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目的

この記事では、Pythonを扱う上で頻繁に登場する組込みデータ型の特性を表す用語について記載する。

イミュータブル（immutable）: 同一アドレスで変更不可

同一オブジェクト（アドレスが同一）での値の変更ができないオブジェクト。
そのため、値を変更すると別オブジェクト（別のアドレス）として再生成される。

イミュータブルな型: Python公式ページのドキュメント
- bool 型
- int 型
- float 型
- complex 型
- str 型
- tuple 型
- range 型
- bytes 型
- file object 型

int型（イミュータブル）を例に変更前の値と変更後の値のアドレスを比較

$ python
    # int_a を int型 の 1で定義
    >>> int_a = 1
    >>> type(int_a)
    <class 'int'>
    # int_a のアドレスを確認
    >>> id(int_a)
    139837241521312
    # int_a を 2 に変更
    >>> int_a = 2
    # int_a のアドレスを確認 ⇒ 変更前と別アドレスとなる。
    >>> id(int_a)
    139837241521344

bool型（イミュータブル）を例に変更前の値と変更後の値のアドレスを比較

$ python
    # bool_a を bool型の False で定義
    >>> bool_a = False
    >>> type(bool_a)
    <class 'bool'>
    # bool_a のアドレスを確認
    >>> id(bool_a)
    139837241113440
    # bool_a を True に変更
    >>> bool_a = True
    # bool_a のアドレスを確認 ⇒ 変更前と別アドレスとなる。
    >>> id(bool_a)
    139837241113408

ミュータブル（mutable）: 同一アドレスで変更可

同一オブジェクト（アドレスが同一）で値を変更できるオブジェクト。
（値を変更してもアドレスが変わらない。）

また、オブジェクトの一部を変更できるデータ型は、オブジェクトの中身を頻繁に編集することを前提としているため、アドレスが変わらない（わざわざ変える必要がない）ミュータブルとなっている。

ミュータブルな型: Python公式ページのドキュメント

list型（ミュータブル）を例に変更前の値と変更後の値のアドレスを比較

$ python
    # list_a を list型で定義
    >>> list_a = [1, 2, 3, 4, 5]
    >>> type(list_a)
    <class 'list'>
    # list_a のアドレスを確認
    >>> id(list_a)
    139837220876360
    # list_a に 7 を追加
    >>> list_a.append(7)
    >>> print(list_a)
    [1, 2, 3, 4, 5, 7]
    # list_a のアドレスを確認 ⇒ 変更前と同一アドレスとなっている。
    >>> id(list_a)
    139837220876360

イテラブル（iterable）: 反復抽出可

要素を一つずつ抽出し、反復処理ができるオブジェクト。
（特殊な加工なしで for文のループ対象として使用できるオブジェクト）

また、ミュータブルオブジェクトはすべてイテラブルなオブジェクトとなる。

イテラブルな型: Python公式ページのドキュメント
- str 型
- list 型
- tuple 型
- range 型
- dict 型
- set 型
- bytes 型
- bytearray 型
- file object 型

イテラブルの反復処理使用例

$ python
    # list_a を list型で定義
    >>> list_a = [1, 2, 3]
    >>> type(list_a)
    <class 'list'>
    # 要素を出力する 反復処理
    >>> for element in list_a:
    ...     print(element)
    ...
    1
    2
    3
    # str_a を str型で定義
    >>> str_a = "abc"
    # 要素を出力する 反復処理
    >>> for element in str_a:
    ...     print(element)
    ...
    a
    b
    c

シーケンス（sequence）: インデックス指定可

インデックスを指定して直接要素にアクセスできるオブジェクト。

また、ミュータブルと同様にシーケンスオブジェクトはすべてイテラブルなオブジェクトとなる。

シーケンスな型: Python公式ページのドキュメント
- str 型
- list 型
- tuple 型
- range 型
- bytes 型
- bytearray 型

シーケンスオブジェクトからインデックスを指定した抽出例

$ python
    # list_a を list型で定義
    >>> list_a = [1, 2, 3]
    >>> print(list_a[0])    # インデックス 0 を指定
    1
    >>> print(list_a[1])    # インデックス 1 を指定
    2
    >>> print(list_a[2])    # インデックス 2 を指定
    3
    # str_a を str型で定義
    >>> str_a = "abcdefg"
    >>> print(str_a[1])    # インデックス 1 を指定
    'b'
    >>> print(str_a[3])    # インデックス 3 を指定
    'd'
    >>> print(str_a[5])    # インデックス 5 を指定
    'f'

マッピング（mapping）: 連想配列

任意に決めたキーで要素を抽出することができるオブジェクト。

シーケンスオブジェクトがインデックスを指定して抽出するのに対し、マッピングオブジェクトは、オブジェクト生成時に自作したキーを指定して抽出する。
※ 一般的に連想配列と言われる配列のこと。

マッピング型は、dict型のみ: Python公式ページのドキュメント
- dict 型

dict型（マッピング）からキーを指定した抽出例

$ python
    >>> dict_a = {"s1":123, "s2":456, "s3":789}
    >>> type(dict_a)
    <class 'dict'>
    >>> print(dict_a["s1"])
    123
    >>> print(dict_a["s2"])
    456
    >>> print(dict_a["s3"])
    789

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