TensorFlowやChainerに興味があるけど、Python未経験の技術者が最低限知っておいた方がいい基礎文法まとめ：特集：タイニーレファレンス（4/6 ページ）

[かわさきしんじ，Insider.NET編集部]

辞書

　辞書（dict型）はキーと値を組み合わせたデータをまとめたデータ構造である。辞書は{}で囲み、そこに「key: value」形式でデータを記述していく。あるいは個々の要素が2つの要素で構成される反復可能オブジェクトや、辞書を組み込み関数dictに渡すことでも辞書を作成できる。

d = {'key': 'value', 'foo': 'bar' }  # 直接的な辞書の作成
print(d)  # 出力結果（例）： {'key': 'value', 'foo': 'bar'}
d = dict(foo='foo', bar='bar')  # 組み込み関数dictにキーと値を指定して作成
print(d)  # 出力結果（例）： {'bar': 'bar', 'foo': 'foo'}
d = { chr(x + ord('a')): x + ord('a') for x in range(5) }  # 内包表記による作成
print(d)  # 出力結果（例）： {'a': 97, 'b': 98, 'd': 100, 'c': 99, 'e': 101}
l = [tuple((chr(x + ord('a')), x + ord('a'))) for x in range(5)]
print(l)  # 出力結果： [('a', 97), ('b', 98), ('c', 99), ('d', 100), ('e', 101)]
d = dict(l)  # リストから辞書を作成
print(d)  # 出力結果（例）： {'a': 97, 'b': 98, 'd': 100, 'c': 99, 'e': 101}

辞書の作成

　辞書に行える操作を以下に示す（一部）。辞書でも、上で見た長さの取得、存在確認などがサポートされている。

操作	説明
len(d)	辞書dの項目数を取得
d[key]	keyに対応する値を取得。keyがなければKeyError例外が発生する
d[key] = new_value	keyに対応する値を変更する
del d[key]	キーに対応する値を削除
k in d k not in d	辞書dでのキーkの有無を確認
d.clear()	辞書dの全要素を削除
d.copy()	浅いコピーを作成
d.get(key[, default])	辞書dからkeyに対応する値を取得。keyがなければdefaultの値が返される（デフォルト値はNone）
d.items()	辞書dからキー／値を要素とするビューオブジェクトを作成（forループなどで使用）
d.keys()	辞書dからキーを要素とするビューオブジェクトを作成
d.pop(key[, default])	指定したkeyの値を辞書dから削除
d.values()	辞書dから値を要素とするビューオブジェクトを作成
d.update(other)	辞書dをotherで更新
辞書dに対する操作

　以下に例を示す。

print(d)  # 出力結果（例）： {'a': 97, 'b': 98, 'd': 100, 'c': 99, 'e': 101}
print(d['a'])  # 出力結果： 97
print(d['z'])  # d[key]形式ではkeyが存在しないとKeyErrorが発生する
# 出力結果：
# Traceback (most recent call last):
#   File "<stdin>", line 1, in <module>
# KeyError: 'z'

# d.get(key)ではkeyが存在しないと（デフォルトで）Noneが戻る
print(d.get('z'))  # 出力結果： None
print(d.get('a'))  # 出力結果： 97
print('c' in d)    # 存在確認。出力結果： True

# 辞書のキー／値の組に対して反復処理
for k, v in d.items():
  print(k, v)
# 出力結果（例）：
# a 97
# b 98
# d 100
# c 99
# e 101

# 辞書のキーに対して反復処理
for k in d.keys():
  print(k, d[k])
# 出力結果（例）：
# a 97
# …… 省略 ……

d['f'] = 102  # 辞書に要素を追加
print(d)  # 出力結果（例）： {'c': 99, 'e': 101, 'a': 97, 'b': 98, 'f': 102, 'd': 100}
del d['f']    # 辞書から要素を削除
print(d)  # 出力結果： {'c': 99, 'e': 101, 'a': 97, 'b': 98, 'd': 100}

# 2要素のタプルを要素とする別のリスト
l2 = [tuple((chr(x + ord('a')), x + ord('a'))) for x in range(5,10)]
print(l2)  # 出力結果： [('f', 102), ('g', 103), ('h', 104), ('i', 105), ('j', 106)]
d.update(l2)  # そのリストを基に辞書を更新
print(d)   # 出力結果（例）： {'i': 105, 'g': 103, 'h': 104, 'c': 99, 'e': 101, 'a': 97, 'b': 98, 'f': 102, 'd': 100, 'j': 106}
d.update(k=107)  # キーと値を指定して辞書を更新

辞書の操作例

集合

　集合は要素の重複を許さず、また順序性を持たないデータ構造である。ある値が集合に存在するかを確認したり、集合演算を行ったりする際に使用できる。Python 3では要素を変更可能な集合（set型）と、要素の変更が不可能な集合（frozenset型）がある。変更可能な集合（set型）は辞書と同じく{}で囲んで、その集合に含まれる値のみを記述していく。あるいは組み込み関数setや集合の内包表記を使っても作成できる。frozenset型の集合は既存の反復可能オブジェクトを基に組み込み関数frozensetを使用して作成する。

s = {'a', 'b', 'c'}  # 直接的な集合の作成
print(s)  # 出力結果（例）： {'a', 'b', 'c'}
s = {chr(x + ord('a')) for x in range(5)}  # 内包表記による作成
print(s)  # 出力結果（例）： {'a', 'b', 'd', 'c', 'e'}
l = list(range(5))
print(l)  # 出力結果： [0, 1, 2, 3, 4]
s = set(l)  # リストを基に組み込み関数setを使って集合を作成
print(s)  # 出力結果（例）： {0, 1, 2, 3, 4}
frset = frozenset(s)  # 変更不可能な集合の作成
print(frset)  # 出力結果（例）： frozenset({0, 1, 2, 3, 4})

集合の作成

　集合に対しては、多様な集合演算が提供されている。また、要素数を取得する組み込み関数len、要素の存在確認を行うin演算子も利用できる。以下に集合で行える操作を示す。これらはset型／frozenset型のいずれでも行える。

操作	説明
len(s)	集合sの要素数を求める
x in s x not in s	集合sに要素xが含まれているか否かを確認
s1.isdisjoint(s2)	集合s1と集合s2が互いに素か
s1.issubset(s2) s1 <= s2	集合s1が集合s2の部分集合か
s1 < s2	集合s1が集合s2の真部分集合か（s2がs1の全ての要素に加えて別の要素を持つか）
s1.issuperset(s2) s1 >= s2	集合s1が集合s2の上位集合か（s1がs2を包含しているか）
s1 > s2	集合s1が集合s2の真上位集合（s1がs2の全ての要素に加えて別の要素を持つか）
s1.union(s2) s1 | s2	集合s1と集合s2の和
s1.intersection(s2) s1 & s2	集合s1と集合s2の積
s1.difference(s2) s1 - s2	集合s1と集合s2の差
s1.symmetric_difference(s2) s1 ^ s2	集合s1と集合s2の対称差（いずれかにのみ含まれる要素）
s.copy()	集合sの浅いコピーを作成
変更可能な集合と変更不可能な集合に共通する操作

　以下に例を示す。

s1 = set(range(5))
s2 = set(range(5, 10))
s3 = set(range(10))
print(s1)  # 出力結果： {0, 1, 2, 3, 4}
print(s2)  # 出力結果： {8, 9, 5, 6, 7}
print(s3)  # 出力結果： {0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9}
print(s1.issubset(s3))    # 出力結果： True
print(s1.isdisjoint(s2))  # 出力結果： True
s4 = set(range(5))  # s1と同じ要素からなる別の集合
print(s4)  # 出力結果： {0, 1, 2, 3, 4}
print(s1 <= s4)  # 出力結果： True（s1はs4の部分集合だが）
print(s1 < s4)   # 出力結果： False（真部分集合ではない）
print(s1 >= s4)  # 出力結果： True（s1はs4の上位集合だが）
print(s1 > s4)   # 出力結果： False（真上位集合ではない）
print(s1.union(s2))  # 出力結果： {0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9}
print(s1.intersection(s3))  # 出力結果： {0, 1, 2, 3, 4}
print(s3.difference(s1))    # 出力結果： {8, 9, 5, 6, 7}
s5 = set(range(6))
print(s1.symmetric_difference(s5))  # 出力結果： {5}

集合の操作の例

　変更可能な集合（set型）では以下の操作も行える。

操作	説明
s1.add(x)	集合sに要素xを追加
s.remove(x)	集合sから要素xを削除（なければKeyErrorが発生）
s.discard(x)	集合sに要素xがあれば削除（なくても例外は発生しない）
s.pop()	集合sから任意の要素を取り出して削除
s.clear()	集合sの全要素を削除
s1.update(s2) s1 |= s2	集合s1に集合s2を追加
s1.intersection_update(s2) s1 &= s2	集合s1の要素をs1とs2の積とする
s1.difference_update(s2) s1 -= s2	集合s1の要素を集合s2との差にする
s1.symmetric_difference_update(s2) s1 ^= s2	集合s1の要素を集合s2との対称差にする
変更可能な集合sで可能な操作

　以下に例を示す。

print(s1)  # 出力結果： {0, 1, 2, 3, 4}
s1.add(5)  # s1に要素「5」を追加
print(s1)  # 出力結果： {0, 1, 2, 3, 4, 5}
# s1.remove(6)   # removeメソッドは要素がないとKeyErrorを発生する
# 出力結果：
# Traceback (most recent call last):
#   File "<stdin>", line 1, in <module>
# KeyError: 6
s1.discard(6)  # discardメソッドは要素がなくてもKeyErrorとならない
print(s2)  # 出力結果： {8, 9, 5, 6, 7}
s1 |= s2   # s1の要素をs1とs2の和にする
print(s1)  # 出力結果： {0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9}

変更可能な集合に対する操作の例

　次ページでは、制御構造や関数定義、例外処理についてまとめる。