Python len関数とは？長さや要素数を取得する方法

みなさん、Pythonでデータの大きさや要素数を知りたいとき、どうやって調べていますか？

「文字列の文字数は？」「リストにいくつの要素があるの？」「辞書のキーの数は？」

こんな疑問、よくありますよね。

実は、Pythonにはlen関数という便利な機能があります。 これを使えば、様々なデータの長さや要素数を簡単に取得できるんです。

この記事では、len関数の基本的な使い方から実践的な活用法まで、初心者にも分かりやすく解説します。 あなたもlen関数をマスターして、もっと効率的にプログラミングしてみませんか？

len関数って何？

len関数は、Pythonでオブジェクトの長さや要素数を取得するための組み込み関数です。

簡単に言うと、「いくつあるか」を教えてくれる関数なんです。

基本的な使い方

len関数の基本的な書き方を見てみましょう。

# 基本的な使い方
text = "Hello, Python!"
text_length = len(text)
print(f"文字列の長さ: {text_length}")

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
list_length = len(numbers)
print(f"リストの要素数: {list_length}")

実行結果はこちらです。

文字列の長さ: 14 リストの要素数: 5

**len()**にデータを渡すだけで、長さや要素数が分かります。 とてもシンプルで使いやすいですね。

len関数の特徴

len関数には、以下のような特徴があります。

• 組み込み関数: importなしでどこでも使える
• 高速処理: データサイズに関係なく瞬時に結果を返す
• 汎用性: 様々なデータ型に対応
• 直感的: シンプルで理解しやすい

Pythonプログラミングで最も頻繁に使用される基本的な関数の一つです。

使える・使えないデータ型

len関数が使えるデータ型と使えないデータ型を確認しましょう。

# len関数が使えるデータ型
print("=== 使えるデータ型 ===")

# 文字列
print(f"文字列: {len('Hello')}")

# リスト
print(f"リスト: {len([1, 2, 3])}")

# タプル
print(f"タプル: {len((1, 2, 3))}")

# 辞書
print(f"辞書: {len({'a': 1, 'b': 2})}")

# セット
print(f"セット: {len({1, 2, 3})}")

print("
=== 使えないデータ型 ===")

# 数値型では使えない
try:
    print(len(42))
except TypeError:
    print("整数: TypeError - 数値型はlen関数をサポートしていません")

try:
    print(len(3.14))
except TypeError:
    print("小数: TypeError - 数値型はlen関数をサポートしていません")

実行結果はこちらです。

=== 使えるデータ型 === 文字列: 5 リスト: 3 タプル: 3 辞書: 2 セット: 3 === 使えないデータ型 === 整数: TypeError - 数値型はlen関数をサポートしていません 小数: TypeError - 数値型はlen関数をサポートしていません

数値や真偽値（True/False）では使えないので注意しましょう。

文字列での使い方

基本的な文字列の長さ取得

文字列でのlen関数の使用例を見てみましょう。

# 様々な文字列の例
strings = [
    "Hello",
    "Python",
    "こんにちは",
    "プログラミング",
    "Hello, 世界！",
    ""  # 空文字列
]

for text in strings:
    print(f"'{text}' の長さ: {len(text)}")

実行結果はこちらです。

'Hello' の長さ: 5 'Python' の長さ: 6 'こんにちは' の長さ: 5 'プログラミング' の長さ: 8 'Hello, 世界！' の長さ: 10 '' の長さ: 0

日本語も正しくカウントできています。 空文字列の場合は0を返します。

実用的な文字列処理

文字列の長さチェックを使った実用的な例を紹介します。

# パスワードの長さ検証
def validate_password(password):
    min_length = 8
    max_length = 20
    
    length = len(password)
    
    if length < min_length:
        return f"パスワードは{min_length}文字以上にしてください（現在: {length}文字）"
    elif length > max_length:
        return f"パスワードは{max_length}文字以下にしてください（現在: {length}文字）"
    else:
        return f"パスワードの長さは適切です（{length}文字）"

# テストしてみよう
test_passwords = ["123", "password123", "very_long_password_example"]

for password in test_passwords:
    result = validate_password(password)
    print(f"'{password}': {result}")

実行結果はこちらです。

'123': パスワードは8文字以上にしてください（現在: 3文字） 'password123': パスワードの長さは適切です（12文字） 'very_long_password_example': パスワードは20文字以下にしてください（現在: 26文字）

len(password) でパスワードの文字数をチェックして、適切な長さかを判定できます。

文字列の切り詰め

長すぎる文字列を適切な長さに切り詰める方法です。

def truncate_string(text, max_length):
    if len(text) <= max_length:
        return text
    else:
        return text[:max_length-3] + "..."

# 長い文字列をテスト
long_text = "これは非常に長い文字列の例です。この文字列は指定された長さを超える可能性があります。"

for max_len in [10, 20, 30]:
    truncated = truncate_string(long_text, max_len)
    print(f"最大{max_len}文字: '{truncated}' (実際の長さ: {len(truncated)})")

実行結果はこちらです。

最大10文字: 'これは非常に長い文...' (実際の長さ: 10) 最大20文字: 'これは非常に長い文字列の例です。この文字列は指...' (実際の長さ: 20) 最大30文字: 'これは非常に長い文字列の例です。この文字列は指定された長さを超える可能性があり...' (実際の長さ: 30)

len(text) <= max_length で文字列が長すぎるかをチェックしています。

リストでの使い方

リストの要素数取得

リストでのlen関数の使用例を見てみましょう。

# 様々なリストの例
lists = [
    [],                              # 空のリスト
    [1],                            # 単一要素
    [1, 2, 3, 4, 5],                # 数値リスト
    ["apple", "banana", "cherry"],   # 文字列リスト
    [1, "hello", 3.14, True],       # 混合型リスト
]

for i, lst in enumerate(lists, 1):
    print(f"リスト{i}: {lst}")
    print(f"  要素数: {len(lst)}")

実行結果はこちらです。

リスト1: [] 要素数: 0 リスト2: [1] 要素数: 1 リスト3: [1, 2, 3, 4, 5] 要素数: 5 リスト4: ['apple', 'banana', 'cherry'] 要素数: 3 リスト5: [1, 'hello', 3.14, True] 要素数: 4

リストの種類に関係なく、要素数を正確にカウントできます。

安全なリストアクセス

リストの長さをチェックして、安全に要素にアクセスする方法です。

def safe_get_item(lst, index):
    if 0 <= index < len(lst):
        return lst[index]
    else:
        return f"インデックス {index} は範囲外です（リスト長: {len(lst)}）"

# テストしてみよう
sample_list = ["a", "b", "c", "d", "e"]

for index in [-1, 0, 2, 5, 10]:
    result = safe_get_item(sample_list, index)
    print(f"インデックス {index}: {result}")

実行結果はこちらです。

インデックス -1: インデックス -1 は範囲外です（リスト長: 5） インデックス 0: a インデックス 2: c インデックス 5: インデックス 5 は範囲外です（リスト長: 5） インデックス 10: インデックス 10 は範囲外です（リスト長: 5）

0 <= index < len(lst) でインデックスが有効な範囲内かをチェックできます。

リストの統計情報

リストの長さを使った統計情報の取得例です。

def list_statistics(lst):
    if not lst:  # 空のリストの場合
        return "空のリストです"
    
    length = len(lst)
    
    # 数値のみのリストかチェック
    if all(isinstance(item, (int, float)) for item in lst):
        return {
            "長さ": length,
            "最小値": min(lst),
            "最大値": max(lst),
            "合計": sum(lst),
            "平均": sum(lst) / length
        }
    else:
        return {
            "長さ": length,
            "データ型": "混合型"
        }

# テストしてみよう
test_lists = [
    [1, 2, 3, 4, 5],
    ["hello", "world", "python"],
    [],
    [1.5, 2.7, 3.2]
]

for lst in test_lists:
    stats = list_statistics(lst)
    print(f"リスト {lst}:")
    if isinstance(stats, str):
        print(f"  {stats}")
    else:
        for key, value in stats.items():
            print(f"  {key}: {value}")
    print()

実行結果はこちらです。

リスト [1, 2, 3, 4, 5]: 長さ: 5 最小値: 1 最大値: 5 合計: 15 平均: 3.0 リスト ['hello', 'world', 'python']: 長さ: 3 データ型: 混合型 リスト []: 空のリストです リスト [1.5, 2.7, 3.2]: 長さ: 4 最小値: 1.5 最大値: 3.2 合計: 7.4 平均: 1.85

リストの長さを使って、様々な統計情報を計算できます。

辞書・タプル・セットでの使い方

辞書のキー数取得

辞書でのlen関数は、キーの数を取得します。

# 辞書の例
user_profile = {
    "name": "田中太郎",
    "age": 28,
    "email": "tanaka@example.com",
    "city": "東京"
}

print(f"辞書: {user_profile}")
print(f"キー数: {len(user_profile)}")

# 辞書に要素を追加
user_profile["hobby"] = "読書"
print(f"hobby追加後のキー数: {len(user_profile)}")

# 辞書から要素を削除
del user_profile["city"]
print(f"city削除後のキー数: {len(user_profile)}")

実行結果はこちらです。

辞書: {'name': '田中太郎', 'age': 28, 'email': 'tanaka@example.com', 'city': '東京'} キー数: 4 hobby追加後のキー数: 5 city削除後のキー数: 4

辞書の値ではなく、キーの数をカウントしています。

タプルの要素数取得

タプルでの使用例を見てみましょう。

# 様々なタプルの例
coordinates_2d = (10, 20)
coordinates_3d = (10, 20, 30)
colors = ("red", "green", "blue")
mixed_tuple = (1, "hello", 3.14, True)

tuples = [coordinates_2d, coordinates_3d, colors, mixed_tuple]

for i, tpl in enumerate(tuples, 1):
    print(f"タプル{i}: {tpl}")
    print(f"  要素数: {len(tpl)}")

実行結果はこちらです。

タプル1: (10, 20) 要素数: 2 タプル2: (10, 20, 30) 要素数: 3 タプル3: ('red', 'green', 'blue') 要素数: 3 タプル4: (1, 'hello', 3.14, True) 要素数: 4

タプルの要素数に応じて、処理を分けることができます。

セットの要素数取得

セット（集合）では、重複を除いた要素数を取得できます。

# セットの例
numbers_set = {1, 2, 3, 4, 5}
print(f"セット: {numbers_set}")
print(f"要素数: {len(numbers_set)}")

# 重複がある場合
original_list = [1, 2, 3, 2, 4, 3, 5, 1]
unique_set = set(original_list)

print(f"
元のリスト: {original_list}")
print(f"  要素数: {len(original_list)}")
print(f"セットに変換: {unique_set}")
print(f"  一意な要素数: {len(unique_set)}")
print(f"重複除去された要素数: {len(original_list) - len(unique_set)}")

実行結果はこちらです。

セット: {1, 2, 3, 4, 5} 要素数: 5 元のリスト: [1, 2, 3, 2, 4, 3, 5, 1] 要素数: 8 セットに変換: {1, 2, 3, 4, 5} 一意な要素数: 5 重複除去された要素数: 3

セットを使うことで、データの重複を除去して一意な要素数を取得できます。

実践的な活用例

データの一意性チェック

データに重複があるかどうかをチェックする関数です。

def check_data_uniqueness(data_list):
    original_count = len(data_list)
    unique_count = len(set(data_list))
    duplicate_count = original_count - unique_count
    
    return {
        "総データ数": original_count,
        "一意データ数": unique_count,
        "重複データ数": duplicate_count,
        "重複率": f"{(duplicate_count / original_count * 100):.1f}%" if original_count > 0 else "0%",
        "一意性": duplicate_count == 0
    }

# テストデータ
test_datasets = [
    [1, 2, 3, 4, 5],                    # 完全に一意
    [1, 2, 3, 2, 4, 3, 5],             # 重複あり
    ["apple", "banana", "apple", "cherry"],  # 文字列の重複
]

for dataset in test_datasets:
    result = check_data_uniqueness(dataset)
    print(f"データセット: {dataset}")
    for key, value in result.items():
        print(f"  {key}: {value}")
    print()

実行結果はこちらです。

データセット: [1, 2, 3, 4, 5] 総データ数: 5 一意データ数: 5 重複データ数: 0 重複率: 0.0% 一意性: True データセット: [1, 2, 3, 2, 4, 3, 5] 総データ数: 7 一意データ数: 5 重複データ数: 2 重複率: 28.6% 一意性: False データセット: ['apple', 'banana', 'apple', 'cherry'] 総データ数: 4 一意データ数: 3 重複データ数: 1 重複率: 25.0% 一意性: False

len(data_list) と len(set(data_list)) を比較することで、重複の有無を判定できます。

設定ファイルの検証

必要な設定項目が揃っているかをチェックする関数です。

def validate_config(config_dict, required_keys):
    config_key_count = len(config_dict)
    required_key_count = len(required_keys)
    
    missing_keys = set(required_keys) - set(config_dict.keys())
    extra_keys = set(config_dict.keys()) - set(required_keys)
    
    return {
        "設定項目数": config_key_count,
        "必須項目数": required_key_count,
        "不足キー": list(missing_keys),
        "余分キー": list(extra_keys),
        "有効": len(missing_keys) == 0
    }

# テスト設定
required_keys = ["database_url", "api_key", "debug_mode"]

test_config = {
    "database_url": "sqlite:///app.db",
    "api_key": "secret123",
    "extra_setting": "not_required"
}

result = validate_config(test_config, required_keys)
print("設定検証結果:")
for key, value in result.items():
    print(f"  {key}: {value}")

実行結果はこちらです。

設定検証結果: 設定項目数: 3 必須項目数: 3 不足キー: ['debug_mode'] 余分キー: ['extra_setting'] 有効: False

len(missing_keys) == 0 で必須項目が全て揃っているかを判定できます。

まとめ

Python len関数の基本から実践的な使い方まで詳しく解説しました。

今回学んだポイント

基本的な使い方

• len関数で様々なデータの長さ・要素数を取得
• 文字列では文字数、リストでは要素数を取得
• 辞書ではキー数、セットでは一意な要素数を取得

実践的な活用場面

• 入力検証とデータチェック
• 安全なデータアクセス
• 統計情報の計算
• 重複データの検出

注意点

• 数値型や真偽値では使用できない
• セットでは重複が自動的に除去される
• 日本語文字も正しくカウントされる

len関数は、データの状態を把握するための基本的でとても重要な関数です。 ぜひ様々な場面で活用して、より安全で効率的なPythonプログラムを作ってみてください！