Pythonのプログラミングにおいて、データを効率的に扱う能力は非常に重要です。この章では、Pythonに組み込まれている強力なコレクション（データ構造）であるリスト、タプル、辞書、セットを学びます。これらのデータ構造は、他の言語における配列、ハッシュマップ、集合などと似ていますが、Pythonならではの便利な特性やメソッドを持っています。これらを理解し、使いこなすことが「Pythonらしい」コードを書くための第一歩です。
リストは、複数の要素を順序付けて格納できるコレクションです。他の言語における「動的配列」に最も近い存在です。
基本的な使い方 (REPL実行例)
>>> # リストの作成 >>> fruits = ['apple', 'banana', 'cherry'] >>> fruits ['apple', 'banana', 'cherry'] >>> # 要素へのアクセス (インデックスは0から) >>> fruits[1] 'banana' >>> # 要素の変更 >>> fruits[0] = 'apricot' >>> fruits ['apricot', 'banana', 'cherry'] >>> # 要素の追加 (末尾に) >>> fruits.append('mango') >>> fruits ['apricot', 'banana', 'cherry', 'mango'] >>> # 要素の削除 (指定したインデックス) >>> removed_fruit = fruits.pop(1) >>> removed_fruit 'banana' >>> fruits ['apricot', 'cherry', 'mango']
リストは非常に柔軟性が高く、Pythonで最も頻繁に使われるデータ構造の一つです。
タプルはリストと非常によく似ていますが、最大の違いはイミュータブル (Immutable)、つまり一度作成したら変更できない点です。
なぜタプルを使うのか？ 🤔
基本的な使い方 (REPL実行例)
>>> # タプルの作成 (丸括弧を使用) >>> coordinates = (10, 20) >>> coordinates (10, 20) >>> # 要素へのアクセス >>> coordinates[0] 10 >>> # 変更しようとするとエラーが発生する >>> coordinates[0] = 5 Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> TypeError: 'tuple' object does not support item assignment >>> # アンパッキング (複数の変数に要素を一度に代入) >>> x, y = coordinates >>> x 10 >>> y 20
辞書は、他の言語のハッシュマップや連想配列に相当します。順序ではなく、一意な「キー」を使って「値」にアクセスします。
key: value の形式でデータを格納します。基本的な使い方 (REPL実行例)
>>> # 辞書の作成 >>> person = {'name': 'Taro Yamada', 'age': 30, 'city': 'Tokyo'} >>> person {'name': 'Taro Yamada', 'age': 30, 'city': 'Tokyo'} >>> # 値へのアクセス (キーを使用) >>> person['name'] 'Taro Yamada' >>> # 値の変更 >>> person['age'] = 31 >>> person['age'] 31 >>> # 新しいキーと値のペアの追加 >>> person['job'] = 'Engineer' >>> person {'name': 'Taro Yamada', 'age': 31, 'city': 'Tokyo', 'job': 'Engineer'} >>> # キーと値のペアをまとめて取得 >>> person.items() dict_items([('name', 'Taro Yamada'), ('age', 31), ('city', 'Tokyo'), ('job', 'Engineer')])
セットは、順序がなく、重複した要素を持たないコレクションです。数学の「集合」の概念に近く、和集合や積集合といった集合演算を高速に行えます。
使いどころ
基本的な使い方 (REPL実行例)
>>> # セットの作成 (重複した4は自動的に無視される) >>> numbers = {1, 2, 3, 4, 4, 5} >>> numbers {1, 2, 3, 4, 5} >>> # 要素の追加 >>> numbers.add(6) >>> numbers {1, 2, 3, 4, 5, 6} >>> # 重複削除への応用 >>> my_list = ['a', 'b', 'c', 'a', 'b'] >>> unique_elements = set(my_list) >>> unique_elements {'c', 'a', 'b'} >>> # 集合演算 >>> set_a = {1, 2, 3, 4} >>> set_b = {3, 4, 5, 6} >>> # 和集合 (A ∪ B) >>> set_a | set_b {1, 2, 3, 4, 5, 6} >>> # 積集合 (A ∩ B) >>> set_a & set_b {3, 4}
スライシングは、リストやタプルのようなシーケンスから、部分的な要素を効率的に取り出すための非常に強力な機能です。構文は [start:stop:step] です。
REPL実行例
>>> numbers = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] >>> # インデックス1から4の手前まで >>> numbers[1:4] [1, 2, 3] >>> # 最初からインデックス5の手前まで >>> numbers[:5] [0, 1, 2, 3, 4] >>> # インデックス6から最後まで >>> numbers[6:] [6, 7, 8, 9] >>> # 2つおきに要素を取得 >>> numbers[::2] [0, 2, 4, 6, 8] >>> # 逆順にする >>> numbers[::-1] [9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0]
内包表記は、既存のイテラブルから新しいリスト、辞書、セットを簡潔かつ効率的に生成するためのPythonらしい構文です。forループを使うよりも短く、可読性が高いコードを書くことができます。
リスト内包表記
forループで書く場合と、リスト内包表記で書く場合を比較してみましょう。
>>> # forループの場合 >>> squares_loop = [] >>> for i in range(10): ... squares_loop.append(i * i) ... >>> squares_loop [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81] >>> # リスト内包表記の場合 (簡潔！) >>> squares_comp = [i * i for i in range(10)] >>> squares_comp [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81] >>> # 条件付きも可能 (偶数のみ2乗) >>> even_squares = [i * i for i in range(10) if i % 2 == 0] >>> even_squares [0, 4, 16, 36, 64]
辞書内包表記
>>> # 数値をキー、その2乗を値とする辞書を作成 >>> square_dict = {x: x*x for x in range(5)} >>> square_dict {0: 0, 1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16}
セット内包表記
>>> # リスト内のユニークな数値の2乗のセットを作成 >>> numbers = [1, 2, 2, 3, 4, 4, 5] >>> square_set = {x*x for x in numbers} >>> square_set {1, 4, 9, 16, 25}
内包表記は、Pythonプログラマーにとって必須のテクニックです。積極的に活用して、効率的で美しいコードを目指しましょう。