Pythonには、リスト・セット・タプル・辞書といった複数のデータ構造が用意されています。これらはすべて複数の値を扱うための仕組みですが、それぞれ特徴や用途が異なります。違いを理解することで、目的に応じて適切なデータ構造を選べるようになります。
Pythonの導入記事はこちら。
Python環境構築のやり方｜初心者向け完全ガイド – Lean Data Office
Python入門：最初のプログラムを作って実行する方法 – Lean Data Office
リスト
リストは[ ]で定義します。
ここでは数字を１から４までmy_listの中にリストとして格納します。
my_list = [1,2,3,4]
print(my_list)[1,2,3,4]
リスト型はあらゆる型をそのリストの中に入れられます。
もちろん、文字列型だけでも
どんな型であってもリストの中に入れることができます。
リストの中にリストを入れることもできます。下の例では
[1,2,3][False, True]のリストと空のリストがmy_listの中にリストの要素として入っています。
lenはリストの要素の数を返す関数です。
ここでは上で定義したリストの数を返しています。
len(my_list)で３つの要素を含むmy_listを引数にとることで3を返しています。
セット
setもリストに近い型ですが、明確な使い分けがあります。
リストと同じように、複数の要素を一つのセットに含めることができます。
{ }を使います。
リストと同様、len関数を使用することができます。
しかし、setは重複を許しません。つまり下のようなセットでは、
my_set = {1,1,2,2,2}要素の数が5ではなく2で帰ってきます。
これは、セットに含まれる値が常にユニークであることを示しています。
またリストとの違いとして、リストは順序が厳密です。
よって以下のように、
[1,2] == [2,1]とするとFalseが返ります。
一方で、セットでは、
{1,2} == {2,1}とするとTrueが返ります。つまり、順序を逆転させても同じ扱いということです。
比較演算子（==）については、下の記事を参照ください。
Pythonの演算子入門：計算・比較・論理の基礎 – Lean Data Office
タプル
Tupleもリストに近い型です。
下の通り、len関数も使用できます。
タプルは順序も厳密で、ここまではリスト型を大きく変わりません。
ただ、リスト型は値を追加することができます。
appendはリストのメソッドで値をリストに追加できます。ここでは引数にとった4がリストに追加されます。
my_list.append(4)
my_listの内容を確認すると、4が追加されていることがわかります。
しかしながら、タプルに対して同じことを実行してもエラーが返ります。
これはタプルは値を追加したり削除したりすることができないことを示しています。
リストとタプルという2つの異なる型があるのは、データを変更できるかどうかを使い分けるためです。リストは中身を自由に追加・削除・変更できる「可変（mutable）」なデータ構造であり、値が変わる可能性のあるデータを扱うのに向いています。一方、タプルは一度作ると中身を変更できない「不変（immutable）」なデータ構造であり、誤って値が変わることを防ぎたい場合や、変更されないことを前提にした安全なデータとして利用されます。この違いにより、用途に応じて適切なデータ構造を選べるようになっています。
辞書
最後に辞書を見ていきます。
Pythonの辞書型（dict）は、キー（key）と値（value）の組み合わせでデータを管理するデータ構造です。
例えばこの例では、「apple」や「bear」といったキーに対して、それぞれ「A red fruit」や「A scary animal」という説明が値として対応付けられています。
また、辞書型ではキーを使って関連する情報（値）を簡単に取り出すことができます。
下の例で、新たに’apple’をキーに持ったバリューを追加してみます。
キーがユニークになっていなくても、問題なくコードを実行できているように見えますが、
実際は、新たに入力したバリューで上書きされています。
辞書型ではキーを使って値を一意に取得するため、同じキーを複数持つことができません。もし同じキーが複数指定された場合、後に定義された値で上書きされてしまい、どの値を参照すればよいか分からなくなる問題を防ぐ仕組みになっています。
リストは順番を持ち、変更可能なデータ構造で、最も柔軟に使えます。タプルは変更できないため、安全にデータを保持したい場合に適しています。セットは重複を許さない特徴があり、一意なデータ管理に向いています。辞書はキーと値の組み合わせでデータを管理し、特定の情報を素早く取り出すのに便利です。
