【Pythonの基礎知識】Pythonのデータ型を正しく使いこなす！

Pythonでは、変数にどんな値を入れるかによって、できる処理や結果が大きく変わります。整数や小数、文字列や真偽値など、「データ型」を正しく理解して使い分けることは、プログラムを自在に動かすための第一歩です。

この記事では、Pythonの代表的なデータ型（int, float, str, bool, None）について、それぞれの特徴や違い、演算や型変換の注意点までをわかりやすく整理します。初心者でも理解できるように、コード例とともに実践的な使い方を紹介していきます。

データ型とは？

この記事では、Pythonが持つ基本的なデータ型（数値、文字列、真偽値など）と、それらの扱い方・変換方法・判定方法を体系的に整理していきます。

入門編では print()や if、 forなどを通して、「Pythonってこう書けば動くんだ！」という体験をしてきましたよね。

でも実際にコードを書いていくと、次のような場面に遭遇します。

print("3" + 3)

このコードを実行すると、Pythonはこう言ってきます。

TypeError: can only concatenate str (not "int") to str

文字列と数値をそのまま足そうとすると、Pythonは「型が違う！」と怒って止まってしまうのです。

ここで初めて、「Pythonって、変数の中身が“どんな種類のデータか”を意識してるんだな」と気づきます。これが「データ型」の正体です。

なんとなく使っていた x = 10の「10」が intであること、 "10"とはまったく別物であること、そういった型の違いによる「動きの違い」を知ることが、より正確なPythonコードを書く第一歩になります。

Pythonでは、変数に格納される「値の種類」によって、実行できる処理や演算が異なります。この値の種類をデータ型と呼びます。

たとえば、数値型と文字列型では「足し算」の意味がまったく異なりますし、「真偽値」は条件判定で頻繁に登場します。ここでは、Pythonの基本的なデータ型について整理していきましょう。

Pythonで扱う代表的なデータ型

Pythonには多くのデータ型がありますが、最初に覚えるべき基本の型は次の5つです。

型の確認方法

変数にどのデータ型が入っているかは、 type()関数で確認できます。以下は実際の例です。

x = 5
print(type(x)) # 出力：<class 'int'>

type()関数の出力例

Pythonの type()関数を使うと、変数に格納された値の「データ型（クラス）」が明確に表示されます。以下の表は、代表的な値に対する type()の出力例です。

PythonのNoneは「null」と同じ？

Pythonにおける Noneは、他の言語でいう「null」とほぼ同じ意味を持ちます。何も値が設定されていない状態を示す、特殊なオブジェクトです。

ただし、Pythonでは NoneはNoneTypeという特別な型の定数として扱われており、単なる空データではなく明確な「意味のある値」として使われます。

各言語における「何もない」を示す値の比較

Noneが使われる代表的なケース

Noneは以下のような場面で使われます。

• 初期値を設定せず、変数が未定義であることを明示する
• 関数が値を返さなかった場合の戻り値
• 条件式で「未設定かどうか」を判断したいとき

Noneの判定方法（is演算子）

Noneの判定には、 is演算子を使うのが一般的です。

x = None
if x is None:
   print("値が未設定です")

出力：

値が未設定です

注意：NoneはFalseではない

Noneは条件判定で Falseとして扱われますが、Falseそのものではありません。 Noneと Falseは別のオブジェクトです。

Pythonでは型の宣言が不要

Pythonは「動的型付け言語」と呼ばれ、変数を使う際に型を明示的に宣言する必要がありません。代入された値の内容によって、Pythonが自動的に適切なデータ型を判断します。

次の例では、整数を代入すると int型、文字列を代入すると str型として扱われます。

x = 10 # int型になる
x = "hello" # str型に変わる

このように、同じ変数に対して異なる型の値を再代入することも可能です。ただし、型が意図せず変わってバグを生むこともあるため、意識的に使うことが大切です。

なお、Python 3.5以降では型アノテーション（型ヒント）によって、変数に「想定される型」を記述することもできますが、これは強制ではなく補助的な情報として扱われます。

name: str = "BePro"
age: int = 25

型アノテーションはあくまで静的解析やドキュメントの補助として活用されるものであり、Python自体は型を厳密にチェックしません。

数値（int, float）の基本と演算の違い

入門編で数値を扱ったとき、「普通に計算できるからそれでいい」と思ったかもしれません。
しかし、Pythonには「整数（int）」と「小数（float）」という2つの異なる数値型が存在し、それによって演算結果や挙動が変わることがあります。

このセクションでは、 intと floatの違いを「結果がどう変わるか」という視点から体験しながら理解していきます。

Pythonでは、整数（ int型）と小数（ float型）は厳密に区別されます。見た目は似ていますが、演算や出力結果に違いがあるため、それぞれの型の特徴を正しく理解することが重要です。

また、演算の種類や結果に応じて、型の自動変換（暗黙的キャスト）が発生するケースもあるため、初心者が混乱しやすいポイントでもあります。

int型とfloat型の違い

intは整数（1, 100, -5など）を扱う型で、 floatは小数（3.14, -0.5, 0.0など）を扱います。それぞれの特徴は以下の通りです。

型の違いによる演算結果の変化

同じ加算演算でも、 intと floatの組み合わせによって、出力結果の型が異なります。Pythonでは以下のように処理されます。

a = 10
b = 3.5
print(a + b) # 出力：13.5（floatになる）

このように、 int + float の結果は自動的に float になります。これは「より精度の高い型」に合わせるPythonの設計思想に基づいています。

int型とfloat型を演算した結果の型

Pythonでは、異なる数値型（ intと float）を演算した場合、より精度の高い float型に自動変換されます。

次の例では、整数 10と小数 3.5を加算し、その結果の型を type()関数で確認しています。

a = 10
b = 3.5
print(type(a + b))

このコードを実行した結果は以下のように表示されます。

このように、整数 + 小数の演算結果はfloat型になるという点は、Pythonの自動型変換（型の昇格）として覚えておくと良いでしょう。

数値演算に使う演算子の一覧

Pythonでは、さまざまな演算子を使って数値を操作できます。加算・減算だけでなく、商・余り・べき乗なども用意されています。

float型の注意点：丸め誤差

float型は内部的には2進数で扱われるため、正確に表現できない小数が存在します。特に比較処理で意図しないバグを生むことがあるため、注意が必要です。

x = 0.1 + 0.2
print(x) # 出力：0.30000000000000004

このような丸め誤差が発生する場合は、 round()関数などで明示的に桁数を調整するのが一般的です。

print(round(x, 2)) # 出力：0.3

文字列（str）の特徴と扱い方

見た目は同じ「3」でも、 3は数値、 "3"は文字列です。Pythonではこの違いによって、できること・できないことが大きく変わってきます。

このセクションでは、文字列（ str型）が持つ特徴や、他の型との違い、そして実際に何ができるのかを確認していきます。

文字列の定義と基本構文

文字列は、 ""や ''で囲んだデータです。たとえば "Hello"や '123'などが文字列にあたります。

text1 = "Hello"
text2 = '123'
print(type(text1)) # <class 'str'>

どちらのクォーテーション（シングル/ダブル）を使っても結果は同じです。Pythonでは str型として扱われます。

数値との違いとエラーの発生例

文字列と数値は、たとえ見た目が同じでも中身が違うため、混ぜて使おうとするとエラーになります。

print("3" + 3)

このコードは実行時に以下のエラーになります。

TypeError: can only concatenate str (not "int") to str

これは、「文字列と整数をそのまま足すことはできない」というPythonからのメッセージです。
このように、**文字列は見た目より中身（型）で判断される**という意識を持つことが重要です。

文字列の操作でよく使う基本機能

文字列では、次のような処理が基本としてよく使われます。

• len()：文字数を数える
• +：文字列同士の連結
• *：同じ文字列の繰り返し

name = "Taro"
print(len(name)) # 4
print(name + "Yamada") # TaroYamada
print(name * 3) # TaroTaroTaro

このように、文字列には「数値とはまったく異なる操作」が用意されています。文字列を正しく扱うには、 str型としての性質を理解しておくことが不可欠です。

型変換（キャスト）の注意点

Pythonでは、変数の値を別のデータ型に変換することを「キャスト（型変換）」と呼びます。とくに文字列・数値・真偽値などを相互に変換する場面は多く、正しく理解しておく必要があります。

ただし、Pythonのキャストにはできる変換とできない変換があり、油断するとエラーが発生する原因になります。このセクションでは、よくある変換例と落とし穴を紹介します。

明示的な型変換の基本

Pythonでは、次のような関数を使って明示的に型を変換することができます。

なぜキャストが必要になるのか？

たとえば、ユーザーから入力された値は input()を使って受け取る場合、すべて文字列（ str）になります。

age = input("年齢を入力してください：")
print(age + 10) # これはエラーになる

この例では ageが str型のため、数値と足し算しようとしてエラーになります。
「ユーザーから受け取ったデータを正しく処理するために、キャストが必要になる」というのが現実的な理由です。

他にも、ファイルや外部データを扱う場面では、ほとんどの情報が文字列として入ってきます。これらを intや floatに変換することで、計算や比較ができるようになります。

自動変換（暗黙のキャスト）との違い

Pythonでは、演算時に自動で型が変換される「暗黙の型変換（型の昇格）」もあります。たとえば、整数と小数を足すと自動的に float型になります。

a = 5
b = 2.5
c = a + b
print(type(c)) # 出力：<class 'float'>

このような暗黙の変換と、 int()や str()などによる明示的な変換は、目的や使い所が異なるため混同しないようにしましょう。

型変換で起こるエラーに注意

すべての値が変換できるわけではありません。無効な文字列を整数に変換しようとすると、ValueErrorが発生します。

x = "abc"
num = int(x)

このような場合は、事前に文字列が数値であることを確認する処理（例： isdigit()）を入れることが安全です。

たとえば、文字列が数値かどうかを判定してから int()で変換することで、エラーを防ぐことができます。

x = "123"
if x.isdigit():
    num = int(x)
    print("変換成功:", num)
else:
    print("数値ではありません")

現場でよく使われるPythonの文字列判定メソッド【実用ベース厳選】

Pythonには、文字列の中身がどのような構成になっているかを判定するためのメソッドが多数用意されています。その中でも、実務や現場で実際によく使われる代表的なメソッドを下記にまとめました。

使わないメソッドも存在する

書籍やチュートリアルでは istitle()や isnumeric()なども紹介されますが、実務ではほとんど使われません。
そのため、学習初期は上記のような「現場で本当に使うメソッド」に絞って覚えるのがおすすめです。

type()とisinstance()の活用法

Pythonでは、変数に格納された値の「データ型」を確認したり、条件分岐に利用したりする場面が多くあります。
そのときによく使われるのが type()と isinstance()の2つです。

このセクションでは、それぞれの違いと使いどころ、そして初学者が混乱しやすいポイントについて具体的に解説します。

type()の基本的な使い方

type()関数は、対象の変数や値がどのデータ型に属しているかを確認するために使用します。

x = 123
print(type(x)) # 出力：<class 'int'>

このように、 type()はその変数の「正確な型オブジェクト」を返します。
型名を条件として厳密に比較したいときに使われます。

isinstance()の基本的な使い方

isinstance()関数は、ある変数が指定した型（またはそのサブクラス）かどうかを真偽値で判定します。

x = 123
print(isinstance(x, int)) # True

特徴として、 type()とは異なり、「その型の派生クラス（サブクラス）」も含めて判定できるのが isinstance()です。

type()とisinstance()の違いを理解する

両者は似ているようで用途が異なります。以下に違いを整理します。

実例：isinstance()のサブクラス対応

以下のように、 bool型は intのサブクラスであるため、 isinstance()で intとして判定されます。

x = True
print(type(x) == int) # False
print(isinstance(x, int)) # True

このように、 isinstance()は「拡張性」を考慮した型判定に向いており、関数の引数チェックやバリデーションなどで多用されます。

まとめ

この記事では、Pythonにおける代表的なデータ型と、それらを正しく扱うための基本知識について解説しました。

Pythonは動的型付けの言語であり、変数を宣言する際に型を指定する必要がないという特徴があります。その一方で、扱うデータの中身を正確に理解しておかないと、思わぬバグや変換エラーにつながるリスクもあります。

数値型（ int, float）、文字列型（ str）の違いや、 type()と isinstance()による型チェック、さらに int()や str()を使った型変換（キャスト）の注意点など、実務で遭遇しやすいポイントを整理してきました。

Pythonでは型の扱いが「柔軟」であることがメリットである一方、「意識的に型を把握・制御しないとバグの温床にもなる」ことを忘れてはいけません。
今後、コードを書く際は「今扱っているデータの型は何か？」を常に意識する習慣を持つことが、エラーの少ない安定したプログラムにつながります。

この記事を読んだら、次は「【Pythonの基礎知識】条件分岐の完全理解（if, elif, else）」の使い方に進むのがおすすめです。

Beエンジニア

【Pythonの基礎知識】条件分岐の完全理解（if, elif, else）

https://www.pmi-sfbac.org/python-basic-02-conditions

Pythonで処理の流れを制御する上で、if文による条件分岐は欠かせません。この記事では、if / elif / else の構文だけでなく、実務レベルで使いこなすための使い分けや記述ミスの落とし穴まで、体系的に解説します。 条件分岐とは？プログラムの処理を「条件によって分ける」ことを条件分岐と呼びます。Pythonにおける条件分岐は、if文を中心に構成されており、コードの流れを制御する上で欠かせない要素です。たとえば「数値が0より大きければAを実行、それ以外ならBを実行する」といった分岐は、if文なしでは実現できません。このセク...