この記事の要点

d["key"] はキーが無いと KeyError。確実な存在保証がある場合だけ使う 安全な参照は d.get("key") (キーが無いと None) / d.get("key", default) (デフォルト値指定) 存在しなければ作って返す: d.setdefault("key", value) — 集約処理で便利 存在チェックは "key" in d。d.has_key() は Python 3 で廃止 反復処理は for k, v in d.items()。値だけ d.values() / キーだけ d.keys()

基本: 角括弧アクセス

d = {"name": "Taro", "age": 25, "city": "Tokyo"}

# キーが存在 → 値が返る
print(d["name"])         # 'Taro'

# キーが無い → KeyError 例外
print(d["email"])
# Traceback (most recent call last):
#   ...
# KeyError: 'email'

「絶対に存在する」と保証できる場面 (直前で代入した、入力スキーマで検証済み) では d["key"] がもっとも素直で速い書き方です。

get() でデフォルト付き参照

d = {"name": "Taro"}

# キー無し → None
print(d.get("email"))           # None

# デフォルトを指定
print(d.get("email", "未設定"))  # 未設定

# get() は元の dict を変更しない
print(d)                        # {'name': 'Taro'}

Web リクエストや JSON など キーの有無が不確定なデータ を扱うときの定番。例外を握りつぶさず、明示的にデフォルト値を意識させるのが Pythonic です。

setdefault() で初期化付き参照

# 「キーが無ければデフォルト値で初期化して返す」
d = {}
d.setdefault("count", 0)        # 0
d["count"] += 1                 # → {'count': 1}

# 集約処理での定番
words = ["apple", "banana", "apple", "cherry"]
counts = {}
for w in words:
    counts.setdefault(w, 0)
    counts[w] += 1
# counts == {'apple': 2, 'banana': 1, 'cherry': 1}

# 辞書のリスト化
groups = {}
for x in [1, 2, 3, 4, 5]:
    key = "even" if x % 2 == 0 else "odd"
    groups.setdefault(key, []).append(x)
# groups == {'odd': [1, 3, 5], 'even': [2, 4]}

defaultdict — もっと楽な setdefault

from collections import defaultdict

# キー未存在時に自動で int() = 0 を作る
counts = defaultdict(int)
for w in ["a", "b", "a", "c", "a"]:
    counts[w] += 1
# defaultdict(<class 'int'>, {'a': 3, 'b': 1, 'c': 1})

# キー未存在時にリストを作る
groups = defaultdict(list)
for k, v in [("odd", 1), ("even", 2), ("odd", 3)]:
    groups[k].append(v)

# Counter — 出現回数集計の専用クラス
from collections import Counter
Counter(["a", "b", "a", "c", "a"])
# Counter({'a': 3, 'b': 1, 'c': 1})

Counter("mississippi").most_common(3)
# [('i', 4), ('s', 4), ('p', 2)]

in 演算子と KeyError 回避

d = {"name": "Taro", "age": 25}

# 存在チェック
if "name" in d:
    print(d["name"])

# 否定
if "email" not in d:
    print("メール無し")

# Python 2 では d.has_key("key") があったが、3 で廃止
# d.has_key("name")  → AttributeError

items() / keys() / values() で反復

d = {"name": "Taro", "age": 25, "city": "Tokyo"}

# キーと値のペアで反復
for k, v in d.items():
    print(f"{k} = {v}")
# name = Taro
# age = 25
# city = Tokyo

# キーだけ
for k in d.keys():       # for k in d: と同じ
    ...

# 値だけ
for v in d.values():
    ...

# items() はビュー — 元の dict が変わると追従する
view = d.items()
d["email"] = "taro@example.com"
list(view)               # email も含まれる

Python 3.7 以降、dict は挿入順を保持します。items() も挿入順で返ります。

ネストした dict の値参照

data = {
    "user": {
        "name": "Taro",
        "address": {"city": "Tokyo"}
    }
}

# ❌ 途中のキーが無いと AttributeError / TypeError
city = data["user"]["address"]["city"]

# ✅ get() を連結 — どこかで None が返ったら止める
city = data.get("user", {}).get("address", {}).get("city")
# 安全だが冗長

# ✅ Python 3.13+ の Walrus 演算子と組み合わせ
if (user := data.get("user")) and (addr := user.get("address")):
    city = addr.get("city")

# ✅ dpath / glom などのライブラリで安全アクセス
from glom import glom
city = glom(data, "user.address.city", default=None)

PHP の連想配列との比較

用途	Python	PHP
キーで参照	d["k"] (無いと KeyError)	$a["k"] (無いと Warning + null)
安全参照	d.get("k", default)	$a["k"] ?? default
存在チェック	"k" in d	array_key_exists("k", $a)
キー反復	for k in d	foreach ($a as $k => $v)

FAQ

Q: d["key"] と d.get("key")、いつ使い分ける？
A: 存在を保証できるかで使い分けます。直前に d["key"] = ... したばかりなら角括弧、外部入力で不明なら get()。例外を握りつぶす目的で get() を使うのは避け、デフォルト値が業務的に意味を持つ場面で使ってください。

Q: setdefault と defaultdict、どちらが速い？
A: 大量のアクセスでは defaultdict が速いです。setdefault は呼ぶたびにデフォルト値を構築するためで、setdefault(k, []) のような重いデフォルトでは差が出ます。

Q: d.has_key("k") が AttributeError になる
A: Python 3 で廃止されました。"k" in d に置き換えてください。