Pythonのジェネレーター（yield）とは？イテレーターの作り方を解説

1. ジェネレーターとは？初心者に優しい基礎知識

1. ジェネレーターとは？初心者に優しい基礎知識

Pythonのジェネレーター（Generator）とは、一言でいうと「必要なときに、必要な分だけデータを作って渡してくれる仕組み」のことです。プログラミング初心者の方には、「魔法の注文窓口」をイメージすると分かりやすいでしょう。

通常の関数はreturnを使って一度にすべての結果を返して終了しますが、ジェネレーターはyield（イールド）というキーワードを使います。これにより、値を一つ返した後も関数の状態を「一時停止」して保存しておき、次に呼ばれたときに「その続きから」処理を再開できるのが最大の特徴です。

まずは、一番シンプルな仕組みをコードで見てみましょう。リストを作らずに、呼び出すたびに挨拶を返す例です。

def greeting_generator():
    print("--- 1回目の呼び出し ---")
    yield "こんにちは！"
    
    print("--- 2回目の呼び出し ---")
    yield "さようなら！"

# ジェネレーターオブジェクトを作成
gen = greeting_generator()

# 1つ目の値を取り出す
print(next(gen))
# 2つ目の値を取り出す
print(next(gen))

このプログラムを実行すると、1つ目のyieldで処理が止まり、次にnext()で呼ばれるまで2回目のプリント文は実行されません。このように「実行を一時停止できる」という性質が、Pythonでの効率的なデータ処理を支えています。

2. yieldを使った基本的なジェネレーター

2. yieldを使った基本的なジェネレーター

以下は1から3までの数字を順番に返すジェネレーターの例です。

def number_generator():
    yield 1
    yield 2
    yield 3

for num in number_generator():
    print(num)

1
2
3

yieldを使うことで、関数が一度に全ての値を返すのではなく、呼び出しごとに次の値を返します。

3. 大量データ処理でのメリット

3. 大量データ処理でのメリット

通常のリストは全データをメモリに保持しますが、ジェネレーターは必要な分だけ生成するため、メモリ効率が良いです。

def read_lines():
    for i in range(1, 6):
        yield f"{i}行目のデータ"

for line in read_lines():
    print(line)

1行目のデータ
2行目のデータ
3行目のデータ
4行目のデータ
5行目のデータ

この方法なら、大きなファイルでも一行ずつ処理でき、メモリ消費を最小限に抑えられます。

4. next()関数で手動制御

4. next()関数で手動制御

ジェネレーターはnext()関数を使って手動で値を取り出せます。

gen = number_generator()

print(next(gen))  # 1
print(next(gen))  # 2
print(next(gen))  # 3

1
2
3

最後の要素を取り出した後でさらにnext()を呼び出すと、StopIteration例外が発生します。

5. 無限ジェネレーターの例

5. 無限ジェネレーターの例

ジェネレーターは条件を付けなければ無限に値を生成できます。

def infinite_counter():
    num = 1
    while True:
        yield num
        num += 1

counter = infinite_counter()
for _ in range(5):
    print(next(counter))

1
2
3
4
5

この例では数が増え続けるため、使う側で終了条件を決める必要があります。

6. イテレーターとの関係

6. イテレーターとの関係

ジェネレーターは__iter__()と__next__()メソッドを自動で持つため、イテレーターの作成を簡単にする仕組みです。

通常のクラスでイテレーターを作ると複雑ですが、ジェネレーターならyieldを使うだけで簡潔に書けます。

7. 実用例：偶数だけを生成するジェネレーター

7. 実用例：偶数だけを生成するジェネレーター

条件を加えることで、必要なデータだけを生成できます。

def even_numbers(limit):
    for n in range(limit + 1):
        if n % 2 == 0:
            yield n

for n in even_numbers(10):
    print(n)

0
2
4
6
8
10

無駄なデータを持たず、必要な値だけを順次生成できるのがジェネレーターの強みです。