Summary  
This chapter explains nested loops: using a loop inside another loop to iterate through multiple sequences or dimensions, enabling you to print every combination of elements (for example, pairing each item in one list with every item in another) or traverse lists of lists.  

General domain of usage  
Inventory management

ネストされたループは、**単純なループの機能を拡張**し、**複数の次元にわたる繰り返し処理**を可能にします。これは、**多層的な在庫データの整理**や異なる部門間のスケジュール調整など、食料品店の環境でより複雑なタスクを扱う際に重要です。

アレックスが、ネストされたループを活用して効率を高め、食料品店の複雑なシナリオを管理する方法を紹介します。


ネストされたループは、**複数のシーケンスを同時にループ処理**する必要がある場合、プログラミングで**非常に有用**です。一つのループを別のループの中に配置することで、リストのリストのような**二次元以上の要素**を繰り返し処理できます。


# List of lists representing stock in different departments
department_stocks = [
    ["Apples", "Bananas", "Cherries"],  # Fruits
    ["Milk", "Cheese", "Butter"],       # Dairy
    ["Bread", "Bagels", "Muffins"]      # Bakery
]

print("Inventory Check:")
for department in department_stocks:
    print(department) # For each iteration of the outer loop, the entire sublist is accessed
    # The inner loop then iterates over the items in that sublist
    for item in department:
        print(f" - {item}")
    print("")  # Add a line break for clarity

`department_stocks` の**外側のループは各サブリスト**を順に処理し、それぞれのサブリストが異なる部門を表しています。**内側のループは各サブリスト内のすべてのアイテム**を順に処理します。外側のループは、内側のループが現在のサブリスト内のすべてのアイテムを処理し終えるまで、次のサブリストには進みません。


import unittest
import importlib
import io
from contextlib import redirect_stdout

def _dynamic_test(test_case, condition, success_message, failure_message):
    if condition:
        test_case._testMethodName = success_message
        test_case.assertTrue(True, success_message)
    else:
        test_case._testMethodName = failure_message
        test_case.fail(failure_message)

class TestSimpleNestedLists(unittest.TestCase):
    def test_groceries_structure(self):
        import user_code
        importlib.reload(user_code)
        groceries = getattr(user_code, 'groceries', None)
        expected = [["Tomatoes", "Lettuce"], ["Milk", "Cheese"]]
        _dynamic_test(
            self,
            groceries == expected,
            "groceries is correctly combined",
            f"Expected groceries = {expected}, but got {groceries}"
        )
        
    def test_output_items(self):
        import user_code
        importlib.reload(user_code)
        f = io.StringIO()
        with redirect_stdout(f):
            importlib.reload(user_code)
        output = f.getvalue().strip().splitlines()
        expected = ["Tomatoes", "Lettuce", "Milk", "Cheese"]
        found_all = all(any(word in line for line in output) for word in expected)
        _dynamic_test(
            self,
            found_all,
            "All expected item names are present in the output lines",
            f"Not all expected item names found in output lines. Expected words: {expected}, got lines: {output}"
        )
         
    def test_nested_loops_used(self):
        import user_code
        import inspect
        source = inspect.getsource(user_code)
        for_count = source.count('for')
        _dynamic_test(
            self,
            for_count >= 2,
            "At least two for loops (nested) are used in the code",
            f"Expected at least two for loops, found {for_count}"
        )
if __name__ == '__main__':
    unittest.main()


test_main.py

Pythonは高水準でインタプリタ型の汎用プログラミング言語です。HTML、CSS、JavaScriptなど主にウェブ開発で利用される言語とは異なり、Pythonはソフトウェア開発、データサイエンス、バックエンド開発など複数の分野でその多様性を発揮します。本コースでは、Pythonの基本的な概念を学び、プログラム終了時には独自の関数を作成できるスキルを身につけます。

このセクションでは、Pythonの基本を学び、作業スペースに慣れ、簡単な数学演算を実行し、結果を表示します。

このセクションでは、数値やテキストなどの項目をコンピュータのメモリに保存し、名前で取得する方法を学びます。さらに、Pythonにおけるテキスト操作の概要についても紹介します。

このセクションでは、ブール型データについて学び、特定の条件に応じて動作するプログラムの開発方法を習得します。

このセクションでは、データ型についてさらに学び、リスト、タプル、辞書を使用してさまざまな属性を1つの変数にまとめる方法を学びます。

このセクションでは、Pythonでループを作成する方法を学びます。これは、リスト、タプル、辞書を反復処理するために不可欠なスキルです。

この入門コースの締めくくりとして、いくつかの組み込み関数を探求し、その後に自分自身の関数を作成し始めます。

ネストされたループ

解答