この記事の要点

Python は動的型付け。型は変数ではなく値（オブジェクト）が持つ プリミティブ型という区別は無く、int も str もすべてオブジェクト 型の確認は type(x)、判定は isinstance(x, int)。継承を考慮する isinstance を使う bool は int のサブクラス。isinstance(True, int) は True になる 型ヒントは実行時に検査されない。効くのはエディタと mypy などの静的解析

型は値が持っている

x = 10
print(type(x))       # <class 'int'>

x = "十"
print(type(x))       # <class 'str'>   同じ名前に別の型を入れられる

print(type(10).__name__)   # int   名前だけ取り出す

変数に型を宣言しないため、代入するたびに扱う型が変わり得ます。「この変数は必ず int」という保証は、書き手の規律か型ヒント＋静的解析で担保します。

組み込み型の一覧

分類	型	リテラル例	変更可否
整数	int	10 0xff 1_000_000	不可
小数	float	1.5 2e-3	不可
複素数	complex	1 + 2j	不可
真偽	bool	True False	不可
文字列	str	"abc"	不可
バイト列	bytes	b"abc"	不可
リスト	list	[1, 2]	可
タプル	tuple	(1, 2)	不可
辞書	dict	{"a": 1}	可
集合	set	{1, 2}	可
なし	NoneType	None	—

整数に上限はありません。2 ** 200 もそのまま計算でき、桁あふれは起きません。

int と float の落とし穴

print(10 / 3)        # 3.3333333333333335   / は必ず float を返す
print(10 // 3)       # 3                    切り捨て除算
print(type(10 / 5))  # <class 'float'>   割り切れても float

print(0.1 + 0.2)             # 0.30000000000000004
print(0.1 + 0.2 == 0.3)      # False   浮動小数点の誤差

from decimal import Decimal
print(Decimal("0.1") + Decimal("0.2") == Decimal("0.3"))   # True

import math
print(math.isclose(0.1 + 0.2, 0.3))    # True   誤差を許した比較

金額計算のように誤差が許されない場面では Decimal を使い、文字列から生成します（Decimal(0.1) だと誤差ごと取り込んでしまいます）。

bool は int の一種

print(True + True)                 # 2
print(isinstance(True, int))       # True    ← bool は int のサブクラス
print(sum([True, False, True]))    # 2       条件に合う件数を数えられる

# 「int だけ受け付けたい」なら bool を弾く必要がある
def need_int(v):
    if isinstance(v, bool) or not isinstance(v, int):
        raise TypeError("int を渡してください")
    return v

型の確認と判定

x = 10

print(type(x) is int)          # True   厳密に一致するかだけ見る
print(isinstance(x, int))      # True   サブクラスも True になる
print(isinstance(x, (int, float)))     # True   複数候補は タプル で渡す

class Animal: pass
class Dog(Animal): pass

d = Dog()
print(type(d) is Animal)       # False  ← 継承を見てくれない
print(isinstance(d, Animal))   # True   こちらが通常の判定

判定には isinstance() を使います。type(x) == int はサブクラスを弾いてしまい、意図しない分岐になります。詳しくは 型の確認 を参照してください。

型変換（キャスト）

print(int("42"))         # 42
print(int("0x1f", 16))   # 31    基数を指定
print(int(3.9))          # 3     切り捨て（四捨五入ではない）
print(float("1.5"))      # 1.5
print(str(42))           # '42'
print(list("abc"))       # ['a', 'b', 'c']
print(bool([]))          # False 空のものは偽

int("42abc")             # ValueError: invalid literal for int() with base 10
int(None)                # TypeError

Python は暗黙の型変換をほとんど行いません。"1" + 1 は TypeError になります。int() は失敗すると例外を投げるので、外部入力を変換するときは try で囲みます（strからintへの型変換）。

型ヒントの書き方

def total(prices: list[int], rate: float = 0.1) -> int:
    return int(sum(prices) * (1 + rate))

name: str = "田中"
scores: dict[str, int] = {"math": 80}
maybe: int | None = None            # Python 3.10 以降の書き方

from typing import Any, Optional
old_style: Optional[int] = None     # int | None と同じ
anything: Any = "何でも入る"

total(["100"])          # 実行できてしまう。エラーにはならない

型ヒントは注釈であって強制ではありません。実際に検査するには次を走らせます。

pip install mypy
mypy app.py            # 型の不一致を指摘してくれる

文字列とバイト列の区別

s = "あ"
b = s.encode("utf-8")

print(type(s), len(s))       # <class 'str'> 1     文字数
print(type(b), len(b))       # <class 'bytes'> 3   バイト数
print(b)                     # b'\xe3\x81\x82'
print(b.decode("utf-8"))     # あ

s + b                        # TypeError: can only concatenate str (not "bytes") to str

ファイルやネットワークから読んだ生データは bytes です。文字として扱う前に必ず decode() するのが原則で、混ぜると TypeError になります。文字化けの多くは、ここでエンコーディングを指定していないことが原因です。

None は型ではなく唯一の値

x = None
print(type(x))               # <class 'NoneType'>
print(x is None)             # True    判定はこれ
print(x == None)             # True だが is None を使う

def f():
    pass
print(f())                   # None    return を書かない関数は None を返す

lst = [3, 1, 2]
print(lst.sort())            # None    ← その場で並べ替えて None を返す
print(sorted(lst))           # [1, 2, 3]   新しいリストを返す

「メソッドを呼んだのに None が入る」のは、その場で書き換える種類のメソッド（sort() append() reverse()）を代入に使ったときの定番の失敗です。

コレクションの中身の型

mixed = [1, "a", None, 3.5]        # 型が混ざっていても入る
print({type(v).__name__ for v in mixed})   # {'int', 'str', 'NoneType', 'float'}

# 型ヒントで中身まで表す
scores: dict[str, list[int]] = {"math": [80, 90]}
pair: tuple[str, int] = ("田中", 30)
either: str | int = 1

# 辞書のキーになれるのはイミュータブルなものだけ
{(1, 2): "ok"}                     # タプルは可
{[1, 2]: "ng"}                     # TypeError: unhashable type: 'list'

辞書のキーや集合の要素にはハッシュ可能な（＝変更できない）値しか使えません。リストをキーにしたい場合はタプルに変換します。

型を調べる実務的な手順

value = get_something()

print(type(value))          # クラス名
print(repr(value))          # 見た目で紛れる型を区別できる（"1" と 1 など）
print(dir(value))           # 使えるメソッド一覧
print(vars(value))          # インスタンスの属性（__dict__）

import inspect
print(inspect.getmro(type(value)))   # 継承のたどり方

print(x) だと 1 と "1" がどちらも 1 と表示されます。調査中は repr() を使うとクォートの有無で型が分かります。

関連

• 文法 — 親カテゴリ
• 型の確認
• strからintへの型変換
• 辞書型を文字列に変換する方法
• 変数
• 比較演算子 — == と is の違い