目次

• in, not in 演算子とは？
• リストに対する in, not in
• 文字列に対する in, not in
• 辞書に対する in, not in
• 集合に対する in, not in
• タプルに対する in, not in
• パフォーマンスの考慮
• 実用的な使用例

in, not in 演算子とは？

Pythonの in および not in 演算子は、ある要素がシーケンス（リスト、タプル、文字列など）やコレクション（辞書、集合など）に含まれているかどうかを判定するための演算子です。

基本的な構文は次の通りです：

要素 in シーケンス  # 要素がシーケンスに含まれていれば True、そうでなければ False
要素 not in シーケンス  # 要素がシーケンスに含まれていなければ True、そうでなければ False

リストに対する in, not in

リストに対して in を使用すると、特定の要素が含まれているかを調べることができます。

fruits = ["apple", "banana", "cherry"]
print("apple" in fruits)  # True
print("grape" in fruits)  # False
print("orange" not in fruits)  # True

文字列に対する in, not in

文字列では、部分文字列が含まれているかをチェックできます。

text = "Python is powerful"
print("Python" in text)  # True
print("java" in text)  # False
print("is" not in text)  # False

辞書に対する in, not in

辞書に対して in を使用すると、キーが含まれているかを調べることができます。

data = {"name": "Alice", "age": 25, "city": "Tokyo"}
print("name" in data)  # True
print("Alice" in data)  # False
print("country" not in data)  # True

集合に対する in, not in

集合でも要素の存在を確認できます。

numbers = {1, 2, 3, 4, 5}
print(3 in numbers)  # True
print(6 not in numbers)  # True

タプルに対する in, not in

タプルでも in を使うことができます。

colors = ("red", "blue", "green")
print("blue" in colors)  # True
print("yellow" not in colors)  # True

パフォーマンスの考慮

in 演算子のパフォーマンスはデータ型によって異なります。

• リスト、タプルでは線形検索（O(n)）
• 辞書、集合ではハッシュテーブルによる検索（O(1)）

import time

big_list = list(range(1000000))
big_set = set(big_list)

start = time.time()
999999 in big_list  # 遅い
print("リスト検索時間:", time.time() - start)

start = time.time()
999999 in big_set  # 速い
print("セット検索時間:", time.time() - start)

実用的な使用例

条件分岐でリストを使う:

allowed_users = ["Alice", "Bob", "Charlie"]
user = "Alice"

if user in allowed_users:
    print("アクセス許可")
else:
    print("アクセス拒否")

文字列のフィルタリング:

text = "The quick brown fox"
if "fox" in text:
    print("動物がいます！")