Python開発入門6 Pythonの型変換とキャストを解説

Daichi Mizuno

2か月前

はじめに

プログラミングを行う上で、データ型の変換（型変換やキャスト）は非常に重要な操作です。Pythonでは、異なるデータ型を簡単に変換するための組み込み関数が豊富に用意されています。例えば、文字列を数値に変換したり、リストをタプルに変換したりする場面で、この機能が役立ちます。

この記事では、Pythonの型変換とキャストの基本的な使い方から応用例までを詳しく解説します。初心者でもわかりやすい具体例を用いて、各関数の使い方を学んでいきましょう。

型変換とは、データ型を別の型に変換することを指します。Pythonでは主に以下の2種類の型変換が利用されます：

Pythonでは、演算時に異なるデータ型を適切に変換し、処理を行います。これが暗黙的型変換です。

num_int = 5    # 整数型
num_float = 2.5  # 浮動小数点型

result = num_int + num_float
print(result)          # 7.5
print(type(result))    # <class 'float'>

ポイント: この例では、整数型が浮動小数点型に変換されています。

明示的型変換では、組み込み関数を使用してデータ型を変更します。主に以下の関数が利用されます：

以下は、主要な型変換の例です。

num_str = "123"
num_int = int(num_str)
print(num_int)          # 123
print(type(num_int))    # <class 'int'>

num_str = "3.14"
num_float = float(num_str)
print(num_float)        # 3.14
print(type(num_float))  # <class 'float'>

注意: 数字以外の文字列を数値に変換しようとするとエラーが発生します。

invalid_str = "abc"
num = int(invalid_str)  # ValueError: invalid literal for int()

数値を文字列に変換します。

num = 456
num_str = str(num)
print(num_str)          # "456"
print(type(num_str))    # <class 'str'>

my_list = [1, 2, 3]
my_tuple = tuple(my_list)
print(my_tuple)         # (1, 2, 3)
print(type(my_tuple))   # <class 'tuple'>

my_tuple = (4, 5, 6)
my_list = list(my_tuple)
print(my_list)          # [4, 5, 6]
print(type(my_list))    # <class 'list'>

リストから集合を作成します。集合は重複を許さないデータ型です。

my_list = [1, 2, 2, 3]
my_set = set(my_list)
print(my_set)           # {1, 2, 3}

リストまたはタプルを辞書に変換します。リストやタプルの中にキーと値のペアが必要です。

my_list = [("name", "Alice"), ("age", 25)]
my_dict = dict(my_list)
print(my_dict)          # {'name': 'Alice', 'age': 25}

num1 = input("1つ目の数値を入力してください: ")
num2 = input("2つ目の数値を入力してください: ")

# 入力を数値型に変換
num1 = int(num1)
num2 = int(num2)

print("合計:", num1 + num2)

numbers = [10, 20, 30]
str_numbers = [str(num) for num in numbers]
result = ", ".join(str_numbers)
print(result)           # "10, 20, 30"

invalid = "hello"
int(invalid)  # ValueError

Pythonの型変換とキャストは、プログラミングにおいて非常に重要な操作です。この記事では、暗黙的型変換と明示的型変換の違いを学び、さまざまな組み込み関数を使った型変換の例を紹介しました。これを理解することで、異なるデータ型を扱う際に柔軟で効率的なコードを書くことができるようになります。

ぜひこの記事を参考に、Pythonの型変換を実際のプロジェクトで活用してみてください！