第4章 データ構造 — リスト・辞書・タプル・集合

4.1 リスト(list)— 順番のあるデータの列

リストは複数の値を順番に並べて持つ入れ物です。角かっこ [ ] で作ります。

users = ["tanaka", "suzuki", "sato"]

print(users[0])       # tanaka(先頭は0番)
print(users[-1])      # sato(マイナスは後ろから)
print(len(users))     # 3(要素数)

users.append("yamada")   # 末尾に追加
users.remove("suzuki")   # 値を指定して削除
print(users)             # ['tanaka', 'sato', 'yamada']

スライス — 範囲の切り出し

>>> nums = [10, 20, 30, 40, 50]
>>> nums[1:3]      # 1番から3番の手前まで
[20, 30]
>>> nums[:2]       # 先頭から2番の手前まで
[10, 20]
>>> nums[2:]       # 2番から最後まで
[30, 40, 50]

並べ替えと集計

response_times = [120, 85, 340, 95, 2100]  # ミリ秒

print(max(response_times))     # 2100 — 最も遅い応答
print(min(response_times))     # 85
print(sum(response_times))     # 2740
print(sorted(response_times))  # [85, 95, 120, 340, 2100]

4.2 辞書(dict)— キーと値のペア

辞書は「名前(キー)で値を引ける」入れ物です。波かっこ { } で作ります。実務データのほとんどは辞書の形をしています。

account = {
    "username": "tanaka",
    "department": "情報システム部",
    "is_admin": False,
    "last_login": "2026-07-07",
}

print(account["username"])        # キーで値を取り出す
account["is_admin"] = True        # 値の変更
account["mfa_enabled"] = True     # 新しいキーの追加

# キーが無いかもしれない時は get() が安全(無ければNoneや既定値)
print(account.get("phone", "未登録"))   # 未登録

辞書のループでは items() でキーと値を同時に取り出せます。

for key, value in account.items():
    print(f"{key}: {value}")

実践 — ユーザーごとの失敗回数を数える

「キーが存在するかどうか」で処理を分けるのは辞書の定番パターンです。

failed_users = ["admin", "root", "admin", "tanaka", "admin"]

counts = {}
for user in failed_users:
    if user in counts:
        counts[user] = counts[user] + 1
    else:
        counts[user] = 1

print(counts)   # {'admin': 3, 'root': 1, 'tanaka': 1}

この「出現回数のカウント」は、ログ解析・不正検知の最重要パターンです。第13章で本格的に活用します。

4.3 タプル(tuple)— 変更できないリスト

タプルは丸かっこ ( ) で作る、後から変更できない並びです。

>>> server = ("192.168.1.10", 443)
>>> server[0]
'192.168.1.10'
>>> server[0] = "10.0.0.1"
Traceback (most recent call last):
  ...
TypeError: 'tuple' object does not support item assignment

4.4 集合(set)— 重複のない集まり

集合は重複を許さない入れ物で、「重複除去」と「比較(差分)」が得意です。

# アクセス元IPの重複を除いて種類数を数える
ips = ["10.0.0.5", "10.0.0.9", "10.0.0.5", "10.0.0.7", "10.0.0.5"]
unique_ips = set(ips)
print(unique_ips)        # {'10.0.0.5', '10.0.0.9', '10.0.0.7'}
print(len(unique_ips))   # 3

# 集合同士の演算
allowed = {"tanaka", "suzuki", "sato"}      # 許可リスト
actual  = {"tanaka", "suzuki", "yamada"}    # 実際にアクセスした人

print(actual - allowed)   # {'yamada'} — 許可されていないのにアクセスした人!
print(allowed - actual)   # {'sato'} — 許可されているが使っていない人
print(allowed & actual)   # {'tanaka', 'suzuki'} — 両方に含まれる人

4.5 内包表記 — ループを1行で書く

「リストから条件に合うものを選んで新しいリストを作る」処理は頻出なので、Pythonには専用の短い書き方があります。

logs = [
    "LOGIN OK user=tanaka",
    "LOGIN FAILED user=admin",
    "LOGIN FAILED user=root",
]

# 通常の書き方
failed = []
for line in logs:
    if "FAILED" in line:
        failed.append(line)

# 内包表記なら1行
failed = [line for line in logs if "FAILED" in line]
print(failed)

読み方は「logs の各 line のうち、FAILED を含むものを集めたリスト」。最初は通常のfor文で書き、慣れてきたら内包表記に書き換える、で構いません。

4.6 どの入れ物を使うべきか

まとめ

• リストは順序つきの列。インデックスは0始まり、スライスで切り出せる
• 辞書はキー→値。get() を使うと存在しないキーでも安全
• タプルは不変。変更されたくないデータを守れる
• 集合は重複除去と差分・共通部分の計算が得意
• 内包表記で「絞り込んで集める」が1行で書ける

練習問題

ports = [22, 80, 443, 3389, 8080]
well_known = [p for p in ports if p < 1024]
print(well_known)   # [22, 80, 443]

employees = {"tanaka", "suzuki", "sato"}
accounts = {"tanaka", "suzuki", "sato", "yamada", "test_user"}

orphans = accounts - employees
print(orphans)   # {'yamada', 'test_user'}

ips = ["10.0.0.5", "10.0.0.9", "10.0.0.5", "10.0.0.7", "10.0.0.5", "10.0.0.9"]

counts = {}
for ip in ips:
    counts[ip] = counts.get(ip, 0) + 1   # 無ければ0から数え始める

print(counts)                    # {'10.0.0.5': 3, '10.0.0.9': 2, '10.0.0.7': 1}
top_ip = max(counts, key=counts.get)
print(f"最多アクセス元: {top_ip} ({counts[top_ip]} 回)")