三項演算子のネストと可読性のトレードオフ（Python）

# 基本形
status = "adult" if age >= 18 else "minor"

# if-else 文で書いた場合
if age >= 18:
    status = "adult"
else:
    status = "minor"

# 1 段階ネスト
grade = "A" if score >= 90 else "B" if score >= 70 else "C"

# 読みやすく整形
grade = (
    "A" if score >= 90 else
    "B" if score >= 70 else
    "C"
)

# 条件が複雑になると厳しい
result = (
    "excellent" if score >= 90 and attendance >= 0.95 else
    "good" if score >= 70 and attendance >= 0.80 else
    "needs_improvement"
)

# 悪い例：2 段階ネスト
category = (
    "infant" if age < 1 else
    "toddler" if age < 3 else
    "child" if age < 13 else
    "teenager" if age < 20 else
    "adult"
)

# 改善案 1：bisect を使う
import bisect

def get_category(age):
    breakpoints = [1, 3, 13, 20]
    categories = ["infant", "toddler", "child", "teenager", "adult"]
    return categories[bisect.bisect(breakpoints, age)]

# 改善案 2：明示的な if-elif
def get_category(age):
    if age < 1:
        return "infant"
    elif age < 3:
        return "toddler"
    elif age < 13:
        return "child"
    elif age < 20:
        return "teenager"
    else:
        return "adult"

# else 側ネスト（比較的読みやすい）
result = "A" if x > 0 else "B" if x == 0 else "C"

# 条件側ネスト（非常に読みにくい）
result = "yes" if (True if condition else False) else "no"

# value 側ネスト（これも厳しい）
result = ("inner_a" if inner_cond else "inner_b") if outer_cond else "outer"

# 許容範囲：単純な変換
labels = ["even" if n % 2 == 0 else "odd" for n in numbers]

# 危険：ネストした三項演算子
labels = [
    "zero" if n == 0 else "positive" if n > 0 else "negative"
    for n in numbers
]

# さらに危険：内包表記自体もネスト
matrix = [
    ["X" if cell else "O" if cell is None else "." for cell in row]
    for row in grid
]

# 改善案：関数に切り出す
def cell_symbol(cell):
    if cell:
        return "X"
    elif cell is None:
        return "O"
    else:
        return "."

matrix = [[cell_symbol(cell) for cell in row] for row in grid]

# 微妙な例：代入式と三項演算子
result = value if (value := compute()) is not None else default

# より危険：複数の代入式
output = (
    processed if (processed := transform(data := fetch())) else
    fallback(data)
)

# 辞書マッピングの例
status_messages = {
    "pending": "お待ちください",
    "approved": "承認されました",
    "rejected": "却下されました",
}
message = status_messages.get(status, "不明なステータス")

# match 文（Python 3.10 以降）
match status:
    case "pending":
        message = "お待ちください"
    case "approved":
        message = "承認されました"
    case "rejected":
        message = "却下されました"
    case _:
        message = "不明なステータス"