タイトル: Tuple (値のペア)
SEOタイトル: Python tuple (値のペア) 完全ガイド（unpacking / namedtuple / 型ヒント）
| この記事の要点 |
|
tuple とは
tuple は要素を順序付きで保持する Python の組み込み型で、作成後に変更できない (immutable) のが list との最大の違いです。
- 不変: 要素の追加・削除・置換不可
- 順序付き: index で取得可能
- 異なる型を混在可:
(1, 'a', [1,2]) - ハッシュ可: 要素もハッシュ可なら辞書のキー / set の要素にできる
- 軽量: list より少ないメモリで作れる
作成方法
# 丸括弧
t1 = (1, 2, 3)
t2 = ('a', 'b', 'c')
t3 = (1, 'two', 3.0, [4, 5]) # 混在 OK
# 括弧は省略可 (カンマで判定される)
t4 = 1, 2, 3 # ✅ tuple
# 1 要素タプルは末尾カンマ必須
single = (1,) # ✅ tuple
not_tuple = (1) # ❌ ただの int (括弧は式の優先順位)
# 空タプル
empty = ()
# コンストラクタ
t5 = tuple([1, 2, 3]) # list から
t6 = tuple('abc') # → ('a', 'b', 'c')
t7 = tuple(range(5)) # → (0, 1, 2, 3, 4)アクセスと不変性
t = (10, 20, 30, 40, 50)
t[0] # 10
t[-1] # 50
t[1:4] # (20, 30, 40)
len(t) # 5
30 in t # True
# ❌ 不変なので変更不可
t[0] = 100 # TypeError: 'tuple' object does not support item assignment
# ⚠️ 要素自体が mutable なら、その内部は変更可能
t = (1, [2, 3])
t[1].append(4) # OK → (1, [2, 3, 4])
# tuple そのものは [2, 3, 4] という list を指すまま (同一参照)unpacking (分解代入)
# 基本
a, b, c = (1, 2, 3)
# a=1, b=2, c=3
# swap (一時変数なし)
a, b = b, a
# 関数の複数戻り値
def divmod_custom(x, y):
return x // y, x % y # tuple を返す
q, r = divmod_custom(10, 3) # q=3, r=1
# 星付き unpacking (PEP 3132)
a, *rest = (1, 2, 3, 4) # a=1, rest=[2, 3, 4]
first, *mid, last = (1, 2, 3, 4, 5)
# first=1, mid=[2, 3, 4], last=5
# ネストした unpacking
(a, b), c = (1, 2), 3 # a=1, b=2, c=3
# 受け取り側で要らない値は _
_, x, _ = ('skip', 100, 'skip')list との違い (使い分け)
| 項目 | tuple | list |
|---|---|---|
| 記法 | (1, 2, 3) | [1, 2, 3] |
| 変更 | 不可 | 可能 |
| メモリ | 小 | 大 (拡張用バッファ持ち) |
| dict のキー / set 要素 | OK (要素もハッシュ可なら) | NG |
| 関数の戻り値 | 慣習的に複数値で使う | ― |
| 主な用途 | 固定レコード、座標、定数集合 | 動的に変わるコレクション |
Effective Python の指針: 変更しないなら tuple、変更するなら list。
namedtuple (名前付きフィールド)
tuple は index アクセスだと「2 番目は何だっけ?」となりがち。namedtuple は名前で参照できる軽量レコード型を作ります。
from collections import namedtuple
# クラス定義
Point = namedtuple('Point', ['x', 'y'])
# あるいは Point = namedtuple('Point', 'x y')
p = Point(10, 20)
p.x # 10
p.y # 20
p[0] # 10 (tuple なので index アクセスも可)
# unpacking
x, y = p # 普通の tuple として展開可能
# 不変
p.x = 100 # ❌ AttributeError
# _replace で新しいインスタンスを作る (immutable update)
p2 = p._replace(x=99) # Point(x=99, y=20)
# _asdict で dict 化
p._asdict() # {'x': 10, 'y': 20}typing.NamedTuple (型ヒント付き)
from typing import NamedTuple
class User(NamedTuple):
id: int
name: str
email: str = '' # デフォルト値
u = User(1, 'taro')
u.id # 1
u.name # 'taro'
# クラス構文なのでメソッドも書ける
class Vector(NamedTuple):
x: float
y: float
def length(self) -> float:
return (self.x ** 2 + self.y ** 2) ** 0.5
Vector(3, 4).length() # 5.0型ヒント (PEP 484)
from typing import Tuple # Python 3.8 以下
# Python 3.9+ なら組み込みの tuple をそのまま使える
# 固定長 tuple
def get_point() -> Tuple[int, int]:
return (10, 20)
# Python 3.9+
def get_point2() -> tuple[int, int]:
return (10, 20)
# 可変長 tuple (同じ型が任意個)
def get_ids() -> tuple[int, ...]:
return (1, 2, 3, 4)
# 関数の戻り値が複数なら基本的に tuple
def stats(nums: list[int]) -> tuple[int, float, int, int]:
return len(nums), sum(nums) / len(nums), min(nums), max(nums)tuple をキーにする辞書
# 2 次元グリッドの状態管理
grid = {}
grid[(0, 0)] = 'start'
grid[(5, 3)] = 'goal'
# 複合キーでのキャッシュ
cache = {}
cache[(user_id, date)] = result
# list はキーにできない
grid[[0, 0]] = 'x' # ❌ TypeError: unhashable type: 'list'主要メソッド
t = (1, 2, 3, 2, 1)
t.count(2) # 2 (要素 2 の個数)
t.index(3) # 2 (要素 3 のインデックス)
# 連結 / 繰り返し (新しい tuple を返す)
(1, 2) + (3, 4) # (1, 2, 3, 4)
(0,) * 5 # (0, 0, 0, 0, 0)
# 反復
for v in t:
print(v)
# enumerate との組み合わせ
for i, v in enumerate(['a', 'b', 'c']):
# (i, v) が tuple
print(i, v)FAQ
Q: tuple は list より速い？
A: 作成・反復で僅かに速いことが多いです。ただし主な理由は「変わらない」ことを表現できる安全性です。
Q: 1 要素 tuple の (1,) が違和感ある
A: 必要なら tuple([1]) でも作れます。ただし慣習的に (1,) が定番。
Q: dataclass と namedtuple、どちらを使う？
A: 不変かつ軽量なら namedtuple、変更可能 or デフォルト値の多いレコードなら @dataclass (Python 3.7+)。