Pythonのコンテナ型一覧

Pythonにおけるコンテナ型とは、複数のデータをまとめて格納するデータ構造を指します。以下に主なコンテナ型を説明します。

1. リスト（list）

• 説明: 順序を持つ変更可能なコンテナ。異なる型の要素を格納可能。
• 特徴:
  • インデックスによるアクセスが可能
  • 要素の追加・削除が容易
  • ミュータブル（変更可能）
• 作成例:

  Copied!!
  my_list = [1, 2, 3, "hello"]
  my_list.append(4)  # [1, 2, 3, 'hello', 4]
  

2. タプル（tuple）

• 説明: 順序を持つ変更不可能なコンテナ。リストより軽量で高速。
• 特徴:
  • インデックスによるアクセスが可能
  • イミュータブル（変更不可）
  • ハッシュ可能（リストとは異なり、辞書のキーとして利用可能）
• 作成例:

  Copied!!
  my_tuple = (1, 2, 3, "hello")
  # my_tuple[0] = 4  # エラーが発生する
  

3. 辞書（dict）

• 説明: キーと値のペアを保持するコンテナ。キーを使った高速なアクセスが可能。
• 特徴:
  • キーはユニークで、ハッシュ可能である必要がある（文字列や数値が一般的）
  • ミュータブル（変更可能）
• 作成例:

  Copied!!
  my_dict = {"key1": 1, "key2": "value"}
  my_dict["key3"] = 3.14  # {"key1": 1, "key2": "value", "key3": 3.14}
  

4. セット（set）

• 説明: ユニークな要素を保持するコンテナ。順序は保証されない。
• 特徴:
  • 重複を自動的に排除
  • 集合演算（和・積・差など）が可能
  • ミュータブル（変更可能）
• 作成例:

  Copied!!
  my_set = {1, 2, 3, 3}  # {1, 2, 3}
  my_set.add(4)  # {1, 2, 3, 4}
  

5. frozenset

• 説明: 変更不可能なセット。
• 特徴:
  • イミュータブル
  • 他のセット型と同様に集合演算が可能
• 作成例:

  Copied!!
  my_frozenset = frozenset([1, 2, 3])
  # my_frozenset.add(4)  # エラーが発生する
  

6. 配列型（array モジュール）

• 公式ドキュメント
• 説明: 効率的なメモリ管理が可能。
• 特徴:
  • 要素はすべて同じ型
  • 通常のリストより軽量で高速
• 作成例:

  Copied!!
  from array import array
  my_array = array('i', [1, 2, 3])  # 整数型の配列
  my_array.append(4)  # array('i', [1, 2, 3, 4])
  

コンテナ型の比較