【わかりやすい】Pythonの構造体とは？コード付きで徹底解説

（最終更新月：2023年6月）

✔こんな方におすすめです

「Pythonで構造体を使いたいけど、どうすればいいのか分からない」

「Python構造体の定義方法を知りたい」

「Python構造体の具体的な実装例が見たい」

✔この記事を通してお伝えする情報

Python構造体の基礎知識
Python構造体の定義方法と応用例
Python構造体を活用した実装事例

当記事では、Python構造体の基本概念から、実践的な活用方法まで、具体的な例を交えて丁寧に解説しています。

ぜひ最後までお読みいただき、Python構造体の活用にお役立てください。

運営者プロフィール

現在はIT企業のプロダクトマネージャーとして、個人向け/社内向けシステムなど、複数のシステム開発・運営に携わっています。

Webサイト構築やECサイトの開発経験に加えて、PythonなどのプログラミングやSalesforceなどのクラウドアプリケーションに関する幅広い知識・経験を活かして「プログラミング初心者がスムーズに学べるサイト」を目指しています。

Githubでは、趣味で作成したアプリなどを公開しています。

https://github.com/Yulikepython/

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構造体の基本

こちらでは、「構造体の基本」についてお伝えしていきます。

構造体の理解はデータを効率的に管理するために非常に重要です。

C言語での構造体を例に挙げながら、Pythonと構造体の関係についても見ていきましょう。

C言語での構造体
Pythonと構造体の関係

C言語での構造体

構造体は、異なるデータ型の変数をひとつにまとめられる機能のことです。

主にC言語で一般的な用語として使われており、たとえば次のようなデータをひとまとめにできます。

学生の名前（文字列型）
学生番号（整数型）
成績（浮動小数点型）

このように、関連する複数のデータを一括して扱うための仕組みが、C言語の構造体です。

Pythonと構造体の関係

Pythonには、C言語のような「構造体」という仕組みは直接的には存在しません。

しかし、構造体と同様の機能を実現するために、以下のような方法があります。

クラスを使用する方法
辞書を使用する方法
タプルを使用する方法
名前付きタプル（namedtuple）を使用する方法
データクラス（dataclass）を使用する方法

以下では、これらの方法を簡単に紹介します。

クラスを使用する方法

class Person:
    def __init__(self, name, age):
        self.name = name
        self.age = age

person = Person("John", 30)
print(person.name)  # Output: "John"
print(person.age)   # Output: 30

クラスを使うことで、データとメソッドを一緒に管理できます。

辞書を使用する方法

person = {"name": "John", "age": 30}
print(person["name"])  # Output: "John"
print(person["age"])   # Output: 30

辞書は、キーと値のペアでデータを管理します。

柔軟性が高い反面、属性にアクセスするときの記法はクラスなどに比べるとやや冗長です。

タプルを使用する方法

person = ("John", 30)
print(person[0])  # Output: "John"
print(person[1])  # Output: 30

タプルは位置（インデックス）によって要素を管理します。

要素の数と順序が決まっている場合に有効ですが、何が入っているかが一目で分かりづらいという難点もあります。

名前付きタプル（namedtuple）を使用する方法

from collections import namedtuple

Person = namedtuple("Person", ["name", "age"])
person = Person("John", 30)
print(person.name)  # Output: "John"
print(person.age)   # Output: 30

名前付きタプルを使うと、タプルでありながら属性名でアクセスできます。

通常のタプル同様、不変（immutable）という特性を持ちます。

データクラス（dataclass）を使用する方法

from dataclasses import dataclass

@dataclass
class Person:
    name: str
    age: int

person = Person("John", 30)
print(person.name)  # Output: "John"
print(person.age)   # Output: 30

Python 3.7以降では、@dataclass を使うことでクラス定義が簡潔に書けます。

デフォルトでは、mutable（変更可能）で、比較演算や文字列表現（repr）が自動的に実装されるなどのメリットがあります（frozen=Trueを指定すると不変にできます）。

Pythonでの構造体のメリット

次に、「Pythonでの構造体のメリット」について説明します。

コードの効率化や可読性の向上に関わる部分をしっかり理解しましょう。

データ管理の効率化
コードの可読性向上

データ管理の効率化

Pythonで構造体的な手法を利用することで、異なる型のデータをまとめて扱いやすくなります。

例えば、以下のように学生のデータを管理する場合を考えてみましょう。

class Student:
    def __init__(self, name, age, grade):
        self.name = name
        self.age = age
        self.grade = grade

students = [
    Student("John", 18, "A"),
    Student("Emma", 17, "B"),
    Student("Michael", 19, "A"),
]

学生ごとの名前、年齢、成績などの情報を一元的に扱えるため、データ構造の設計や操作が容易になります。

コードの可読性向上

Pythonでデータに名前をつけて管理すると、コードを見ただけで何を表しているのか分かりやすくなります。

たとえば、座標データを表す場合は以下のように書けます。

class Point:
    def __init__(self, x, y):
        self.x = x
        self.y = y

def calculate_distance(point1, point2):
    # 二点間の距離を計算するロジック
    pass

point1 = Point(2, 3)
point2 = Point(5, 7)
distance = calculate_distance(point1, point2)

Point クラスを定義することで、座標のxとyを直感的に扱えるようになります。

構造体と似た考え方で、関連するデータをまとめ、それを利用するコードをより明確に記述できるのです。

代替手法の紹介

Pythonで構造体を模倣する際の代表的な3つの手法をもう少し詳しく見ていきましょう。

クラスによる代替
namedtupleによる代替
dataclassによる代替

クラスによる代替

Pythonで最も汎用性が高いのは、やはりクラスを使う方法です。

メソッド（関数）も含めて、ひとつのまとまりとして定義・管理できます。

class Student:
    def __init__(self, name, id, score):
        self.name = name
        self.id = id
        self.score = score

複数のデータ型を扱う際にも、クラスならひとつにまとめて管理できます。

さらに、メソッドをクラス内部に定義すれば、データ操作をクラス内で完結できます。

namedtupleによる代替

namedtupleは不変（immutable）の特性を持ち、タプルでありながら属性名でアクセスできる便利な構造です。

from collections import namedtuple

Student = namedtuple('Student', ['name', 'id', 'score'])

メモリ効率が良い
変更が必要ないデータに適している

などの利点があるため、大量のデータを扱う際に活躍します。

dataclassによる代替

Python 3.7以降では、dataclassesモジュールを使ったデータクラスが登場しました。

定義がシンプルで、比較演算や文字列表現などを自動実装してくれるメリットがあります。

from dataclasses import dataclass

@dataclass
class Student:
    name: str
    id: int
    score: float

デフォルトではmutable（変更可能）

frozen=Trueを指定するとimmutable化が可能

主にデータ構造を定義する際、非常に扱いやすい手法です。

注意点とポイント

こちらでは、構造体を扱う上で注意したいポイントを見ていきます。

代替手法の比較
値渡しと参照渡しの違い
クラスの扱いにおける注意事項

代替手法の比較

手法	特徴	変更可能性
クラス	柔軟性が高い。メソッドも一緒に定義できる	変更可能（mutable）
namedtuple	名前でアクセス可能なタプル。メモリ効率が高い	不変（immutable）
dataclass	定義が簡潔。比較や`__repr__`が自動実装される	デフォルトは変更可能（`frozen=True`で不変化）

用途に応じて、以下のように使い分けるのがおすすめです。

クラス: 複雑なデータ構造やメソッドを多用する場合
namedtuple: 値を変更せず、名前付きでアクセスしたい場合
dataclass: シンプルなデータ保持と自動生成機能（比較、文字列表現など）を活用したい場合

値渡しと参照渡しの違い

Pythonではすべてのオブジェクトが参照渡し（正確には「参照が値として渡される」）です。

関数に引数として渡したオブジェクトを関数内で変更すると、その変更が関数外にも反映されます。

def update_score(student, new_score):
    student.score = new_score  # 外側のオブジェクトが変更される

s1 = Student('Alice', 1, 90.0)
update_score(s1, 95.0)
print(s1.score)  # 95.0

ただし、namedtuple は不変なので、要素の再代入はできず、新しいインスタンスを作り直す必要があります。

dataclass は基本的に可変ですが、frozen=Trueを指定した場合は不変になり、同様に再代入ができません。