【Python】01_変数とデータ型についての解説

Pythonでは、変数にさまざまな種類のデータを格納できます。

このデータ型には、整数（int）、浮動小数点数（float）、文字列（str）、論理値（bool）のような基本的な型から、リスト（list）、タプル（tuple）、辞書（dict）、集合（set）といった複雑な型まで、幅広い種類があります。

この記事では、変数とデータ型について詳しく説明し、それぞれの使い方や特徴を解説します。

1. 変数とは？

変数とは、プログラム内でデータを一時的に保存しておくための名前（ラベル）のことです。変数は、Pythonプログラムのどこからでも参照でき、値を保存・操作するために使います。

変数の定義

x = 10  # 変数xに10を代入
name = "Alice"  # 変数nameに文字列を代入

変数は、代入演算子（=）を使って値を設定します。Pythonは動的型付けの言語であるため、変数に格納されるデータ型を明示する必要はありません。Pythonが自動的に適切なデータ型を判断します。

2. 整数型（int）

int 型は、Pythonで整数を表します。正の整数、負の整数、ゼロなどを扱うことができます。

例:

x = 10  # 正の整数
y = -5  # 負の整数
z = 0   # ゼロ

特徴:

整数同士の基本的な算術演算（加算、減算、乗算、除算）が可能です。
任意の大きさの整数を扱うことができます。

演算の例:

a = 10 + 5   # 15
b = 10 - 3   # 7
c = 10 * 2   # 20
d = 10 // 3  # 3（整数除算）
e = 10 % 3   # 1（余り）

3. 浮動小数点数型（float）

float 型は、小数を含む実数を扱います。小数点を使った数値や、指数表記で表される非常に大きな数値も扱えます。

例:

x = 3.14  # 小数
y = -2.5  # 負の小数
z = 1.0e5 # 指数表記で100000.0を表す

特徴:

浮動小数点数を使った算術演算が可能です。
整数と浮動小数点数を混ぜた計算では、結果は常に浮動小数点数になります。

演算の例:

a = 1.5 + 2.5  # 4.0
b = 5.0 / 2    # 2.5（小数を含む結果）

4. 文字列型（str）

str 型は、文字列を扱うデータ型です。文字列は、文字の並びで、引用符（シングルクォート ‘ ‘ またはダブルクォート ” “）で囲まれます。

例:

greeting = "Hello"
name = 'Alice'

特徴:

文字列の結合や繰り返し、部分文字列の取得などの操作が可能です。
文字列は不変（変更できない）です。

文字列操作の例:

full_greeting = greeting + ", " + name  # "Hello, Alice"（文字列の結合）
repeated = name * 3                     # "AliceAliceAlice"（文字列の繰り返し）
first_letter = name[0]                  # "A"（インデックスでアクセス）

5. 論理型（bool）

bool 型は、真（True） または**偽（False）**を表すデータ型です。主に条件分岐や論理演算に使用されます。

例:

is_true = True
is_false = False

特徴:

真偽値は、条件式や論理演算の結果として生成されます。
他のデータ型（int や float など）を bool() 関数で変換すると、0や空のオブジェクトは False、それ以外は True になります。

例:

result = (5 > 3)  # True
result = (10 == 10)  # True

6. リスト型（list）

list 型は、可変長のシーケンスを表します。リストは複数の要素を持つことができ、その要素は変更可能です。要素の型はすべて同じである必要はありません。

例:

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
mixed = [1, "Alice", 3.14, True]

特徴:

リストは順序付きで、重複を許可します。
要素の追加、削除、スライスなどの操作が可能です。

操作の例:

numbers.append(6)     # [1, 2, 3, 4, 5, 6]（要素の追加）
numbers[1] = 10       # [1, 10, 3, 4, 5, 6]（要素の変更）
sliced = numbers[1:4] # [10, 3, 4]（スライス）

7. タプル型（tuple）

tuple 型は、不変のシーケンスを表します。リストと似ていますが、一度作成されたら変更できない点が異なります。

例:

coordinates = (10, 20)
person_info = ("Alice", 30, "New York")

特徴:

タプルは順序付きで、重複を許可します。
要素の変更はできませんが、タプル自体を変更することはできます。

操作の例:

x, y = coordinates  # 座標のアンパック（複数変数に値を分解）

8. 辞書型（dict）

dict 型は、キーと値のペアでデータを保持します。キーはユニークであり、値にアクセスするために使われます。

例:

person = {"name": "Alice", "age": 30, "city": "New York"}

特徴:

辞書は順序を保持し、キーは重複を許可しません。
値は可変であり、変更、追加、削除が可能です。

操作の例:

print(person["name"])  # "Alice"（キーを使って値を取得）
person["age"] = 31     # {"name": "Alice", "age": 31, "city": "New York"}（値の変更）
person["job"] = "Engineer"  # {"name": "Alice", "age": 31, "city": "New York", "job": "Engineer"}（新しいペアの追加）

9. 集合型（set）

set 型は、重複しない要素の集まりを表します。順序は保証されません。

例:

unique_numbers = {1, 2, 3, 4, 4, 5}  # 重複する要素は自動的に1つにまとめられる

特徴:

集合は重複を許さず、順序を保持しません。
集合演算（和、積、差など）が可能です。

操作の例:

unique_numbers.add(6)    # {1, 2, 3, 4, 5, 6}（要素の追加）
unique_numbers.remove(4) # {1, 2, 3, 5, 6}（要素の削除）

set1 = {1, 2, 3}
set2 = {3, 4, 5}
union = set1 | set2      # {1, 2, 3, 4, 5}（和集合）
intersection = set1 & set2  # {3}（積集合）

まとめ

Pythonの変数とデータ型には、さまざまな用途に応じた型があります。

int: 整数を扱う。
float: 小数を扱う。
str: 文字列を扱う。
bool: 論理値（True/False）を扱う。
list: 複数の要素を持つ可変のシーケンスを扱う。
tuple: 複数の要素を持つ不変のシーケンスを扱う。
dict: キーと値のペアを持つデータを扱う。
set: 重複しない要素の集まりを扱う。