 必須設定がすべて存在するかチェック
required_configs = ["database_url", "api_key", "port"]
config_complete = all(config.get(key) for key in required_configs)
print(f"設定完了: {config_complete}")  # 設定完了: True

アプリケーションの必須設定がすべて揃っているかを簡単にチェックできます。

ユーザー権限の確認

# ユーザーの権限確認
user_permissions = ["read", "write", "execute"]
required_permissions = ["read", "write"]

# 必要な権限がすべて揃っているかチェック
has_permissions = all(perm in user_permissions for perm in required_permissions)
print(f"権限OK: {has_permissions}")  # 権限OK: True

perm in user_permissions でユーザーが必要な権限を持っているかを確認しています。

まとめ：all関数で効率的な条件判定を

all() 関数は、Python プログラミングで複数の条件を一度にチェックしたいときの強い味方です。

今回学んだポイントを整理してみましょう。

基本的な特徴：

• all() 関数はすべての要素が True の場合のみ True を返す
• 空のリストでは True を返す
• 一つでも False があると False を返す

活用できる場面：

• 数値、文字列、複雑な条件判定まで幅広く活用できる
• フォームデータの検証
• APIデータの確認
• 設定値やユーザー権限のチェック

使い分けのポイント：

• 「全部が OK」なら all()
• 「一つでも OK」なら any()

データ検証やフォームチェックなど、実際の開発でも頻繁に使用される関数です。

ぜひ今度のプログラミングで all() 関数を試してみてください。 きっと「こんなに簡単だったのか！」と驚かれると思います。

複数の条件を一度にチェックしたい場面では、all() 関数が大活躍しますよ！