Pythonは多彩なデータ型を備えており、それぞれのデータ型を理解することで効率的かつ柔軟なプログラミングが可能になります。本記事では、データ型の基本から応用まで、初心者から実務者まで役立つ操作方法を徹底解説します。
数値型の基本演算
Pythonの数値型は、整数型（int）や浮動小数点型（float）をサポートしています。また、四則演算やべき乗、剰余計算などが簡単に行えます。
例:
x = 10
y = 3
print(x + y) # 出力: 13
print(x / y) # 出力: 3.3333333333333335
print(x ** y) # 出力: 1000リストの作成と操作
リストはPythonの基本的なデータ型で、可変長の配列として機能します。リストには、異なる型のデータを格納できます。
例:
my_list = [1, 2, 3, "Python"]
my_list.append(4) # リストに要素を追加
print(my_list) # 出力: [1, 2, 3, 'Python', 4]タプルの作成と操作
タプルはリストと似ていますが、変更不可（イミュータブル）です。変更する必要がないデータを格納するのに適しています。
例:
my_tuple = (1, 2, 3)
print(my_tuple[1]) # 出力: 2辞書（dict）の操作
辞書は、キーと値のペアでデータを管理するデータ型です。データの検索や更新が効率的に行えます。
例:
my_dict = {"name": "Python", "age": 30}
my_dict["age"] = 31
print(my_dict) # 出力: {'name': 'Python', 'age': 31}セット（set）の操作
セットは重複を許さないデータ型です。集合演算（和、差、積など）に便利です。
例:
set1 = {1, 2, 3}
set2 = {2, 3, 4}
print(set1 & set2) # 共通部分: {2, 3}スライス（リストや文字列）
スライスを使用することで、リストや文字列の一部を簡単に取得できます。
例:
my_list = [0, 1, 2, 3, 4]
print(my_list[1:4]) # 出力: [1, 2, 3]リスト内包表記
リスト内包表記を使用すると、リストを簡潔に作成できます。
例:
squares = [x ** 2 for x in range(5)]
print(squares) # 出力: [0, 1, 4, 9, 16]データ型の変換
Pythonでは、異なるデータ型間の変換が簡単に行えます。
例:
x = "123"
x = int(x)
print(x + 1) # 出力: 124データ型の比較
Pythonでは、データ型を比較することで安全に操作できます。
例:
x = 10
print(isinstance(x, int)) # 出力: Trueデータのコピー（シャローコピーとディープコピー）
データのコピー方法にはシャローコピー（浅いコピー）とディープコピー（深いコピー）があります。
例:
import copy
original = [1, 2, [3, 4]]
shallow = copy.copy(original)
deep = copy.deepcopy(original)イミュータブルとミュータブルの違い
リストや辞書はミュータブル（変更可能）ですが、タプルや文字列はイミュータブル（変更不可）です。この違いを理解すると、意図しないバグを防げます。
例:
my_list = [1, 2, 3]
my_list[0] = 100 # OK
my_tuple = (1, 2, 3)
# my_tuple[0] = 100 # エラー多次元リストの操作
多次元リストは、リストの中にリストを含む構造を指します。
例:
matrix = [[1, 2], [3, 4]]
print(matrix[0][1]) # 出力: 2リストのソートと逆順
リストをソートしたり逆順に並び替える方法を学びましょう。
例:
my_list = [3, 1, 4, 1, 5]
my_list.sort()
print(my_list) # 出力: [1, 1, 3, 4, 5]
my_list.reverse()
print(my_list) # 出力: [5, 4, 3, 1, 1]辞書のキー・値・アイテムの操作
辞書からキー、値、またはアイテム（キーと値のペア）を取得できます。
例:
my_dict = {"a": 1, "b": 2}
print(my_dict.keys()) # 出力: dict_keys(['a', 'b'])型アノテーション
型アノテーションを使用することで、コードの可読性を向上させることができます。
例:
def add(x: int, y: int) -> int:
return x + yPythonデータ型操作のポイントまとめ
本記事では、Pythonのデータ型操作に関する多彩なテクニックを紹介しました。これらを習得することで、効率的でエラーの少ないコードを書く力が向上します。基本から応用まで実践し、Pythonの可能性を最大限引き出しましょう！
コメント