Pythonにはさまざまなデータ型があり、それらは「標準型階層（Standard Type Hierarchy）」として整理されています。本記事では、Pythonのデータモデルについて 初心者向けにハンズオン形式 で解説していきます！
「コードを書きながら理解したい！」という方は、ぜひPythonを実際に動かしながら試してみてください💡
🔹 Pythonの標準型階層とは？
Pythonのデータ型はすべて object クラス を基底（親）としており、そこから派生しています。
例えば、int（整数型）、str（文字列型）、list（リスト型）などがこの標準型階層の一部です。
Pythonの標準型の例
| 型 | 説明 |
|---|---|
int |
整数 (42) |
float |
浮動小数点数 (3.14) |
complex |
複素数 (3 + 4j) |
str |
文字列 ("hello") |
list |
リスト ([1, 2, 3]) |
tuple |
タプル ((1, 2, 3)) |
dict |
辞書 ({"name": "Alice"}) |
set |
集合 ({1, 2, 3}) |
bool |
真偽値 (True, False) |
NoneType |
None |
では、実際にコードを書いて確認していきましょう！✨
🛠 ハンズオン – Pythonのデータ型を確認しよう！
1️⃣ すべての型は object から派生している
Pythonのすべての型は object を基底クラスとして持っています。まず、object の親クラスを確認してみましょう。
print(object.__base__) # すべての型の親クラスを確認
👉 出力: None
これは object がPythonの 最上位の型 であることを意味します。
次に、int や str の親クラスを確認してみましょう。
print(int.__base__) # int の親クラス
print(str.__base__) # str の親クラス
👉 どちらも object になっている ことが確認できます！
2️⃣ 数値型（Numeric Types）
Pythonには、数値を表す型がいくつかあります。
print(type(42)) # int (整数)
print(type(3.14)) # float (浮動小数点数)
print(type(3 + 4j)) # complex (複素数)
👉 int、float、complex の3種類 があることがわかります。
💡 ハンズオン: isinstance を使って、変数が特定の型かどうかをチェックしてみましょう。
print(isinstance(42, int)) # True
print(isinstance(3.14, float)) # True
print(isinstance(3 + 4j, complex)) # True
3️⃣ シーケンス型（Sequence Types）
リストやタプル、文字列などは 「シーケンス型」 に分類されます。
print(type([1, 2, 3])) # list
print(type((1, 2, 3))) # tuple
print(type("hello")) # str
💡 ハンズオン: これらの型が collections.abc.Sequence に属しているか確認してみましょう。
from collections.abc import Sequence
print(isinstance([1, 2, 3], Sequence)) # True
print(isinstance((1, 2, 3), Sequence)) # True
print(isinstance("hello", Sequence)) # True
👉 リスト、タプル、文字列はすべて「シーケンス型」 であることがわかります！
4️⃣ マップ型（辞書型 – Mapping Types）
辞書 (dict) は キーと値のペアを持つデータ型 です。
my_dict = {"name": "Alice", "age": 25}
print(type(my_dict)) # dict
💡 ハンズオン: collections.abc.Mapping に属しているかチェック！
from collections.abc import Mapping
print(isinstance(my_dict, Mapping)) # True
👉 dict は 「マップ型」 に分類されます。
5️⃣ 集合型（Set Types）
集合 (set) は 重複しない要素のコレクション です。
my_set = {1, 2, 3, 4}
print(type(my_set)) # set
💡 ハンズオン: collections.abc.Set に属しているか確認してみましょう。
from collections.abc import Set
print(isinstance(my_set, Set)) # True
👉 set は 「集合型」 であることが確認できます。
6️⃣ その他の型
Pythonには、ほかにもいくつかの特殊な型があります。
| 型 | 説明 |
|---|---|
bool |
真偽値 (True, False) |
NoneType |
None（値がないことを示す） |
bytes |
バイト列（バイナリデータ） |
range |
範囲オブジェクト (range(10)) |
💡 ハンズオン: NoneType の型を確認してみよう。
print(type(None)) # NoneType
👉 NoneType は None を表す特別な型です。
🎯 まとめ
✅ Pythonのデータ型はすべて object から派生している！
✅ 数値型には int、float、complex がある！
✅ シーケンス型には list、tuple、str がある！
✅ dict はマップ型、set は集合型！
✅ bool、NoneType、bytes などの特殊な型もある！
Pythonのデータモデルを理解すると、 「このデータがどの型なのか？」 を正しく把握でき、コードの可読性やバグ防止に役立ちます！🎉
さあ、Pythonのデータ型をもっと深く学んで、スムーズなコーディングを目指しましょう！🐍💻
