先生と生徒の会話形式で理解しよう

生徒

「Pythonでリストの中にリストや辞書を入れるってどういうことですか？」

先生

「それはリストや辞書をネストするという方法で、多次元データを扱えるようになります。」

生徒

「多次元データって難しそう…どんなときに使うんですか？」

先生

「例えば、成績表や住所録といった、階層的で複雑な情報を整理したいときに使います。順を追って見てみましょう！」

-

1. ネストとは何？

ネスト（入れ子）とは、リストの中にリストや辞書を入れる構造のことです。イメージは引き出しの中に小さな箱が入っている状態です。

こうすると複数の関連する情報を一つにまとめて管理できます。

2. リストの中にリストを入れて多次元配列にする

まずはネスト例として、テーブル形式のデータを作ってみます。


table = [
    ["名前", "年齢", "国"],
    ["たろう", 20, "日本"],
    ["じろう", 25, "アメリカ"]
]
print(table[1][0])  # たろうを取り出す


たろう

このように一つの変数で行と列を扱えるので便利です。

辞書はキーと値をペアで管理します。ネストすると次のように複雑な情報も扱えます。


students = {
    "たろう": {"年齢": 20, "国": "日本"},
    "じろう": {"年齢": 25, "国": "アメリカ"}
}
print(students["じろう"]["国"])


アメリカ

辞書のキーを使えば名前で直接情報を取り出せ、見通しが良くなります。

リストと辞書を混ぜて使うこともできます。たとえば、複数の生徒をまとめて管理する場合。


data = [
    {"名前": "たろう", "得点": [80, 90, 85]},
    {"名前": "じろう", "得点": [75, 88, 92]}
]
print(data[1]["得点"][2])  # じろうの3回目の得点を取得

このように複雑だけど整理されたデータ構造が作れます。

-

例えばアンケート結果や売上データを扱うときに役立ちます。

ネストを深くしすぎるとコードを読むときにわかりにくくなることがあります。適度な深さにとどめることが大切です。

ネストしたデータが複雑すぎたら、関数やクラスで処理を分けるとよいです。

ネストしたリストや辞書はfor文でループ処理できます。


for student in data:
    print(student["名前"], student["得点"])

これで構造を保ったまままとめて処理できます。

住所録アプリや社員名簿など、階層的な情報を扱うアプリ作りにピッタリです。辞書で登録、リストで一覧表示、と組み合わせる設計が便利です。