Pythonのデータ型（Data Type）とは？基本型と使い方をやさしく解説

Pythonでは、すべての値にデータ型（Data Type）があります。 データ型は、その値がどういう種類の情報かを表すもので、計算や処理の方法がデータ型によって異なります。

Pythonの主なデータ型

型の確認：type関数

x = 10
print(type(x))  # → 

type() 関数を使うと、その値のデータ型を確認することができます。

文字列（str）の操作例

name = "さくら"
print(name.upper())   # → "サクラ"
print(len(name))      # → 3

文字列はメソッド（関数）を使って加工が可能です。

リスト（list）の操作例

nums = [10, 20, 30]
nums.append(40)       # 末尾に追加
print(nums[0])        # → 10（インデックスアクセス）

リストは可変（変更可能）で、要素の追加や削除が自由に行えます。

辞書（dict）の操作例

user = {"name": "さくら", "age": 20}
print(user["name"])        # → さくら
user["age"] = 21           # 値の変更

辞書は「キーと値」のペアで情報を管理する構造です。

ミュータブル vs イミュータブル

• ミュータブル（変更可能）：list, dict, set
• イミュータブル（変更不可）：int, float, str, tuple, bool

この違いを理解すると、変数の扱いやパフォーマンスにも配慮した設計ができます。

まとめ

Pythonでは、すべての値が明確なデータ型（Data Type）を持っています。 数値・文字列・リスト・辞書など、型に応じて使える機能や操作が異なります。

まずは type() で確認しながら、用途に合ったデータ型を使い分けてみましょう。 ミュータブルかイミュータブルかという点も意識すると、よりスマートなプログラミングができます。