辞書と集合

辞書は名札付きの引き出し

リストは「位置0には何がある？」に答えます。辞書は「minutesという引き出しには何がある？」に答えます。各引き出しには一意なキーがあり、その中に1つの値があります。

session = {
    "topic": "リスト",
    "minutes": 35,
    "completed": True,
}

print(session["topic"])
print(session["minutes"])

リスト
35

現代のPythonでは辞書は挿入順を保ちますが、主な役目はキーによる検索です。番号付きの位置でも、自動的に並べ替えられた結果でもありません。

引き出しを開く、増やす、更新する、消す

角かっこは、必須のキーを読みます。代入なら、新しいキーを追加するか、既存キーの値を置き換えます。

progress = {"リスト": 1, "タプル": 1}
progress["辞書"] = 1
progress["リスト"] = 2

print(progress)
print("リスト" in progress)
print("集合" in progress)

{'リスト': 2, 'タプル': 1, '辞書': 1}
True
False

辞書に対するinが調べるのはキーであり、値ではありません。存在しないキーを角かっこで読むとKeyErrorです。キーがないことを想定しているなら、get()で意図した既定値を返せます。

scores = {"リスト": 0}

print(scores.get("リスト", 0))
print(scores.get("集合", 0))
print("リスト" in scores)
print("集合" in scores)

0
0
True
False

最初の0は保存済み、2つ目はキーがないという意味です。get()だけでは区別できません。del mapping[key]は存在するキーを削除し、mapping.pop(key)は削除した値も返します。キーがなければどちらも失敗するため、先に確認するか、pop()へ意図した既定値を渡します。

キーと値の両方が必要ならitems()でループします。

for topic, count in progress.items():
    print(f"{topic}：{count}")

keys()はキー、values()は値を順に取り出します。

キーの形は安定していなければならない

辞書はハッシュを使って引き出しをすばやく探します。キーはハッシュ可能でなければなりません。つまり、使っている間にハッシュ値が変わらず、等しいキーどうしは同じハッシュ値を持つ必要があります。

文字列、整数、ハッシュ可能な部品だけを持つタプルは、よく使うキーです。変更可能なリスト、辞書、集合はハッシュ不可能なのでキーにできません。リストを中に持つタプルもハッシュ不可能です。辞書の値には、どのPythonオブジェクトでも入れられます。

カウンターでは、キーがないことが本当に「まだ0回」という意味なので、get(key, 0)がぴったりです。

counts = {}

for topic in ["リスト", "集合", "リスト"]:
    counts[topic] = counts.get(topic, 0) + 1

print(counts)

{'リスト': 2, '集合': 1}

集合は同じシールを1枚だけ置くトレー

集合は、等しいハッシュ可能な要素を最大1つだけ持ちます。一意性、所属、集合どうしの関係を扱う道具です。意味のある表示順を保つ道具ではありません。

tags = {"python", "入門", "python"}
empty_tags = set()

tags.add("コレクション")
tags.discard("ない値")

print(len(tags))
print("python" in tags)
print(type(empty_tags).__name__)

3
True
set

{}は空の辞書なので、空集合はset()で作ります。remove(x)はxがなければKeyError、discard(x)は「すでにない」状態も静かに受け入れます。

集合演算なら、関係を短く表せます。

planned = {"python", "コレクション", "テスト"}
covered = {"python", "コレクション", "復習"}

print((planned | covered) == {"python", "コレクション", "テスト", "復習"})
print((planned & covered) == {"python", "コレクション"})
print((planned - covered) == {"テスト"})
print((planned ^ covered) == {"テスト", "復習"})
print({"python"} <= covered)

5行ともTrueです。順に和集合、積集合、差集合、対称差、部分集合を確認しています。表示順ではなく、集合どうしを直接比較します。一意性と最初に出た順番の両方が必要なら、集合で「見たか」を覚え、リストで表示順を残します。

ミニ制作：学習トピック集計

topic_summary.pyを作ります。組み込みのコレクションだけで動く完成プログラムです。辞書で各記録とトピック回数を表し、集合で重複タグを除き、リストで最初に出た表示順を守ります。

sessions = [
    {"topic": "リスト", "minutes": 35, "tags": ("python", "コレクション")},
    {"topic": "辞書", "minutes": 40, "tags": ("python", "検索")},
    {"topic": "リスト", "minutes": 25, "tags": ("python", "復習")},
]

topic_counts = {}
seen_tags = set()
tag_order = []
total = 0

for session in sessions:
    topic = session["topic"]
    total += session["minutes"]
    topic_counts[topic] = topic_counts.get(topic, 0) + 1

    for tag in session["tags"]:
        if tag not in seen_tags:
            seen_tags.add(tag)
            tag_order.append(tag)

planned = {"python", "コレクション", "テスト"}
missing = planned - seen_tags

print(f"合計：{total}分")
for topic, count in topic_counts.items():
    print(f"{topic}：{count}回")
print(f"タグ：{', '.join(tag_order)}")
print(f"未達成の予定タグ：{len(missing)}個")
print(f"回数は正しい：{topic_counts == {'リスト': 2, '辞書': 1}}")

python3 topic_summary.pyで実行し、次を確認します。

合計：100分
リスト：2回
辞書：1回
タグ：python, コレクション, 検索, 復習
未達成の予定タグ：1個
回数は正しい：True

境界の注意：ここでは、各記録に必要なキーがそろい、minutesが数値だと仮定します。欠けた項目や違う型の検証は第10章で扱います。

3つの小さなミッション

1. 0の探偵。 {"リスト": 0}を使い、保存済みの0とキーの欠落が違うことをinで証明します。
2. 単語カウンター。 ['読む', '書く', '読む']を、辞書とget(word, 0)で数えます。
3. 計画の比較。 予定と完了の集合を作り、共通するものと、まだ足りないものを求めます。

第8章へ進む準備

• 辞書の要素を読み、追加、更新し、意図を持って削除できる
• 辞書のinがキーを調べると分かる
• 欠けたキーと保存済みの0を区別できる
• キーと集合要素がハッシュ可能でなければならない理由を説明できる
• set()で空集合を作り、一意な要素を保存できる
• 表示順に頼らず、5つの基本的な集合関係を使える
• トピック集計を実行し、「回数は正しい：True」を確認できる

次章では、enumerate()、zip()、sorted()、読みやすい内包表記で、これらのコレクションを変換します。