Pythonの辞書の使いどころ、気になりますよね！
この記事では、Pythonの「辞書（dict）」について、その基本的な仕組みから、どんな場面で使うのがベストなのか、具体的なコード例を交えながらトコトン掘り下げていきますよ。
リストやタプルは使ってるけど、辞書はいまいち…というプログラミング初心者の方、必見です。この記事を読めば、辞書の便利さが分かって、Pythonプログラミングがもっと楽しく、効率的になるはず！
この記事で学べること
- Pythonの辞書ってそもそも何？
- 辞書が活躍する具体的な場面（使いどころ）
- リストやタプルと辞書、どう使い分ける？
- 辞書の基本的な操作方法（作り方、追加、更新、取得、削除）
- 知っておくと便利な辞書の応用テクニック
- 辞書を使う上での注意点やよくあるエラー
Pythonの辞書（dict）とは？
Pythonの辞書（ディクショナリ、dictとも呼ばれます）は、「キー（Key）」と「値（Value）」をペアにしてデータをしまうことができる、とっても便利な箱のようなものです。
身近なもので例えるなら、電話帳をイメージしてみてください。「名前（キー）」を引けば、「電話番号（値）」がわかりますよね？
辞書も同じで、一意のキーを指定すれば、それに対応する値を取り出すことができるんです。
こんな感じのイメージです↓
+-------------+ +----------------+
| キー |------>| 値 |
| (Key) | | (Value) |
+-------------+ +----------------+
(一意の名前) (対応するデータ)
例: {'名前': '山田太郎', '年齢': 30, '職業': 'エンジニア'}
↑キー ↑値 ↑キー ↑値 ↑キー ↑値
リストやタプルがデータを順番（インデックス番号）で管理するのに対して、辞書はキーという名前でデータを管理するのが大きな違いです。
このキーのおかげで、データの意味が分かりやすくなったり、特定のデータに素早くアクセスできたりします。
ちなみに、Python 3.6以前の辞書は要素の順番がバラバラになる可能性がありましたが、Python 3.7以降では、要素を追加した順番が保持されるようになったので、その点も覚えておくと良いでしょう。
Python辞書の使いどころはここ！具体的なシーンを紹介
じゃあ、具体的にどんな時に辞書を使うと便利なの？って思いますよね。辞書が本領を発揮するシーンをいくつか紹介します！
設定情報の管理
プログラムの設定（例えば、ファイルパス、APIキー、画面の色設定など）を管理するのにピッタリです。キーに設定項目名、値に設定値を入れれば、どの設定が何の値を持っているか一目瞭然になります。例: `settings = {'filepath': '/path/to/data.csv', 'api_key': 'xyz123abc', 'color_theme': 'dark'}`
JSONデータの扱い
Web APIなどでよく使われるJSON形式のデータは、Pythonの辞書と非常によく似た構造をしています。JSONデータをPythonで扱う際、辞書に変換すると非常に処理しやすくなります。データベースのレコード表現
データベースから取得した1件のデータ（レコード）を表現するのにも適しています。カラム名（列名）をキー、その値を値として辞書に入れれば、データの内容が把握しやすくなります。例: `user_data = {'user_id': 101, 'name': '佐藤花子', 'email': 'sato@example.com'}`
集計やカウンティング
例えば、文章中の単語の出現回数を数える、なんて時にも辞書が活躍します。単語をキー、出現回数を値として記録していけば、簡単に集計できます。例: `word_counts = {'Python': 15, '辞書': 10, '使いどころ': 8}`
このように、データに意味のある名前（キー）をつけて管理したい場合や、特定の情報をキーで素早く取り出したい場合に、辞書はめちゃくちゃ便利なんです。
なぜ辞書を使うの？リストやタプルとの違いとメリット
Pythonにはリストやタプルもあるのに、なぜわざわざ辞書を使うのでしょうか？それは、辞書ならではのメリットがあるからです。他のデータ構造と比較してみましょう。
リスト (List): [データ1, データ2, データ3, ...]
^ ^ ^
インデックス 0, 1, 2 でアクセス (順番が大事)
要素の変更・追加・削除が可能
タプル (Tuple): (データ1, データ2, データ3, ...)
^ ^ ^
インデックス 0, 1, 2 でアクセス (順番が大事)
一度作ったら要素の変更・追加・削除はできない
辞書 (Dictionary): {キー1: 値1, キー2: 値2, キー3: 値3, ...}
^ ^ ^
キーで直接アクセス (名前が大事、順番は保証※)
要素の変更・追加・削除が可能
※ Python 3.7以降は挿入順序を保持
辞書のメリット
- 検索・アクセスが速い
キーを指定すれば、大量のデータの中からでも対応する値を高速に見つけ出せます。リストのように最初から順番に探す必要がありません。 - データの意味が分かりやすい
インデックス番号ではなく、意味のある名前（キー）でデータを管理できるため、コードが読みやすくなります。`user_data[0]`よりも`user_data['name']`の方が、何を取り出そうとしているか明確ですよね。
辞書のデメリット（というか注意点）
- メモリ消費量がやや多い
リストやタプルに比べて、少しだけ多くのメモリを使う傾向があります。 - キーの重複は許されない
同じキーを複数持つことはできません。新しい値で上書きされます。 - キーは変更不能(immutable)なオブジェクトのみ
文字列、数値、タプルなどはキーになれますが、リストや他の辞書などはキーになれません。（理由は後ほど説明しますね！）
使い分けの目安
- 順番が重要で、要素を後から変更する可能性があるなら「リスト」
- 順番が重要で、要素を後から変更しない（させたくない）なら「タプル」
- 順番より名前（ラベル）が重要で、データに意味を持たせたい、高速アクセスしたいなら「辞書」
という感じで考えると良いでしょう。
辞書の基本的な作り方
辞書を作るのは簡単です！主に2つの方法があります。
1. 波括弧 `{}` を使う方法
これが一番よく使われる方法です。`{キー1: 値1, キー2: 値2, ...}`のように書きます。
# 空の辞書を作る
empty_dict = {}
print(empty_dict)
# {}
# 初期値を設定して辞書を作る
user_info = {'name': '鈴木一郎', 'age': 25, 'city': '東京'}
print(user_info)
# {'name': '鈴木一郎', 'age': 25, 'city': '東京'}
2. `dict()` コンストラクタを使う方法
`dict()` を使っても辞書を作れます。キーワード引数を使ったり、タプルのリストから作ったりできます。
# キーワード引数で作成 (キーは文字列のみ、クォート不要)
user_info_alt1 = dict(name='佐藤次郎', age=30, city='大阪')
print(user_info_alt1)
# {'name': '佐藤次郎', 'age': 30, 'city': '大阪'}
# タプルのリスト(各タプルは(キー, 値))から作成
user_info_alt2 = dict([('name', '高橋三郎'), ('age', 35), ('city', '名古屋')])
print(user_info_alt2)
# {'name': '高橋三郎', 'age': 35, 'city': '名古屋'}
# dict() で空の辞書も作れる
empty_dict_alt = dict()
print(empty_dict_alt)
# {}
どちらの方法でも作れますが、波括弧`{}`の方が直感的で書くのが楽かもしれませんね。
辞書への要素の追加と更新方法
一度作った辞書に、後から新しいキーと値のペアを追加したり、既存のキーの値を変更したりするのも簡単です。
新しいキーと値を追加する
新しい要素を追加するには、`辞書名[新しいキー] = 値` のように書きます。
user_info = {'name': '田中四郎', 'age': 40}
print('追加前:', user_info)
# 追加前: {'name': '田中四郎', 'age': 40}
# 新しいキー 'city' と値 '福岡' を追加
user_info['city'] = '福岡'
print('追加後:', user_info)
# 追加後: {'name': '田中四郎', 'age': 40, 'city': '福岡'}
# さらにキー 'hobby' と値 '釣り' を追加
user_info['hobby'] = '釣り'
print('さらに追加後:', user_info)
# さらに追加後: {'name': '田中四郎', 'age': 40, 'city': '福岡', 'hobby': '釣り'}
指定したキーが辞書の中に存在しない場合、新しいキーと値のペアとして追加されます。とってもシンプル！
既存のキーの値を更新する
既に存在するキーの値を変更（更新）したい場合も、追加と同じ書き方でOKです。`辞書名[既存のキー] = 新しい値` と書きます。
user_info = {'name': '伊藤五郎', 'age': 45, 'city': '札幌'}
print('更新前:', user_info)
# 更新前: {'name': '伊藤五郎', 'age': 45, 'city': '札幌'}
# キー 'age' の値を 50 に更新
user_info['age'] = 50
print('年齢更新後:', user_info)
# 年齢更新後: {'name': '伊藤五郎', 'age': 50, 'city': '札幌'}
# キー 'city' の値を '仙台' に更新
user_info['city'] = '仙台'
print('都市更新後:', user_info)
# 都市更新後: {'name': '伊藤五郎', 'age': 50, 'city': '仙台'}
指定したキーが辞書の中に既に存在する場合、そのキーに対応する値が新しい値で上書きされます。追加も更新も同じ書き方でできるのは、覚えやすくて良いですよね。
複数の要素をまとめて追加・更新したい場合は `update()` メソッドも便利ですよ。
user_info = {'name': '渡辺六郎', 'age': 55}
print('update前:', user_info)
# 新しい辞書で更新 (city追加、age更新)
user_info.update({'age': 60, 'city': '横浜', 'job': 'デザイナー'})
print('update後:', user_info)
# update後: {'name': '渡辺六郎', 'age': 60, 'city': '横浜', 'job': 'デザイナー'}
辞書から要素を取得する方法
辞書にしまった値を取り出すには、キーを使います。主な方法は2つあります。
[]（角括弧）でアクセスする
一番基本的な方法が、`辞書名[キー]` のように角括弧を使う方法です。
user_info = {'name': '山本七郎', 'age': 65, 'city': '京都'}
# キー 'name' の値を取得
name = user_info['name']
print(name)
# 山本七郎
# キー 'age' の値を取得
age = user_info['age']
print(age)
# 65
ただし、この方法には注意点があります。もし指定したキーが辞書の中に存在しない場合、「KeyError」というエラーが発生してプログラムが止まってしまいます！
# 存在しないキー 'hobby' にアクセスしようとすると... # hobby = user_info['hobby'] # ↑これを実行すると KeyError: 'hobby' というエラーが出る
get()メソッドで安全にアクセスする
エラーを避けて、もっと安全に値を取得したい場合は `get()` メソッドが便利です。`辞書名.get(キー)` のように使います。
user_info = {'name': '中村八郎', 'age': 70, 'city': '神戸'}
# キー 'name' の値を取得
name = user_info.get('name')
print(name)
# 中村八郎
# 存在しないキー 'hobby' の値を取得しようとしてもエラーにならない！
hobby = user_info.get('hobby')
print(hobby)
# None
`get()` メソッドは、指定したキーが存在しない場合、エラーを出す代わりに `None` という特別な値（「何もない」という意味）を返します。
さらに、`get()` メソッドは、キーが存在しなかった場合に返すデフォルト値を指定することもできます。`辞書名.get(キー, デフォルト値)` のように書きます。
# キー 'city' が存在すればその値を、なければ '不明' を返す
city = user_info.get('city', '不明')
print(city)
# 神戸
# キー 'job' が存在すればその値を、なければ '無職' を返す
job = user_info.get('job', '無職')
print(job)
# 無職
キーが存在するか分からない場合や、エラーでプログラムを止めたくない場合は、積極的に `get()` メソッドを使うのがおすすめです。
辞書から要素を削除する方法
辞書から不要になったキーと値のペアを削除する方法もいくつかあります。
1. `del` 文を使う方法
`del 辞書名[キー]` と書くと、指定したキーとその値を削除できます。
user_info = {'name': '小林九郎', 'age': 75, 'city': '広島', 'hobby': '読書'}
print('削除前:', user_info)
# 削除前: {'name': '小林九郎', 'age': 75, 'city': '広島', 'hobby': '読書'}
# キー 'hobby' の要素を削除
del user_info['hobby']
print('削除後:', user_info)
# 削除後: {'name': '小林九郎', 'age': 75, 'city': '広島'}
# 存在しないキーをdelしようとすると KeyError になるので注意！
# del user_info['job'] # エラー！
2. `pop()` メソッドを使う方法
`辞書名.pop(キー)` は、指定したキーの要素を削除し、さらに削除した要素の「値」を返してくれます。
user_info = {'name': '加藤十郎', 'age': 80, 'city': '福岡', 'job': '引退'}
print('削除前:', user_info)
# 削除前: {'name': '加藤十郎', 'age': 80, 'city': '福岡', 'job': '引退'}
# キー 'job' の要素を削除し、その値を受け取る
removed_job = user_info.pop('job')
print('削除された値:', removed_job)
# 削除された値: 引退
print('削除後:', user_info)
# 削除後: {'name': '加藤十郎', 'age': 80, 'city': '福岡'}
# pop() も存在しないキーを指定すると KeyError になる
# removed_hobby = user_info.pop('hobby') # エラー！
# デフォルト値を指定すれば、キーがなくてもエラーにならない
removed_hobby = user_info.pop('hobby', '特になし')
print('削除された値(デフォルト):', removed_hobby)
# 削除された値(デフォルト): 特になし
print('辞書は変わらず:', user_info)
# 辞書は変わらず: {'name': '加藤十郎', 'age': 80, 'city': '福岡'}
削除しつつ、その値も使いたい場合に便利ですね。
3. `popitem()` メソッドを使う方法
`辞書名.popitem()` は、辞書からキーと値のペアを一つ削除し、そのペアを `(キー, 値)` というタプルで返します。Python 3.7以降では、原則として最後に追加された要素 (LIFO: Last In, First Out) が削除されます。（3.6以前はどの要素が削除されるか不定でした）
user_info = {'name': '吉田十一郎', 'age': 85, 'city': '仙台'}
print('削除前:', user_info)
# 削除前: {'name': '吉田十一郎', 'age': 85, 'city': '仙台'}
# 最後に追加された要素 (この場合 'city') を削除し、そのペアを取得
removed_item = user_info.popitem()
print('削除されたペア:', removed_item)
# 削除されたペア: ('city', '仙台')
print('削除後:', user_info)
# 削除後: {'name': '吉田十一郎', 'age': 85}
removed_item = user_info.popitem()
print('削除されたペア:', removed_item)
# 削除されたペア: ('age', 85)
print('削除後:', user_info)
# 削除後: {'name': '吉田十一郎'}
辞書が空の状態で `popitem()` を呼び出すとエラーになるので注意しましょう。
Python辞書の便利なメソッドやテクニック
辞書操作をもっと便利にするメソッドや書き方があります。これらを知っていると、コードがスッキリしたり、効率的に処理できたりしますよ。
キーの一覧を取得するkeys()
`辞書名.keys()` を使うと、辞書に含まれる全てのキーをまとめて取り出すことができます。
user_info = {'name': '山田太郎', 'age': 30, 'city': '東京'}
keys = user_info.keys()
print(keys)
# dict_keys(['name', 'age', 'city'])
# keys()の結果はそのままリストではないけど、リストに変換できる
key_list = list(keys)
print(key_list)
# ['name', 'age', 'city']
# forループでキーを一つずつ取り出して処理するのによく使われます
print('--- キー一覧 ---')
for key in user_info.keys():
print(key)
# --- キー一覧 ---
# name
# age
# city
返ってくる `dict_keys` というのは、辞書のキーの「ビュー（眺め）」のようなものです。元の辞書の内容が変わると、このビューの内容も動的に変わる性質があります。
値の一覧を取得するvalues()
`辞書名.values()` は、キーとは逆に、辞書に含まれる全ての値を取り出します。
user_info = {'name': '佐藤花子', 'age': 28, 'city': '大阪'}
values = user_info.values()
print(values)
# dict_values(['佐藤花子', 28, '大阪'])
# これもリストに変換可能
value_list = list(values)
print(value_list)
# ['佐藤花子', 28, '大阪']
# 値だけを順番に処理したい場合に便利です
print('--- 値一覧 ---')
for value in user_info.values():
print(value)
# --- 値一覧 ---
# 佐藤花子
# 28
# 大阪
`keys()` と同様に `dict_values` というビューオブジェクトが返ってきます。
キーと値のペアを取得するitems()
`辞書名.items()` は、キーと値のペアを `(キー, 値)` というタプルの形でまとめて取り出します。これが一番よく使うかもしれません。
user_info = {'name': '鈴木一郎', 'age': 35, 'city': '名古屋'}
items = user_info.items()
print(items)
# dict_items([('name', '鈴木一郎'), ('age', 35), ('city', '名古屋')])
# リストにもできる
item_list = list(items)
print(item_list)
# [('name', '鈴木一郎'), ('age', 35), ('city', '名古屋')]
# forループでキーと値を同時に受け取って処理したい場合に最適！
print('--- キーと値のペア ---')
for key, value in user_info.items():
print(f'{key} は {value} です')
# --- キーと値のペア ---
# name は 鈴木一郎 です
# age は 35 です
# city は 名古屋 です
forループで `key, value` のように2つの変数で受け取れるのがポイント（アンパッキングと言います）。コードがとても読みやすくなりますね！
他にも、辞書内包表記という書き方を使うと、既存の辞書から新しい辞書をスマートに作ることもできますが、まずは基本のメソッドをしっかり押さえておきましょう。
辞書を使う上での注意点とよくあるエラー
辞書は便利ですが、いくつか注意点があります。特に初心者がハマりやすいポイントを見ていきましょう。
1. KeyError（キーエラー）
これは本当によく遭遇するエラーです。`辞書名[キー]` の形で値を取得しようとしたときに、そのキーが辞書の中に存在しない場合に発生します。
my_dict = {'a': 1, 'b': 2}
# print(my_dict['c']) # この行を実行すると KeyError: 'c' が発生！
対策:
- `in` 演算子で事前にキーの存在を確認する
`if キー in 辞書名:` のように書くことで、キーが存在するかどうかをチェックできます。
if 'c' in my_dict:
print(my_dict['c'])
else:
print('キー "c" は存在しません')
# キー "c" は存在しません
前述の通り、`get()` ならキーが存在しなくてもエラーになりません。デフォルト値を指定することも可能です。
value_c = my_dict.get('c', 'デフォルト値')
print(value_c)
# デフォルト値
2. キーには変更不能（immutable）なオブジェクトしか使えない
辞書のキーには、文字列、数値、タプルなど、後から中身を変更できない「イミュータブル」なものしか使えません。なぜなら、辞書はキーを使って内部的に高速な検索を行っており、その途中でキーの値が変わってしまうと困るからです。
そのため、リストや他の辞書、セットなどを辞書のキーにしようとするとエラーになります。
# これはOK (キーは文字列と数値)
ok_dict = {'name': 'Alice', 123: 'id'}
# これはエラー！ (キーにリストを使おうとしている)
# error_dict = {['a', 'b']: 1} # TypeError: unhashable type: 'list'
# タプルは変更不能なのでキーにできる (タプルの中身も変更不能である必要あり)
tuple_key_dict = {('x', 1): 'point1', ('y', 2): 'point2'}
print(tuple_key_dict)
# {('x', 1): 'point1', ('y', 2): 'point2'}
このルールは少し難しいかもしれませんが、基本的には「文字列や数値をキーにする」と覚えておけば、最初は大丈夫でしょう。
【まとめ】Python辞書の使いどころを理解して活用しよう
お疲れ様でした！Pythonの辞書について、基本的なところから使いどころ、注意点まで見てきました。
今回のポイントをギュッとまとめると…
- 辞書はキーと値のペアでデータを管理するよ。
- データに名前をつけて管理したい時や高速アクセスしたい時が主な使いどころだよ。
- リストやタプルとは、データのアクセス方法（名前か順番か）が大きな違いだよ。
- 作り方は `{}` や `dict()`、追加・更新は `辞書名[キー] = 値`、取得は `[]` や `get()`、削除は `del` や `pop()` が基本だよ。
- `keys()`, `values()`, `items()` を使うとキーや値をまとめて扱えて便利だよ。
- `KeyError` には `in` や `get()` で対策しよう。キーには変更できないものを使おうね。
最初は少しとっつきにくいかもしれませんが、辞書はPythonプログラミングの様々な場面で活躍するとても強力な機能です。今回学んだことを活かして、ぜひ実際のコードで辞書を使ってみてください。
まずは、設定情報を辞書で管理してみたり、簡単な単語カウンターを作ってみたりするのも良い練習になりますよ。使っていくうちに、その便利さがきっと実感できるはずです。
どんどんコードを書いて、Pythonと仲良くなっていきましょう！
【関連記事】 「Pythonとは？」に答える最初の一歩
0 件のコメント:
コメントを投稿
注: コメントを投稿できるのは、このブログのメンバーだけです。