Pythonのイミュータブルとは？変更できないデータ型の特徴を解説

先生と生徒の会話形式で理解しよう

生徒

「Pythonで『イミュータブル』って言葉を見かけました。なんか難しそう…」

先生

「イミュータブル（immutable）は、一度作ったら中身が変えられないデータ型のことだよ。最初はちょっと難しく感じるかもしれないけど、実はとても大事な考え方なんだ。」

生徒

「リストとか文字列も関係あるんですか？」

先生

「あるよ！たとえば文字列（str型）はイミュータブルなんだ。今回はイミュータブルとは何か、そしてどんなデータ型がイミュータブルなのかを一緒に見ていこう！」

1. イミュータブル（immutable）とは？

イミュータブルとは、変更できないという意味です。Pythonでは、ある種類のデータ型は作ったあとに中身を変えることができません。

たとえば、文字列（str）、数値（int・float）、タプル（tuple）などがイミュータブルな型です。

2. 文字列（str）はイミュータブルな例

Pythonでは、文字列は変更できません。試しに文字を直接変更しようとすると、エラーになります。


text = "Python"
text[0] = "J"


TypeError: 'str' object does not support item assignment

このように、文字列は部分的に書き換えられないのです。変更したいときは、新しい文字列を作ります。


text = "Python"
new_text = "J" + text[1:]
print(new_text)


Jython

3. 数値（int・float）もイミュータブル

数値型も同じです。一度作った値を変更することはできず、新しい値を代入し直すことになります。


x = 10
x = x + 5
print(x)

このとき、元の10が変わっているのではなく、10はそのままで、xが15を指すようになっただけです。

4. タプル（tuple）もイミュータブル

タプルも中身を変更できないデータ型です。リストは変更できますが、タプルはできません。


data = (1, 2, 3)
data[0] = 100


TypeError: 'tuple' object does not support item assignment

タプルは安全に使えるため、データが変わらないことを保証したい場面に適しています。

5. イミュータブルとミュータブルの違いを表で比較

以下に、イミュータブルな型と、変更可能なミュータブルな型をまとめてみましょう。

データ型	イミュータブル	ミュータブル
int（整数）	✔	―
float（小数）	✔	―
str（文字列）	✔	―
tuple（タプル）	✔	―
list（リスト）	―	✔
dict（辞書）	―	✔
set（集合）	―	✔

6. なぜイミュータブルが重要なの？

イミュータブルなデータ型は、次のようなメリットがあります：

他の場所から勝手に中身を変更される心配がない
プログラムの動作が予測しやすくなる
辞書のキーや集合の要素として使える（リストは使えない）

そのため、安全性と効率性を高めるためにイミュータブル型が使われることが多いのです。

7. イミュータブルな型を活用する場面の例

例えば以下のような場面でイミュータブルな型が活躍します：

設定値など、変わってほしくないデータを保持する
辞書のキーとして複数の情報を使いたい（→タプルが使える）
並列処理などでデータの整合性を保ちたいとき

イミュータブルをうまく使うことで、Pythonプログラムがより堅牢でエラーに強いコードになります。

まとめ

Pythonのイミュータブルを理解して安全なデータ設計を身につけよう

この記事では、Pythonにおけるイミュータブルという重要な考え方について、具体的なデータ型の例を交えながら学んできました。イミュータブルとは、一度作成した後に中身を変更できない性質を持つデータ型のことを指します。 Pythonでは、文字列、整数、小数、タプルといった基本的なデータ型がイミュータブルに分類されます。これらの型は、値そのものを書き換えることができないため、意図しない変更が起こりにくく、プログラム全体の動作を安定させる重要な役割を果たしています。

特に文字列がイミュータブルである点は、Python初心者が最初につまずきやすいポイントですが、理解してしまえばとても理にかなった仕組みだと分かります。文字列を変更したように見える処理も、実際には新しい文字列を作成して変数の参照先を切り替えているだけです。この仕組みを正しく理解することで、Pythonの変数の扱い方やメモリの考え方も自然と身についていきます。

イミュータブルとミュータブルの違いを意識する重要性

Pythonには、イミュータブルな型だけでなく、リストや辞書、集合のようなミュータブルな型も存在します。ミュータブルな型は中身を自由に変更できるため柔軟性がありますが、その反面、思わぬ場所でデータが書き換えられてしまう可能性もあります。そのため、どのデータが変更されてもよいのか、どのデータは固定して扱いたいのかを意識しながら、データ型を選ぶことがPythonプログラミングではとても大切です。

イミュータブルな型は、変更されないことが保証されているため、辞書のキーや集合の要素として安全に使うことができます。また、複数の処理が同時に動くような場面でも、データの内容が途中で変わらないため、バグの発生を抑えやすくなります。 Pythonで安定したコードを書いていくうえで、イミュータブルという考え方は欠かせない基礎知識と言えるでしょう。

イミュータブルな型を活用したサンプルプログラム

ここでは、イミュータブルなデータ型の特徴を意識した簡単なサンプルプログラムを見てみましょう。文字列やタプルを使って、変更できないデータを安全に扱う例です。


user_name = "たろう"
user_age = 20

profile_key = ("名前", "年齢")

print(user_name)
print(user_age)
print(profile_key)

new_name = "はなこ"
user_name = new_name

print(user_name)

このように、イミュータブルなデータ型では、値そのものを書き換えるのではなく、新しい値を作って変数に再代入するという形で処理を行います。この考え方を理解しておくことで、Pythonの変数操作に対する誤解が減り、エラーの少ないコードを書けるようになります。