Pythonのデータ型（後半）

こんにちは、切口太郎です。

今日は、Python の変数と型についてお話します。

Python は、クラスを作成することにより、無限大に型を増やすことができますが、基本の組み込み型について見ていきましょう。

Python には、７つの基本型があります。

１　数値型

２　文字型

３　ブール型

４　リスト

５　タプル

６　辞書

７　集合

後半では、４～７までを扱います。

４　リスト

リストは、Python で可変長配列を扱う便利なデータ型です。

リストは、Python のプログラムでとても良く利用されます。

リストと同じで タプルがありますが、タプルとリストの違いは、配列のデータを変更できるかできないかです。

データ型	リスト	タプル
配列項目の変更	○	☓
配列への項目追加	○	☓
配列の項目削除	○	☓

タプルは、項目に対しての変更ができないので、項目の変更、追加、削除ができません。

リストは、変更ができるので、すべての操作ができます。

リストの項目は、数値、ブール値、文字列、後述する辞書、集合のどれでも設定ができます。

また、混在して設定することもできます。

lst = [1 , 2 , 3 , 'a'']

型	関数	説明	例
可変長配列	list(data)	変更できる可変長配列 リストデータの１部（要素）の書き換えができる。 登録順序を保持する。	lst =[] lst = [10, 11, 12, 13] lst = ['a', 'b' , 'c'] lst = [1 , 2 , 3 , 'a''] lst = list('a', 'b' , 'c')

リストには、いろいろなメソッドが用意されています。

リストを作成した後は、用意されたメソッドを利用して、データの取り出しや変更、削除を行います。

よく使うメソッド

メソッド	説明	例
clear	リストの要素をすべて削除する。	lst.clear()
pop(index)	リストから index の要素を取り出す (削除する）	value = lst.pop(0)
get(index)	リストから index の要素を取り出す	value = lst.get(0)
remove(index) remove(data)	リストから index の要素を削除する。 または、リストから dataと同じ要素を削除する。	lst.remove(3) lst.remove('a')
insert(index , data)	リストの index 位置に、data を追加する。	lst.insert(0 , 'abc')
append(data)	リストの末尾に data を追加する。	lst.append('EOF')

５　タプル

データの要素数が変更できないリストです。

タプルは一度定義すると、内容が変更できないので、使いみちが限定されます。

良く利用されるのは、定数を定義する時などです。

タプルで定義すると、プログラムで値が変更できないので、誤って（コーディングミス）で値が変更されることがありません。

型	関数	説明	例
可変長配列	tuple(data)	変更できない可変長配列 リストデータは変更ができない。 登録順序を保持する。	tpl=() tpl= (10, 11, 12, 13) tpl= ('a', 'b' , 'c') tpl=tuple(['a', 'b' , 'c'])

６　辞書

辞書もリストと同じように Python のプログラムで良く利用されます。

辞書は、他の言語で「連想配列」と呼ばれるもので、 key と value をペアで保持します。

辞書の特徴として、「key は変更できません」

value は変更できます。

また、辞書に新しい key の追加や、 key の削除もできます。（key を削除すると、値も削除されます）

型	関数	説明	例
辞書 (keyvalueデータ)	dict(data)	Python の key = value 型 key は変更できないば、value は変更できる。 辞書型は、登録順序を保持しない。 キーが重複している場合には、後から登録した値が有効になる。 同一キーを２つ登録することはできない。	dic={} dic={ name : "kirikutitarou" } dic=dict() dic=dict(name="kirikutitarou")

key は、基本は文字列型ですが、value には、リストと同じようにいろいろな型を設定できます。

辞書の タプルとリストを別々のキーに設定した例です。

>>> b=(1,2,3,4,5)        # タプル >>> c=['a','b','c']        # リスト >>> dic = {'tpl' : b , 'lst' : c}    #辞書 >>> print (dic) {'tpl': (1, 2, 3, 4, 5), 'lst': ['a', 'b', 'c']}

Python の辞書型はかなり柔軟にデータを設定できます。プログラミングで複雑なデータを扱う場合にもあまり悩まず、そのままpython で記述することができます。

辞書は、かなり便利なので、いろいろな使い方を習得すれば、Python のコーディング力がドーンと上がります！

辞書もメソッドがいろいろ用意されています。メソッドを使ってデータを取り出したり変更したり、削除できます。

よく使うメソッド

メソッド	説明	例
clear()	辞書の内容をすべて消去する	dic.clear()
copy()	辞書の内容をコピーする	d = dic.copy()
get(key)	辞書からkeyに対応する値を得る	value = dic.get("name")
items()	辞書から、key=value の一覧を得る	items = dic.items()
keys()	辞書からキー一覧を得る	keys = dic.keys()
pop(key)	辞書からkeyに対応する値を取り出す （削除する）	value = dic.pop("name")
update(other_dict)	辞書を別の辞書で更新する。 同じキーがある場合には、other_dict の値で更新される。 同じキーがない場合には、other_dict のキーと値が追加される。	dict.update(other_dict)
values()	辞書から値のリストを取得する	lst = dic.values()

７　集合

集合演算を行えるデータ型です。

集合演算の処理は、Python でも簡単にプログラミングできますが、集合型を利用するとデータ量が多いと実行速度が速くなります。

大量のデータを集計したり分類したりする時にとても便利です。

データベースを利用できる環境での開発であれば、データベースを利用してしまいますが、速度が重要な場面では集合を試してみて下さい。

Python の集合はかなり大きなデータでも十分なパフォーマンスを持っています。

型	関数	説明	例
集合	set(data) frozenset(data)	Pythonの集合型 和集合、積集合、差集合、部分集合などの集合演算ができる。 重複した値は登録しない（エラーにはならない） float 1.00 と int 1 は重複した値として扱う。 frozenset() は変更できない集合を作成する	st={} st={1.2.3.4.5 } st=set() st=set({1,2,3,4,5}) fzst = frozenset({1,2,3,4,5})

集合演算の例です。

積集合	>>> set_a = {1 , 2 , 3 , 4 , 5 , 6} >>> set_b = {5 , 6 , 7 , 8 , 9 , 10} >>> set_a.intersection(set_b) {5, 6}
和集合	>>> set_a = (1 , 2 , 3 , 4 , 5 , 6) >>> set_a = {1 , 2 , 3 , 4 , 5 , 6} >>> set_a.union(set_b) {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10}
差集合	>>> set_a = (1 , 2 , 3 , 4 , 5 , 6) >>> set_a = {1 , 2 , 3 , 4 , 5 , 6} >>> set_a.difference(set_b) {1, 2, 3, 4}

集合でよく使うメソッド

メソッド	説明	例
add(elem)	集合にelem を追加する	st.add(10)
remove(elem)	集合にある elem を削除する。 elem がない場合、エラーになる	ret = st.remove(10)
discard(elem)	集合にある elem を削除する。 elem がない場合は何もしない	ret = st.discard(10)
pop()	集合の先頭の値を取得して削除する	ret = st.pop()
clear()	集合の要素をすべて削除する。	st.clear()
copy()	集合をコピーする。	nst = st.copy()
difference(other_set)	現在の集合とother_set の差集合を得る。 other_set は複数指定できる。	deff = st.difference(other_set)
intersection(other_set)	現在の集合とother_setの積集合を得る	inters = st.intersection(other_set)
union(other_set)	現在の集合と other_set の和集合を得る	uno = st.union(other_set)

簡単ですが、Python で利用する組み込みのデータ型についてまとめました。

Python では、この組み込みデータ型を基本として、クラスを利用していろいろなデータ型を拡張しています。

基本の型を押さえておけば応用もどんとこいです。