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2.1.6 データ構造

Python データ構造比較図

この節の位置づけ​

この節では、ひとまとまりのデータをどう整理するかを学びます。リスト、タプル、辞書、集合は、この先のクローラー、データ分析、機械学習のサンプル処理、API レスポンスの解析までずっと使います。大事なのは、それぞれの構造が何を入れるのに向いているか、どんなときにどれを使うかを知ることです。

学習目標​

  • リスト（list）の作成と基本操作を理解する
  • タプル（tuple）の特徴と使いどころを理解する
  • 辞書（dict）のキー・バリュー操作を身につける
  • 集合（set）の重複削除と集合演算を知る
  • 場面に応じて適切なデータ構造を選べるようになる

なぜデータ構造が必要なの？​

ここまで学んだ変数は、1つの値しか入れられません。でも実際の場面では、ひとまとまりのデータを扱うことがよくあります。

  • 100人の学生の成績
  • あるモデルのすべてのパラメータ
  • ユーザーの個人情報（名前、年齢、メールアドレス……）

データ構造は、複数のデータを整理して保存するための入れ物です。

Python には 4 種類の組み込みデータ構造があります。

データ構造記号順序あり可変重複可典型的な用途
リスト list[]✅✅✅順序のあるデータの集合
タプル tuple()✅❌✅変更しないデータ
辞書 dict{}✅✅キーは重複不可キー・バリューの対応
集合 set{}❌✅❌重複削除、集合演算

リスト（list）—— 最もよく使うデータ構造​

リストは、伸び縮みする引き出しのようなものです。中にいろいろなものを入れられて、いつでも追加・削除・変更できます。

リストを作る​

# リストを作成
scores = [85, 92, 78, 95, 88]
names = ["山田太郎", "佐藤花子", "鈴木一郎"]
mixed = [1, "hello", 3.14, True]   # 型を混ぜることもできる（おすすめはしない）
empty = []                          # 空のリスト

print(type(scores))  # <class 'list'>
print(len(scores))   # 5

要素にアクセスする（インデックス）​

fruits = ["りんご", "バナナ", "オレンジ", "ぶどう", "スイカ"]
#          0       1       2        3       4
#         -5      -4      -3       -2      -1

print(fruits[0])     # りんご（最初）
print(fruits[2])     # オレンジ（3番目）
print(fruits[-1])    # スイカ（最後）
print(fruits[-2])    # ぶどう（後ろから2番目）

スライス​

numbers = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

print(numbers[2:5])    # [2, 3, 4]（インデックス 2 から 4）
print(numbers[:3])     # [0, 1, 2]（最初の3つ）
print(numbers[7:])     # [7, 8, 9]（インデックス 7 から最後まで）
print(numbers[::2])    # [0, 2, 4, 6, 8]（1つおきに取り出す）
print(numbers[::-1])   # [9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0]（逆順）

要素を変更する​

scores = [85, 92, 78, 95, 88]

# 1つの要素を変更
scores[2] = 80
print(scores)  # [85, 92, 80, 95, 88]

# 複数の要素を変更（スライスを使う）
scores[1:3] = [90, 85]
print(scores)  # [85, 90, 85, 95, 88]

要素を追加する​

fruits = ["りんご", "バナナ"]

# 末尾に追加
fruits.append("オレンジ")
print(fruits)  # ['りんご', 'バナナ', 'オレンジ']

# 指定した位置に挿入
fruits.insert(1, "ぶどう")
print(fruits)  # ['りんご', 'ぶどう', 'バナナ', 'オレンジ']

# 複数の要素を追加
fruits.extend(["スイカ", "いちご"])
print(fruits)  # ['りんご', 'ぶどう', 'バナナ', 'オレンジ', 'スイカ', 'いちご']

要素を削除する​

fruits = ["りんご", "バナナ", "オレンジ", "ぶどう", "スイカ"]

# 値で削除（最初に一致したものを削除）
fruits.remove("オレンジ")
print(fruits)  # ['りんご', 'バナナ', 'ぶどう', 'スイカ']

# インデックスで削除
deleted = fruits.pop(1)    # インデックス 1 の要素を削除して返す
print(deleted)             # バナナ
print(fruits)              # ['りんご', 'ぶどう', 'スイカ']

# 最後の要素を削除
last = fruits.pop()
print(last)    # スイカ

# インデックスで削除（返り値は不要）
del fruits[0]
print(fruits)  # ['ぶどう']

リストでよく使う操作​

numbers = [3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6, 5]

# ソート
numbers.sort()
print(numbers)  # [1, 1, 2, 3, 4, 5, 5, 6, 9]

# 降順ソート
numbers.sort(reverse=True)
print(numbers)  # [9, 6, 5, 5, 4, 3, 2, 1, 1]

# 元のリストを変更しないソート
original = [3, 1, 4, 1, 5]
sorted_list = sorted(original)
print(original)    # [3, 1, 4, 1, 5]（元のリストは変わらない）
print(sorted_list) # [1, 1, 3, 4, 5]

# 反転
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
numbers.reverse()
print(numbers)  # [5, 4, 3, 2, 1]

# 検索
print(numbers.index(3))    # 2（要素 3 のインデックス）
print(numbers.count(5))    # 1（要素 5 の出現回数）
print(3 in numbers)        # True

# 集計
scores = [85, 92, 78, 95, 88]
print(len(scores))    # 5
print(sum(scores))    # 438
print(max(scores))    # 95
print(min(scores))    # 78
print(sum(scores) / len(scores))  # 87.6（平均点）

リスト内包表記（とても Python らしい書き方！）​

リスト内包表記は、新しいリストを簡潔に作る方法です。

# ふつうの書き方
squares = []
for i in range(1, 6):
    squares.append(i ** 2)
print(squares)  # [1, 4, 9, 16, 25]

# リスト内包表記（一行で書ける！）
squares = [i ** 2 for i in range(1, 6)]
print(squares)  # [1, 4, 9, 16, 25]

# 条件付きのリスト内包表記
even_squares = [i ** 2 for i in range(1, 11) if i % 2 == 0]
print(even_squares)  # [4, 16, 36, 64, 100]

# 実践例：データをまとめて処理する
names = ["  Alice  ", "BOB", "  charlie "]
clean_names = [name.strip().lower() for name in names]
print(clean_names)  # ['alice', 'bob', 'charlie']
リスト内包表記の形

[式 for 変数 in イテラブル if 条件]

日本語にすると、「条件を満たす各要素について式を計算して、新しいリストに入れる」という意味です。

タプル（tuple）—— 変更できないリスト​

タプルとリストはほとんど同じですが、違いは1つです。タプルは作成後に変更できません。

タプルを作る​

# 丸括弧で作成
point = (3, 4)
colors = ("赤", "緑", "青")
single = (42,)          # 要素が1つだけのときは、カンマが必要！
empty = ()

# 実は丸括弧は省略できる
coordinates = 3, 4      # これもタプル
print(type(coordinates)) # <class 'tuple'>

タプルの操作​

colors = ("赤", "緑", "青", "黄", "紫")

# アクセス（リストと同じ）
print(colors[0])     # 赤
print(colors[-1])    # 紫
print(colors[1:3])   # ('緑', '青')

# 走査
for color in colors:
    print(color)

# 検索
print(len(colors))          # 5
print("赤" in colors)       # True
print(colors.count("赤"))   # 1
print(colors.index("青"))   # 2

# ただし変更はできない！
# colors[0] = "黒"  # エラー！TypeError: 'tuple' object does not support item assignment

タプルのアンパック​

# タプルの値をそれぞれ別の変数に代入する
point = (10, 20)
x, y = point
print(f"x={x}, y={y}")  # x=10, y=20

# 関数が複数の値を返すとき、実際にはタプルが返っている
def get_name_and_age():
    return "小明", 25

name, age = get_name_and_age()
print(f"{name}, {age}歳")  # 小明, 25歳

# * を使って余った値をまとめる
first, *rest = [1, 2, 3, 4, 5]
print(first)  # 1
print(rest)   # [2, 3, 4, 5]

いつタプルを使う？​

  • データを変更されたくないとき（例：座標、RGB の色の値）
  • 辞書のキーに使いたいとき（リストは辞書のキーにできないが、タプルはできる）
  • 関数で複数の値を返したいとき

辞書（dict）—— キー・バリューで保存する​

辞書は、Python のとても重要なデータ構造の1つです。キー（key） で 値（value） を探します。まるで実際の辞書で、単語から意味を引くようなものです。

辞書を作る​

# 波括弧で作成
student = {
    "name": "小明",
    "age": 20,
    "city": "北京",
    "scores": [85, 92, 78]
}

# 空の辞書
empty = {}

# dict() で作成
config = dict(learning_rate=0.001, epochs=100, batch_size=32)
print(config)  # {'learning_rate': 0.001, 'epochs': 100, 'batch_size': 32}

print(type(student))  # <class 'dict'>

値にアクセスする​

student = {"name": "小明", "age": 20, "city": "北京"}

# 方法1：[] でアクセス
print(student["name"])   # 小明
# print(student["phone"])  # エラー！KeyError: 'phone'

# 方法2：.get() でアクセス（より安全）
print(student.get("name"))    # 小明
print(student.get("phone"))   # None（存在しないときは None を返し、エラーにならない）
print(student.get("phone", "未入力"))  # 未入力（存在しないときはデフォルト値を返す）
.get() の使用がおすすめ

キーがあるか分からないときは、[] よりも .get() のほうが安全です。プログラムが止まるのを防げます。

追加と変更​

student = {"name": "小明", "age": 20}

# 新しいキー・バリューを追加
student["city"] = "北京"
student["email"] = "[email protected]"

# 既存の値を変更
student["age"] = 21

print(student)
# {'name': '小明', 'age': 21, 'city': '北京', 'email': '[email protected]'}

# まとめて更新
student.update({"age": 22, "phone": "13800000000"})
print(student)

削除​

student = {"name": "小明", "age": 20, "city": "北京"}

# 指定したキーを削除
del student["city"]
print(student)  # {'name': '小明', 'age': 20}

# pop：削除して値を返す
age = student.pop("age")
print(age)      # 20
print(student)  # {'name': '小明'}

辞書を走査する​

scores = {"国語": 85, "数学": 92, "英語": 78}

# キーを走査
for subject in scores:
    print(subject)

# 値を走査
for score in scores.values():
    print(score)

# キー・バリューを走査（最もよく使う）
for subject, score in scores.items():
    print(f"{subject}: {score} 点")

# 出力:
# 国語: 85 点
# 数学: 92 点
# 英語: 78 点

辞書内包表記​

# 数字から平方への対応表を作る
squares = {x: x**2 for x in range(1, 6)}
print(squares)  # {1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16, 5: 25}

# 辞書を絞り込む
scores = {"張三": 85, "李四": 45, "王五": 92, "趙六": 58}
passed = {name: score for name, score in scores.items() if score >= 60}
print(passed)  # {'張三': 85, '王五': 92}

実践例：文字の出現回数を数える​

text = "hello world"
char_count = {}

for char in text:
    if char in char_count:
        char_count[char] += 1
    else:
        char_count[char] = 1

print(char_count)
# {'h': 1, 'e': 1, 'l': 3, 'o': 2, ' ': 1, 'w': 1, 'r': 1, 'd': 1}

集合（set）—— 重複削除の強い味方​

集合は、順序がなく、重複しない要素の集まりです。

集合を作る​

# 波括弧で作成
fruits = {"りんご", "バナナ", "オレンジ", "りんご"}  # 重複は自動で削除される
print(fruits)  # {'バナナ', 'オレンジ', 'りんご'}（順序は変わることがある）

# リストから作成（重複を削除！）
numbers = [1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4]
unique = set(numbers)
print(unique)  # {1, 2, 3, 4}

# 注意：空の集合は set() を使う。{} ではない
empty_set = set()     # 空集合
empty_dict = {}       # これは空の辞書！

print(type(fruits))   # <class 'set'>

集合の操作​

a = {1, 2, 3, 4, 5}
b = {4, 5, 6, 7, 8}

# 積集合（両方にあるもの）
print(a & b)          # {4, 5}
print(a.intersection(b))

# 和集合（まとめて、重複なし）
print(a | b)          # {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8}
print(a.union(b))

# 差集合（a にはあるが b にはないもの）
print(a - b)          # {1, 2, 3}
print(a.difference(b))

# 対称差集合（それぞれにしかないもの）
print(a ^ b)          # {1, 2, 3, 6, 7, 8}

実践での使い方​

# 例：2つの授業の両方を受けている学生を探す
math_students = {"張三", "李四", "王五", "趙六"}
english_students = {"李四", "王五", "銭七", "孫八"}

both = math_students & english_students
print(f"両方の授業を受けている: {both}")  # {'李四', '王五'}

only_math = math_students - english_students
print(f"数学だけ受講: {only_math}")  # {'張三', '趙六'}

all_students = math_students | english_students
print(f"すべての受講者: {all_students}")

データ構造の選び方ガイド​

目的おすすめ理由
順序のある集合で、追加・削除・変更をしたいリストいちばん汎用的な入れ物
データを変更したくないタプル変更不可で安全
キーで値を探したい辞書O(1) で高速に検索できる
重複を取り除きたい集合自動で重複を削除する
出現回数を数えたい辞書キーを要素、値をカウントにできる
要素が存在するか調べたい集合/辞書リストよりずっと速い

実践練習​

練習 1：成績集計​

scores = [85, 92, 78, 95, 88, 76, 90, 82, 97, 73]

# 1. 最高点、最低点、平均点を計算する
# 2. 90点以上の成績をすべて取り出す（リスト内包表記を使う）
# 3. 成績を高い順に並べる

練習 2：連絡先帳​

辞書を使って、簡単な連絡先帳を作ってみましょう。

contacts = {}

# 1. 3人分の連絡先を追加する（名前 → 電話番号）
# 2. ある人の電話番号を調べる
# 3. ある人の電話番号を変更する
# 4. 1人分の連絡先を削除する
# 5. すべての連絡先を表示する

練習 3：単語の出現回数を数える​

text = "the quick brown fox jumps over the lazy dog the fox"

# それぞれの単語が何回出てくるかを数える
# ヒント：まず split() でリストに分けてから、辞書で数える

練習 4：リストの重複削除（順序を保つ）​

numbers = [3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6, 5, 3, 5]

# 重複を取り除くが、元の順序は保つ
# 期待する出力: [3, 1, 4, 5, 9, 2, 6]
# ヒント：すでに出てきた要素を集合で記録する

まとめ​

データ構造作り方特徴よくある場面
リスト[1, 2, 3]順序あり、可変、重複可ひとまとまりの同種データを保存する
タプル(1, 2, 3)順序あり、変更不可座標、複数の戻り値
辞書{"a": 1}キー・バリュー、キー重複不可設定、対応関係
集合{1, 2, 3}順序なし、重複なし重複削除、集合演算
核心の理解

データ構造を選ぶのは、収納道具を選ぶのと似ています。リストは引き出し（順番に並べる）、辞書はラベル付きの棚（ラベルで探す）、集合はふるい（自動で重複を取る）、タプルは密封袋（入れたあとに変更しない）です。道具を正しく選べば、作業はぐっと楽になります。