概要（内包表記の「条件付き」は“選ぶ・変換する”を1行で完結させる技）
内包表記に条件を組み込むと、要素を選び（フィルタ）ながら、必要に応じて変換（if-else）までを1行で書けます。for＋appendの定番より短く、何をしたいかが明確になります。重要なのは「フィルタ if は末尾」「if-else は式の中」「条件の順番を軽い→重いにする」の3点です。これを守るだけで、読みやすくて速いコードになります。
基本の使い方（ここが重要）
フィルタ条件（if）は最後に書く
内包表記の構文は「[式 for 変数 in イテラブル if 条件]」。末尾の if は“取り込むか捨てるか”のフィルタです。
# 0〜9から偶数だけ選ぶ
evens = [x for x in range(10) if x % 2 == 0]
「条件は軽く」「変換は後で」を基本線にすると、無駄な計算を減らせます。
変換を条件で分岐する（if-else は式の中に書く）
「Aならこう変換、Bなら別の変換」を1行にできます。ここでの if-else は“式”で、フィルタではありません。
# 偶数はそのまま、奇数は二乗にする
mixed = [x if x % 2 == 0 else x * x for x in range(6)]
「フィルタの if（末尾）」と「式の if-else（先頭）」は役割が違う、が最重要ポイントです。
重要ポイントの深掘り（順序最適化・複数条件・例外と欠損の扱い）
条件の順序は「軽い→重い」にする
最初に安い判定で間引き、重い計算は後回しにします。計算コストの高い関数や正規表現は、必要な要素にだけ適用するのが鉄則です。
def heavy(x): return x**3 - x**2 + x # 例：重い
def cheap(x): return x % 2 == 0 # 軽い
result = [heavy(x) for x in range(10_000) if cheap(x)]
複数条件は「and / or」で組み合わせる
複合条件は短絡評価（先に false なら後は評価しない）を活かせます。これも軽い→重いの順に並べます。
# 100未満かつ3の倍数だけ
vals = [x for x in data if x < 100 and x % 3 == 0]
None や欠損を安全に扱う（guard を先に）
比較できないものが混じると例外の原因になります。まず“存在ガード”で落とし、次に比較します。
rows = [{"score": 85}, {"score": None}, {"score": 92}]
safe = [r for r in rows if r["score"] is not None and r["score"] >= 90]
例外発生を避ける（内包に try/except は入れない）
内包は“作る”ための構文です。失敗しやすい処理は小さな関数に切り出して使うのが正解です。
def safe_int(s):
try:
return int(s)
except ValueError:
return None
nums = [n for n in (safe_int(s) for s in strings) if n is not None]
実務での使いどころ（テキスト整形・抽出・辞書/集合内包の条件）
テキストの抽出と整形（軽いフィルタ→正規表現）
import re
pat = re.compile(r"[A-Za-z]{3,}")
# 空・短い文字列を捨ててから正規表現
tokens = [m.group(0).lower()
for s in lines if s and len(s) >= 3
for m in pat.finditer(s)]
辞書内包の条件（キーや値で選んで変換）
rows = [{"name":"alice","score":85},{"name":"bob","score":70}]
passed = {r["name"]: r["score"] for r in rows if r["score"] >= 80}
辞書内包は「何をキーに、何を値に」するかが明確で、読みやすさが高いです。
集合内包で重複排除しつつ条件抽出
# 拡張子集合（空拡張子を捨てる）
exts = {p.suffix.lower() for p in paths if p.suffix}
集合内包は自動的に重複が消えるので、正規化に向きます。
ネスト内包で二次元データを条件付きで平坦化
grid = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]
# 偶数だけをフラットに
evens = [v for row in grid for v in row if v % 2 == 0]
よくある落とし穴の回避（副作用禁止・過度な複雑化・可読性）
副作用（print・書き込み）を内包に入れない
内包は“作る”場所。副作用は通常の for で分けると、意図が明確になり安全です。
values = [f(x) for x in data if cond(x)] # 生成
for x in values: print(x) # 出力
過度なネストや条件は分割する
読みにくくなったら素直に分けます。途中結果に名前を与えるだけで理解度が跳ね上がります。
filtered = (x for x in items if cheap_check(x))
result = [heavy(x) for x in filtered if heavy_check(x)]
速度が欲しいなら「前取り」する
ループ内で何度も使う関数や属性参照は外で束縛し、コストを下げます。
lower = str.lower
normalized = [lower(w) for w in words if w]
例題で身につける（定番から一歩先まで）
例題1：フィルタ＋変換（順序最適化）
users = [{"name":"alice","age":25},
{"name":"bob","age":0},
{"name":"cara","age":30}]
adults = [u["name"].capitalize() for u in users if u["age"] >= 20]
例題2：if-else でラベル付け
labels = ["偶数" if x % 2 == 0 else "奇数" for x in range(1, 6)]
例題3：None を最後に送る安全キー（sorted と併用）
rows = [{"name":"alice","score":85},
{"name":"bob","score":None},
{"name":"cara","score":92}]
safe_key = lambda r: (r["score"] is None, r["score"] if r["score"] is not None else float("inf"))
sorted_rows = sorted(rows, key=safe_key)
passed = [r for r in sorted_rows if r["score"] is not None and r["score"] >= 80]
例題4：辞書/集合内包の条件付き
items = {"A":3, "b":2, "C":3, "d":1}
# 値が2以上だけ、小文字キーへ変換
filtered = {k.lower(): v for k, v in items.items() if v >= 2}
names = ["Alice","","Bob","Cara","Bob"]
unique = {n.lower() for n in names if n} # 空を除外して重複排除
まとめ
「条件付きの内包表記」は、フィルタ（末尾の if）と変換（式の if-else）を正しく使い分けるのが核心です。条件の順序は軽い→重いにし、None など比較不可の値は先にガードして安全に。例外を伴う処理は関数へ切り出し、副作用は内包から分離する。辞書・集合・ネスト内包まで広げれば、抽出・整形・正規化を短く、速く、堅牢に書けます。まずは小さなデータで「フィルタ→変換」の型を体に入れ、読みやすさを最優先に設計しましょう。