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Pythonの any() と all() の違いと使い分け

2025/06/04に公開

はじめに

Pythonで複数の条件を一度にチェックしたいとき、any() と all() を使うとコードがシンプルで読みやすくなります。
しかし、それぞれの挙動を混同してしまうことも少なくありません。

「条件をひとつでも満たせば True になるのはどちらか？」
「すべて満たす必要があるのはどちらか？」
「空リストを渡したらどうなるのか？」

本記事では、any() と all() の違いと使い分けのポイントを具体例とともに解説します。

1. 基本の使い方

`any()`：ひとつでも `True` があれば `True`

any([False, False, True])  # → True

`all()`：すべてが `True` なら `True`

all([True, True, True])  # → True
all([True, False, True])  # → False

このように、any は「ひとつでもOK」、all は「すべてがOK」 という違いがあります。

2. 実務でよくあるパターン

✅ `any()`：任意の要素が辞書かどうか調べる

element = {
    "values": [1, "text", {"key": "value"}, [1, 2, 3]]
}

contains_dict = any(isinstance(item, dict) for item in element['values'])
print(contains_dict)  # True

ひとつでも満たしていれば良い場合、any() を使います。

💡 isinstance() の補足はこちら → type()とisinstance()の違い

✅ `all()`：すべての要素が整数かどうか調べる

numbers = [1, 2, 3, 4]
only_ints = all(isinstance(n, int) for n in numbers)
print(only_ints)  # True

すべての要素が条件を満たす必要がある場合、all() を使います。

3. 空リストに注意

any([]) は False、all([]) は True になる点は要注意です。

any([])  # False
all([])  # True

all() は「False になる要素が見つからなかったときに True を返す」関数です。

なぜ all([]) が True になるかというと、「すべての要素が条件を満たす」という条件において、そもそもチェック対象がなければ「反証がないのでOK」とみなされるからです（数学的には「空集合に対する全称命題は真」とされます）。

4. 応用：フィルタ処理で使う

リストの中から、いずれかの条件を満たす要素だけを抽出したい場合は any() が便利です。

data = ["apple", "orange", "grape", "melon"]
keywords = ["app", "gra"]

# どれか1つでもキーワードを含む要素を抽出
result = [item for item in data if any(kw in item for kw in keywords)]
print(result)  # ['apple', 'grape']

一方で、すべての条件を満たす要素を抽出したい場合は all() を使います。

data = ["grapefruit", "pineapple", "apple", "grape", "melon"]
keywords = ["app", "le"]

# すべてのキーワードを含む要素を抽出
strict_result = [item for item in data if all(kw in item for kw in keywords)]
print(strict_result)  # ['pineapple', 'apple']

このように、any() と all() を使い分けることで、条件に応じた柔軟なフィルタ処理が可能になります。

おわりに

any() と all() は使いどころを押さえるととても便利です。

any()：どれかひとつでも満たしている場合
all()：すべて満たしている必要がある場合

シンプルな構文で複雑な条件チェックが書けるので、コードの見通しも良くなります。
ぜひ、実際のコードでも使い分けを意識してみてください。

本記事が参考になれば幸いです。