【Python】Python データタイプ完全ガイド

はじめに

「変数は箱ではなく“ラベル”。データはオブジェクト。」
この一言を理解すれば、Python のデータ型は一気にクリアになる。

Python は「変数＝参照（reference）」という仕組みの言語。
データの“本体”はオブジェクト、変数はただの名前。
この仕組みを理解すると、可変/不可変の挙動や、あの “default 引数の罠” もスッと腑に落ちる。

この記事では、Python の主要データ型を網羅しつつ、実務で重要なポイントを前提知識ゼロで分かりやすく解説する。

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1. Python の主要データ型一覧

■ 基本データ型（Primitive）

型	例	特徴
int	42	大きさ無制限の整数
float	3.14	浮動小数点
bool	True / False	int のサブクラス（重要）
str	"hello"	文字列（immutable）

■ コンテナ型（Container）

型	例	特徴
list	[1,2,3]	可変（mutable）
tuple	(1,2,3)	不可変（immutable）
dict	{"a":1}	可変、キーと値
set	{1,2,3}	可変、重複なし

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2. 可変（mutable） vs 不可変（immutable）

Python の挙動を理解する上で最重要ポイント。

■ 不可変（immutable）

• int
• float
• bool
• str
• tuple

不可変とは 中身を書き換えられない という意味。

s = "hello"
s += " world"

これは「hello」の後ろに文字を追加したのではなく、

• 新しい "hello world" オブジェクトを作って
• s の参照先をそちらに変更した

という動作になる。

■ 可変（mutable）

• list
• dict
• set

例：

arr = [1,2,3]
arr.append(4)   # arr の中身がそのまま変わる

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3. Python の「default 引数の罠」

Python 初心者が必ず踏む大地雷。
あなたも見たことがあるかもしれない、このコード：

def f(x=[]):
    x.append(1)
    return x

なぜ同じリストが使い続けられるのか？

理由はシンプル：

• 【重要】デフォルト値は「関数定義時に1回だけ」作られる

つまり [] は毎回新しく作られない。

関数定義時に：

• 一個の空リストが作成
• これがずっと f のデフォルト値として保持される

その結果：

f()  # [1]
f()  # [1, 1]
f()  # [1, 1, 1]

と恐ろしいことになる。

正しい書き方

def f(x=None):
    if x is None:
        x = []
    x.append(1)
    return x

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4. type() と isinstance()

Pythonでは型をチェックする方法が2つある。

type(obj)

ピンポイントで“その型だけ”。
継承は無視。

isinstance(obj, クラス) ← こちら推奨

継承も含めて判定。

例：

isinstance(True, int)  # True。

なぜ？
→ Python では bool は int のサブクラス だから。

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5. NoneType

Python の特殊型。
唯一の値は None。

• 「値がない」
• 「まだ決まってない」
• 「空の戻り値」

などに使われる。

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6. Python の型は“実行時に決まる”：Dynamic Typing

Python は 動的型付け の代表選手。

• 変数に型はない

• オブジェクトに型がある

• 変数はただの名前

これが根底にある。

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まとめ

• データはオブジェクト、そのオブジェクトが型を持つ
• 基本型はすべて immutable
• list/dict/set は mutable
• default 引数に mutable を使うと事故る
• isinstance を推奨
• None は NoneType の唯一の値
• Python は動的型付けで、変数が型を持たない