listは、項目を_順番_に並べて持つ、変更可能なコレクションです。
ほとんどのコレクション（組み込みのtuple、dict、setを参照）と同様に、配列はあらゆるデータ型（複数のデータ型でもかまいません）への参照を保持できます。他の配列を入れることもできます。
シーケンスと同じように、項目には左からの0-based index番号と、右からの-1-based index番号でアクセスできます。
配列は、スライス記法または<list>.copy()を使って、全体または一部をコピーできます。
配列は、min()/max()、<list>.index()、<list>.append()、<list>.reverse()のような共通のシーケンス操作と変更可能なシーケンス操作の両方をサポートします。
配列の要素は、for item in <list>という構文を使って繰り返し処理できます。
要素のインデックスと要素の値の両方が必要なときは、for index, item in enumerate(<list>)を使えます。
内部的には、listsは動的配列として実装されています。JavaのArrayList型に似ており、長さがわからない同じようなデータ（文字列、数値、セットなど）のまとまりを格納するのによく使われます。
配列は非常に柔軟で便利なデータ構造で、Pythonの多くの組み込みメソッドや操作は、出力として配列を生成します。
作成
listは、角括弧（[]）と要素の間のカンマを使って_リテラル_として宣言できます：
>>> no_elements = []
>>> no_elements
[]
>>> one_element = ["Guava"]
>>> one_element
['Guava']
>>> elements_separated_with_commas = ["Parrot", "Bird", 334782]
>>> elements_separated_with_commas
['Parrot', 'Bird', 334782]
読みやすくするために、listの中に要素や入れ子になったデータ構造が多いときは、改行を使えます：
>>> lots_of_entries = [
"Rose",
"Sunflower",
"Poppy",
"Pansy",
"Tulip",
"Fuchsia",
"Cyclamen",
"Lavender"
]
>>> lots_of_entries
['Rose', 'Sunflower', 'Poppy', 'Pansy', 'Tulip', 'Fuchsia', 'Cyclamen', 'Lavender']
# Each data structure is on its own line to help clarify what they are.
>>> nested_data_structures = [
{"fish": "gold", "monkey": "brown", "parrot": "grey"},
("fish", "mammal", "bird"),
['water', 'jungle', 'sky']
]
>>> nested_data_structures
[{'fish': 'gold', 'monkey': 'brown', 'parrot': 'grey'}, ('fish', 'mammal', 'bird'), ['water', 'jungle', 'sky']]
list()コンストラクターは、引数なしで使うことも、_イテラブル_を引数として使うこともできます。
イテラブル内の要素はコンストラクターによって順に取り出され、順番にlistへ追加されます：
>>> no_elements = list()
>>> no_elements
[]
# The tuple is unpacked and each element is added.
>>> multiple_elements_from_tuple = list(("Parrot", "Bird", 334782))
>>> multiple_elements_from_tuple
['Parrot', 'Bird', 334782]
# The set is unpacked and each element is added.
>>> multiple_elements_from_set = list({2, 3, 5, 7, 11})
>>> multiple_elements_from_set
[2, 3, 5, 7, 11]
listコンストラクターをstringやdictと一緒に使ったときの結果は、意外に思えるかもしれません：
# String elements (Unicode code points) are iterated through and added *individually*.
>>> multiple_elements_string = list("Timbuktu")
>>> multiple_elements_string
['T', 'i', 'm', 'b', 'u', 'k', 't', 'u']
# Unicode separators and positioning code points are also added *individually*.
>>> multiple_code_points_string = list('अभ्यास')
>>> multiple_code_points_string
['अ', 'भ', '्', 'य', 'ा', 'स']
# The iteration default for dictionaries is over the keys, so only key data is inserted into the list.
>>> source_data = {"fish": "gold", "monkey": "brown"}
>>> multiple_elements_dict_1 = list(source_data)
['fish', 'monkey']
listコンストラクターは_イテラブル_（または何もなし）しか引数に取らないため、_イテラブルでない_オブジェクトは型エラーを発生させます。
そのため、要素が1つのlistは、リテラルで作るほうがずっと簡単です。
# Numbers are not iterable, and so attempting to create a list with a number passed to the constructor fails.
>>> one_element = list(16)
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: 'int' object is not iterable
# Tuples *are* iterable, so passing a one-element tuple to the constructor does work, but it's awkward
>>> one_element_from_iterable = list((16,))
>>> one_element_from_iterable
[16]
要素へのアクセス
配列内の項目（他のシーケンス型であるstrやtupleの項目も同様）には、0-based indexと_角括弧記法_でアクセスできます。
インデックスは、leftからright（0から始まる）、または**rightからleft**（-1から始まる）へ進みます。
左からのインデックス ⟹
|
0
👇🏾 |
1
👇🏾 |
2
👇🏾 |
3
👇🏾 |
4
👇🏾 |
5
👇🏾 |
| P |
y |
t |
h |
o |
n |
👆🏾
-6 |
👆🏾
-5 |
👆🏾
-4 |
👆🏾
-3 |
👆🏾
-2 |
👆🏾
-1 |
|
⟸ 右からのインデックス |
>>> breakfast_foods = ["Oatmeal", "Fruit Salad", "Eggs", "Toast"]
# Oatmeal is at index 0 or index -4.
>>> breakfast_foods[0]
'Oatmeal'
>>> breakfast_foods[-4]
'Oatmeal'
# Eggs are at index -2 or 2
>>> breakfast_foods[-2]
'Eggs'
>>> breakfast_foods[2]
'Eggs'
# Toast is at -1
>>> breakfast_foods[-1]
'Toast'
list内の要素の一部には、スライス記法（<list>[start:stop]）でアクセスできます。
_スライス_は、start <= index < stopとなる位置indexの要素の並びとして定義されます。
_スライス操作_では、切り出した項目のコピーが返り、元のlistは変更されません。
[start:stop:step]のようにstepパラメーターを使うと、listの要素を「飛ばしながら」取り出したり、絞り込んだりできます（たとえば、stepを2にすると、範囲内の1つおきの要素が選ばれます）：
>>> colors = ["Red", "Purple", "Green", "Yellow", "Orange", "Pink", "Blue", "Grey"]
# If there is no step parameter, the step is assumed to be 1.
>>> middle_colors = colors[2:6]
>>> middle_colors
['Green', 'Yellow', 'Orange', 'Pink']
# If the start or stop parameters are omitted, the slice will
# start at index zero, and will stop at the end of the list.
>>> primary_colors = colors[::3]
>>> primary_colors
['Red', 'Yellow', 'Blue']
配列を扱う
配列に対して組み込みのsum()関数を使うと、配列内のすべての数値の合計が戻り値として返ります：
>>> number_list = [1, 2, 3, 4]
>>> sum(number_list)
10
len()関数を使えば、配列の_長さ_も取得できます：
>>> long_list = ["A", "B", "C", "D", "E", "F", "G", "H", "I", "J"]
>>> len(long_list)
10
配列は、さまざまな方法で組み合わせることもできます：
# Using the plus + operator unpacks each list and creates a new list, but it is not efficient.
>>> new_via_concatenate = ["George", 5] + ["cat", "Tabby"]
>>> new_via_concatenate
['George', 5, 'cat', 'Tabby']
# Likewise, using the multiplication operator * is the equivalent of using + n times.
>>> first_group = ["cat", "dog", "elephant"]
>>> multiplied_group = first_group * 3
>>> multiplied_group
['cat', 'dog', 'elephant', 'cat', 'dog', 'elephant', 'cat', 'dog', 'elephant']
配列は_イテレーター_を提供し、他の_シーケンス型_と同じようにループできます。
# Looping through the list and printing out each element.
>>> colors = ["Orange", "Green", "Grey", "Blue"]
>>> for item in colors:
... print(item)
...
Orange
Green
Grey
Blue
loopsとiteratorsについてのより詳しい説明は、loopsのコンセプトを完了してください。
学習演習
