Pythonの変数に使えるデータ型とは？初心者向けに組み込み型の一覧と使い方をやさしく解説
生徒
「Pythonで変数を使ってみたけど、数字も文字もリストもあるし、いろんな種類があって混乱しそうです…」
先生
「Pythonでは、変数にいろいろなデータ型（データの種類）を入れられますよ。たとえば数値、文字列、リストなどがあります。」
生徒
「それぞれの使い方って難しくないですか？」
先生
「大丈夫です！今回は初心者でもわかるように、Pythonの組み込みデータ型の一覧と使い方をしっかり説明していきますね！」
1. Pythonのデータ型とは？
Pythonでは、変数に入る値はすべて「データ型（型）」を持っています。データ型とは、データの種類のことです。
たとえば「123」は数字なのでint型（整数型）、「こんにちは」は文字なのでstr型（文字列型）です。
これらの型を理解すると、Pythonでのプログラミングがとてもスムーズになります。
2. よく使う基本のデータ型（組み込み型）一覧
Pythonには最初から使える「組み込み型」と呼ばれるデータ型がたくさんあります。ここでは初心者がよく使うものを紹介します。
- int型（整数）
- float型（小数）
- str型（文字列）
- bool型（真偽値）
- list型（リスト）
- tuple型（タプル）
- dict型（辞書）
- set型（セット）
- NoneType型（何もない）
3. 数値のデータ型：int型とfloat型
intは整数（マイナスや0もOK）、floatは小数を表すデータ型です。
a = 100 # int型
b = 3.14 # float型
たとえば商品の価格や身長など、小数が必要な場合はfloat、人数などの数えられる数にはintを使います。
4. 文字を扱うstr型（文字列）
strは文字列型です。文字だけでなく、文章や記号、数字も「文字」として扱えます。
name = "マリー"
message = "こんにちは！"
文字列は"（ダブルクォート）か'（シングルクォート）で囲みます。
5. TrueかFalseだけを持つbool型
boolは「はい」か「いいえ」のような真偽値（しんぎち）を表すデータ型です。
is_ok = True
is_error = False
主に「条件」に使われます。たとえば「年齢が20歳以上か？」などを判定できます。
6. 複数の値をまとめて扱うlist型（リスト）
listは複数の値を1つにまとめて保存できる便利なデータ型です。箱のようなイメージです。
colors = ["赤", "青", "緑"]
中身は[ ]で囲み、カンマ,で区切ります。
7. 変更できないリスト：tuple型（タプル）
tupleはリストとよく似ていますが、あとから中身を変更できないのが特徴です。
weekdays = ("月", "火", "水")
変更されては困るデータや、順番が大事なものによく使われます。
8. 名前と値をペアで持つdict型（辞書）
dictは、「名前：値」のセットでデータを保存できる便利なデータ型です。
user = {"名前": "サトシ", "年齢": 18}
「名前で調べて値を出す」仕組みなので、電話帳のような使い方ができます。
9. 重複なしの集まり：set型（セット）
setはリストと似ていますが、重複（同じ値）が自動的に削除されます。
numbers = {1, 2, 2, 3}
print(numbers)
{1, 2, 3}
重複をなくしたいときに便利な型です。
10. 値がない状態：NoneType型
Noneは「何も入っていない」状態を表す特別な値で、型はNoneTypeです。
answer = None
あとで値を入れる予定の変数や、返り値がない関数などに使われます。
まとめ
Pythonの変数に入る値はすべて明確な型を持ち、それぞれの型には固有の役割や特徴があるため、日常的なプログラムでも自然に使い分けが求められます。整数を扱うint型、計算処理で欠かせないfloat型、文章や名前を扱うstr型、条件分岐に欠かせないbool型、複数の情報をまとめて管理するlist型やtuple型、さらに名前と値を組み合わせて整理するdict型、重複を自動で排除するset型、そして「空」の状態を表すNoneType型など、多彩な型がPythonには用意されています。これらの型を理解して使い分けることで、より正確で読みやすく、効率の良いコードを書くことができ、プログラムの目的に応じた適切な構造を作ることが可能になります。 また、型を意識した設計を行うことで、データの扱いが整理され、エラーの防止や処理速度の向上にもつながります。特に初心者にとっては、Pythonの型が「実際の物事の分類」に似ていることに気付くと理解が格段に深まり、プログラムを書く際の不安が軽減されます。たとえば、リストは複数の値を入れた箱、辞書は名前付きで情報を管理する表、小数や整数は物ごとの数の性質そのもの、といった具合に日常の考え方と結びつけると、データ型がより身近に感じられるでしょう。 ここで、学んだ型を使った分かりやすいサンプルを紹介し、どの型がどの場面で活用されるかを振り返りながら確認していきます。
データ型の活用イメージをつかむサンプルコード
name = "カナコ" # str型
age = 20 # int型
height = 158.2 # float型
is_student = True # bool型
favorites = ["りんご", "紅茶", "音楽"] # list型
schedule = ("月曜日", "火曜日") # tuple型
profile = {"名前": name, "年齢": age} # dict型
unique_nums = {1, 2, 3, 3} # set型
next_item = None # NoneType型
def show_profile(data):
print("ようこそ", data["名前"], "さん")
print("年齢は", data["年齢"], "歳です")
show_profile(profile)
以上のように、実際の生活の情報をそのままデータ型に当てはめると、それぞれの役割が直感的に理解できます。たとえば、名前や挨拶は文字列として扱い、年齢は整数として扱い、身長は小数として扱うのが自然です。また、予定表のように変更されない値にはtuple型を使うと安定した管理ができ、さらにプロフィールのように意味を持つ値を整理したいときにはdict型が最適です。Pythonの組み込み型は、このように身近な情報を整理しながら活用できるよう設計されているため、初心者でも慣れるにつれて無理なく使い分けられるようになります。 大切なのは、それぞれの型を単に覚えるのではなく、「どんな場面でその型を使うとより適切か」を考えながら活用することです。これにより、コードの見通しが良くなり、将来的な修正や拡張もしやすくなります。特にdict型やlist型は多くの場面で活躍するため、慣れてくるとプログラム全体をより柔軟に組み立てられるようになります。Pythonの学習を進める上で、データ型の理解は大きな基盤となるため、ひとつひとつの型を確実に身につけて応用の幅を広げていくことが大切です。
生徒
「今日の内容で、Pythonの型がどんなふうに使われるのか前よりよく分かりました！それぞれ役割が違うんですね。」
先生
「その通りです。型の違いを意識することで、プログラム全体がとても整理され、扱いやすくなりますよ。」
生徒
「特にdict型が便利だと思いました！名前で値を取り出せるから、複雑な情報もまとめやすいですね。」
先生
「ええ、辞書型は実務でもよく使われる型のひとつですし、list型やset型と組み合わせるとさらに応用が広がります。」
生徒
「今回覚えた型を意識して、これからのプログラム作りに活かしていきたいです！」
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