Pythonの辞書型（dict）とは？使い方を徹底解説！

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Pythonの辞書型（dict）は、データをキーと値のペアで管理するデータ構造です。本記事では、辞書型の基本から、操作方法、イテレーション、応用例、さらには辞書内包表記やJSONとの連携方法まで詳しく解説します。辞書を活用することで、データ管理をより効率的に行うことができます。

2025/3/1 2025/3/1更新

Python

辞書型とは？

Pythonの辞書型（dict）は、キーと値のペアを管理するデータ構造で、リストやタプルと並ぶ基本的なデータ型の一つです。キーを使って値にアクセスできるため、高速なデータ検索や管理が可能です。JSONなどのデータフォーマットとも親和性が高く、Web開発やデータ処理に広く利用されています。

辞書型の基本

辞書型は、{} を使用して定義され、キーと値は : で区切られます。

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# 辞書の定義
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person = {"name": "Alice", "age": 25, "city": "Tokyo"}
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print(person)  # 出力: {'name': 'Alice', 'age': 25, 'city': 'Tokyo'}

キーを指定して値を取得するには [] を使用します。

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person = {"name": "Alice", "age": 25, "city": "Tokyo"}
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print(person["name"])  # 出力: Alice

存在しないキーを指定すると KeyError が発生するため、安全に取得する場合は get() を使用します。

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person = {"name": "Alice", "age": 25, "city": "Tokyo"}
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print(person.get("job", "未設定"))  # 出力: 未設定

値の追加と更新

辞書に新しいキーと値を追加したり、既存の値を更新できます。

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person = {"name": "Alice", "age": 25, "city": "Tokyo"}
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person["job"] = "Engineer"  # 新しいキーと値を追加
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person["age"] = 26  # 既存の値を更新
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print(person)  # 出力: {'name': 'Alice', 'age': 26, 'city': 'Tokyo', 'job': 'Engineer'}

キーの存在確認（in）

in キーワードを使用すると、キーが辞書内に存在するか確認できます。

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person = {"name": "Alice", "age": 25, "city": "Tokyo"}
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if "name" in person:
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    print("名前が登録されています。")  # 出力: 名前が登録されています。

値の削除（del,pop）

del または pop() を使用すると、特定のキーと値を削除できます。

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person = {'name': 'Alice', 'age': 26, 'city': 'Tokyo', 'job': 'Engineer'}
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del person["city"]
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print(person)  # 出力: {'name': 'Alice', 'age': 26, 'job': 'Engineer'}
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job = person.pop("job")  # 削除しつつ値を取得
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print(job)  # 出力: Engineer
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print(person)  # 出力: {'name': 'Alice', 'age': 26}

辞書のイテレーション

辞書をループ処理する方法も多数あります。

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person = {'name': 'Alice', 'age': 26}
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# キーを取得
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for key in person.keys():
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    print(key)  # 出力: name, age
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# 値を取得
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for value in person.values():
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    print(value)  # 出力: Alice, 26
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# キーと値のペアを取得
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for key, value in person.items():
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    print(f"{key}: {value}")  # 出力: name: Alice, age: 26

辞書内包表記

辞書内包表記を使うと、簡潔なコードで辞書を作成できます。

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# キーと値の2乗を持つ辞書を作成
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squares = {x: x**2 for x in range(1, 6)}
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print(squares)  # 出力: {1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16, 5: 25}

条件を指定してフィルタリングも可能です。

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# 偶数のキーのみを持つ辞書を作成
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even_squares = {x: x**2 for x in range(1, 11) if x % 2 == 0}
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print(even_squares)  # 出力: {2: 4, 4: 16, 6: 36, 8: 64, 10: 100}

辞書のネスト方法（入れ子構造）

辞書はネスト（入れ子構造）やリストと組み合わせることで、より複雑なデータ構造を作成できます。

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students = {
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    "Alice": {"age": 25, "city": "Tokyo"},
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    "Bob": {"age": 30, "city": "Osaka"}
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}
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print(students["Alice"]["city"])  # 出力: Tokyo

また、辞書をリストの要素として格納することも可能です。

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people = [
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    {"name": "Alice", "age": 25},
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    {"name": "Bob", "age": 30}
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]
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for person in people:
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    print(person["name"])  # 出力: Alice, Bob

JSONと組み合わせた応用例

Pythonの辞書型は、JSON形式との相互変換が容易であり、API通信やデータの保存・読み込みに活用されます。

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import json
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# 辞書をJSON文字列に変換
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person_dict = {"name": "Alice", "age": 25, "city": "Tokyo"}
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json_str = json.dumps(person_dict, ensure_ascii=False)
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print(json_str)  # 出力: {"name": "Alice", "age": 25, "city": "Tokyo"}
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# JSON文字列を辞書に変換
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person_dict_loaded = json.loads(json_str)
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print(person_dict_loaded["name"])  # 出力: Alice

また、JSONファイルを保存・読み込みすることも可能です。

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import json
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person_dict = {"name": "Alice", "age": 25, "city": "Tokyo"}
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# JSONファイルに書き込み
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with open("data.json", "w", encoding="utf-8") as f:
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    json.dump(person_dict, f, ensure_ascii=False, indent=4)
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# JSONファイルを読み込み
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with open("data.json", "r", encoding="utf-8") as f:
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    data = json.load(f)
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print(data["city"])  # 出力: Tokyo

このように、辞書型とJSONを組み合わせることで、データのシリアライズやストレージ管理が容易になります。

まとめ

Pythonの辞書型は、データの管理や検索に便利なデータ構造です。
辞書内包表記を活用すると、シンプルかつ効率的なコードを書くことができます。
JSONとの相互変換が容易なため、APIやデータ処理の場面でも活躍します。

基本操作や応用方法を理解することで、効率的なプログラムを書くことが可能になります。
ぜひ積極的に活用しましょう。

以上で本記事の解説を終わります。
よいITライフを！