Python（プログラミング言語）
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パイソン
パラダイムマルチパラダイム：オブジェクト指向、[ 1 ]手続き型（命令型）、関数型、構造化、反射型
デザイン：グイド・ヴァン・ロッサム
開発者Pythonソフトウェア財団
初登場1991年2月20日[ 2 ] （1991年2月20日）
安定版リリース
3.14.2 [ 3 ] ウィキデータで編集する / 2025年12月5日 （2025年12月5日）
タイピングの規律Duck、dynamic、strong ; [ 4 ]オプションの型注釈[ a ]
メモリ管理ガベージコレクション
OS32ビット版Windows 10およびモバイル向けegを含むクロスプラットフォーム、 AndroidおよびiOS （いずれも64ビット）[ b ]
ライセンスPythonソフトウェア財団ライセンス
ファイル名拡張子.py、.pyw、.pyz、[ 11 ] .pyi、.pyc、.pyd
Webサイトpython.org
主要な実装
CPython、PyPy、MicroPython、CircuitPython、IronPython、Jython、Stackless Python
方言
Cython、RPython、Starlark [ 12 ]
影響を受けた
ABC、[ 13 ] Ada、[ 14 ] ALGOL 68、[ 15 ] APL、[ 16 ] C、[ 17 ] C++、[ 18 ] CLU、[ 19 ] Dylan、[ 20 ] Haskell、[ 21 ] [ 16 ] Icon、[ 22 ] Lisp、[ 23 ] Modula-3、[ 15 ] [ 18 ] Perl、[ 24 ]標準ML [ 16 ]
影響を受けた
Apache Groovy、Boo、Cobra、CoffeeScript、[ 25 ]、D、F#、GDScript、Go、JavaScript、[ 26 ] [ 27 ] 、 Julia、[ 28 ] 、 Mojo、[ 29 ]、Nim、Ring、[ 30 ] 、 Ruby、[ 31 ]、Swift、[ 32 ]、 V [ 33 ]

Pythonは高水準の汎用プログラミング言語です。その設計理念は、大きなインデントを用いることでコードの可読性を重視しています。[ 34 ] Pythonは動的型チェックとガベージコレクションを備えています。構造化プログラミング（特に手続き型プログラミング）、オブジェクト指向プログラミング、関数型プログラミングなど、複数のプログラミングパラダイムをサポートしています。

Guido van Rossum は1980年代後半にABCプログラミング言語の後継として Python の開発を始めました。2008年にリリースされた Python 3.0 はメジャーリビジョンであり、以前のバージョンとの下位互換性が完全には保たれていませんでした。Python 3.5 以降、[ 35 ]型付けの機能とキーワードが言語に追加され、オプションで静的型付けが可能になりました。[ 36 ] 2026年現在、Python Software Foundation はプロジェクトの年間リリースサイクルと5年間のサポートポリシーに従い、Python 3.10、3.11、3.12、3.13、3.14 をサポートしています。3.x シリーズの以前のバージョンはサポート終了となり、セキュリティアップデートは提供されなくなりました。

Pythonは機械学習コミュニティで広く使用されています。[ 37 ] [ 38 ] [ 39 ] [ 40 ]入門プログラミング言語として広く教えられています。[ 41 ] 2003年以来、Pythonは24のプラットフォームでの検索に基づいてランク付けされたTIOBEプログラミングコミュニティインデックスで最も人気のあるプログラミング言語のトップ10に一貫してランクインしています。[ 42 ]

歴史

Pythonの設計者、Guido van Rossum氏、 PyCon US 2024にて

Pythonは1980年代後半にオランダのCentrum Wiskunde & Informatica (CWI)のGuido van Rossumによって考案されました。[ 43 ]これはSETLに触発されたABCプログラミング言語の後継として設計され、[ 45 ]例外処理とAmoebaオペレーティングシステムとのインターフェイスが可能でした。 [ 13 ] Pythonの実装は1989年12月に始まりました。[ 44 ] Van Rossumは1991年にPython 0.9.0として初めてリリースしました。[ 44 ] Van Rossumは2018年7月12日にPythonの「善意の終身独裁者」(BDFL)としての職務から「永久休暇」することを発表するまで、主任開発者としてプロジェクトの単独責任者でした。この称号は、プロジェクトの最高意思決定者としての彼の長期にわたる関与を反映して、Pythonコミュニティから彼に贈られました。[ 46 ]（その後彼は引退から復帰し、「BDFL名誉会員」を名乗っている。）2019年1月、Pythonのコア開発者たちは、プロジェクトを率いる5人のメンバーからなる運営委員会を選出した。[ 47 ] [ 48 ]

Pythonという名前はイギリスのコメディシリーズ『空飛ぶモンティ・パイソン』に由来しています。[ 49 ]（§ 命名を参照）。

Python 2.0は2000年10月16日にリリースされ、リスト内包表記、循環参照ガベージコレクション、参照カウント、Unicodeサポートなど、多くの新機能を搭載していました。[ 50 ] Python 2.7のサポート終了は当初2015年に予定されていましたが、既存のコードの大部分をPython 3に容易に移植できないという懸念から、2020年に延期されました。[ 51 ] [ 52 ]セキュリティパッチやアップデートは提供されなくなりました。[ 53 ] [ 54 ] Python 2.7以前のバージョンは公式にはサポートされていませんが、別の非公式Python実装であるPyPyはPython 2、つまり「2.7.18+」（プラス3.11）を引き続きサポートしており、プラスは（少なくとも一部）「バックポートされたセキュリティアップデート」を意味します。[ 55 ]

Python 3.0は2008年12月3日にリリースされましたが、これはメジャーリビジョンであり、いくつかの新しいセマンティクスと変更された構文が含まれており、以前のバージョンとの完全な下位互換性はありません。2020年にリリースされたPython 2.7.18は、Python 2の最後のリリースでした。[ 56 ] Python 3.xシリーズのいくつかのリリースでは、言語に新しい構文が追加され、いくつかの（非常に小さな）下位互換性のない変更が行われました。

2026年1月現在、Python 3.14.2が最新の安定リリースです。以前の3.xバージョンはすべて、Python 3.9.24までセキュリティアップデートが行われ、その後、3.9シリーズの最終バージョンである3.9.25までアップデートされました。Python 3.10は、2025年11月以降、最も古いサポート対象ブランチです。[ 57 ] Python 3.15はアルファ版がリリースされており、AndroidではPython 3.14の公式ダウンロード可能ファイルが提供されています。リリースには2年間の完全サポートと、その後3年間のセキュリティサポートが提供されます。

設計哲学と特徴

Pythonはマルチパラダイムプログラミング言語です。オブジェクト指向プログラミングと構造化プログラミングが完全にサポートされており、その機能の多くは関数型プログラミングとアスペクト指向プログラミング（メタプログラミング[ 58 ]とメタオブジェクト[ 59 ]を含む）をサポートしています。他の多くのパラダイムは、契約による設計[ 60 ] [ 61 ]や論理プログラミング[ 62 ]など、拡張機能によってサポートされています。Pythonは、他の言語で書かれたコンポーネントを統合できるように意図的に設計されているため、 「グルー言語」[ 63 ]と呼ばれることがよくあります。

Pythonはメモリ管理のために動的型付けと参照カウントと循環検出ガベージコレクターの組み合わせを使用します。[ 64 ]プログラム実行中にメソッド名と変数名をバインドする動的な名前解決（遅延バインディング）を使用します。

Pythonの設計は、「 Lispの伝統」に基づく関数型プログラミングをある程度サポートしています。関数filter、関数map、関数リスト内包表記、辞書、関数集合、そしてジェネレータ式を備えています。[ 65 ]標準ライブラリには、HaskellとStandard MLから借用した関数型ツールを実装した2つのモジュール（と）があります。[ 66 ]reduceitertoolsfunctools

Pythonの核となる哲学は、ティム・ピーターズが書いたZen of Python（PEP 20）に要約されており、次のような格言が含まれています。[ 67 ]

  • 明示的なものは暗黙的なものよりも優れています。
  • 複雑なものよりシンプルなもののほうが良い。
  • 読みやすさが重要です。
  • 特別なケースは、ルールを破るほど特別ではありません。
  • 実用性は純粋さに勝りますが、明示的に沈黙させない限り、エラーは決して黙って放置されるべきではありません。
  • それを実行する明白な方法が 1 つ (できれば 1 つだけ) 必要です。

しかし、Pythonはこれらの原則に違反し、不必要な言語の肥大化を引き起こしているとして批判を受けています。[ 68 ]これらの批判に対する回答では、Pythonの禅はルールではなくガイドラインであると指摘されています。[ 69 ]いくつかの新機能の追加は物議を醸しました。Guido van RossumはPython 3.8で代入式演算子を追加することについての対立の後、終身慈悲深い独裁者を辞任しました。[ 70 ] [ 71 ]

しかしながら、Pythonはすべての機能をコアに組み込むのではなく、モジュールを介して高度に拡張できるように設計されました。このコンパクトなモジュール性により、Pythonは既存のアプリケーションにプログラム可能なインターフェースを追加する手段として特に人気を博しました。ヴァン・ロッサムが構想した、大規模な標準ライブラリと容易に拡張可能なインタプリタを備えた、小さなコア言語という構想は、正反対のアプローチをとったABCに対する彼の不満から生まれたものでした。[ 43 ]

Pythonは、開発者にコーディング手法の選択肢を与えながら、よりシンプルで簡潔な構文と文法を目指していると主張しています。Pythonにはdo whileループがありませんが、Rossum氏はこれを有害だと考えていました。[ 72 ] Perlのモットーである「複数の方法がある」とは対照的に、Pythonは「1つの、できれば1つだけの、明白な方法があるべき」というアプローチを提唱しています。[ 67 ]しかし実際には、Pythonは特定の目的を達成するための多くの方法を提供しています。文字列リテラルをフォーマットする方法は少なくとも3つありますが、プログラマーがどれを使うべきかは明確ではありません。[ 73 ] Alex MartelliはPythonソフトウェア財団のフェローであり、Pythonに関する書籍の著者でもあります。彼は「何かを『賢い』と表現することは、Python文化では褒め言葉とはみなされない」と書いています。 [ 74 ]

Pythonの開発者は、一般的にパフォーマンスよりも読みやすさを優先します。例えば、CPythonリファレンス実装の重要でない部分へのパッチは、速度向上をもたらすものの、明瞭さと読みやすさのコストに見合わないため、拒否されます。[ 75 ]実行速度は、速度が重要な関数をCなどの言語で書かれた拡張モジュールに移動するか、PyPyのようなジャストインタイムコンパイラを使用することで向上できます。また、他の言語にトランスパイルすることも可能です。しかし、このアプローチでは、Pythonは非常に動的な言語であるため、期待される速度向上が達成されないか、Pythonの限定されたサブセットのみがコンパイルされます（ただし、意味がわずかに変更される可能性があります）。[ 76 ]

Pythonは楽しく使える言語を目指しています。この目標は、イギリスのコメディグループ「モンティ・パイソン」[ 77 ]にちなんで名付けられたPythonの名前や、チュートリアルや参考資料への遊び心のあるアプローチに反映されています。例えば、一部のコード例では、一般的な「foo」や「bar」といった用語ではなく、 「spam」や「eggs」（モンティ・パイソンのスケッチにちなむ）といった用語が使用されています。[ 78 ] [ 79 ]

Pythonコミュニティでよく使われる新語はpythonicで、プログラムスタイルに関連した幅広い意味を持っています。PythonicコードはPythonのイディオムをうまく使用したり、自然であったり言語に堪能であったり、Pythonのミニマリスト哲学や読みやすさの重視に準拠している可能性があります。[ 80 ]

構文と意味論

Pythonは読みやすい言語を目指しています。書式設定は視覚的に整然としており、他の言語では句読点が使われるところを英語のキーワードで表現することがよくあります。他の多くの言語とは異なり、ブロックを区切るのに中括弧は使用せず、文の後にセミコロンを置くことは可能ですが、ほとんど使用されません。C言語やPascalに比べて、構文上の例外や特殊なケースは少ないです。[ 81 ]

インデント

Pythonは、ブロックを区切るために、中括弧やキーワードではなく、空白によるインデントを使用します。インデントの増加は特定の文の後に発生し、インデントの減少は現在のブロックの終了を示します。[ 82 ]このように、プログラムの視覚的な構造は、その意味的な構造を正確に表します。[ 83 ]この機能は、オフサイドルールと呼ばれることもあります。他の言語でも同様にインデントを使用していますが、ほとんどの場合、インデントには意味的な意味はありません。推奨されるインデントサイズは4スペースです。[ 84 ]

ステートメントと制御フロー

Python のステートメントには次のものが含まれます。

  • 単一の等号を使用した代入文=
  • 文ifは、条件付きでコードブロックを実行し、elseおよびelif（ の短縮形else if）とともに実行されます。
  • 反復可能なforオブジェクトを反復処理し、各要素を変数にキャプチャして、接続されたブロックで使用できるようにするステートメント。ループが終了しても変数は削除されません。
  • whileブール条件が真である限りコードブロックを実行するステートメント
  • このtry文は、そのコードブロック内で発生した例外を、except節（またはexcept*例外グループ用のPython 3.11の新しい構文）でキャッチして処理することを可能にする。[ 85 ]また、この文は、ブロックの終了方法に関係なく、ブロックtry内のクリーンアップコードが常に実行されることを保証する。finally
  • raise指定された例外を発生させたり、キャッチされた例外を再発生させるために使用されるステートメント
  • オブジェクト指向プログラミングで使用するために、classコードブロックを実行し、そのローカル名前空間をクラスにアタッチするステートメント
  • 関数またはメソッドdefを定義するステートメント
  • 文withはコンテキストマネージャ内でコードブロックを囲むことで、リソース取得初期化（RAII）のような動作を可能にし、一般的なtry/finallyイディオムを置き換えます[ 86 ]コンテキストの例としては、コードを実行する前にロックを取得し、その後ロックを解除することや、ファイルを開いて閉じることなどが挙げられます。
  • breakループを終了する文
  • このcontinue文は、現在の反復の残りをスキップし、次の反復を続行します。
  • 変数を削除する文del（名前から値への参照を削除し、変数が再定義される前に参照された場合はエラーを生成する） [ c ]
  • NOPpass （つまり、何も操作しない）として機能するステートメント。これは、構文上、空のコードブロックを作成するために必要です。
  • assert適用すべき条件をチェックするためにデバッグで使用されるステートメント
  • ジェネレータ関数（および演算子）yieldから値を返すステートメント。コルーチンを実装するために使用されます。
  • return関数から値を返すために使用されるステートメント
  • およびステートメントは、現在のプログラムで使用できる関数または変数を持つモジュールをインポートするために使用されますimport。from
  • and文はswitch文の構造に似ており、制御フローの尺度として式を1つ以上のケースと比較しますmatch。case

代入文（=）は、名前を動的に割り当てられた別のオブジェクトへの参照として束縛します。変数はその後いつでも任意のオブジェクトに再束縛できます。Pythonでは、変数名は固定のデータ型を持たない汎用的な参照ホルダーですが、常に型を持つオブジェクトを参照します。これは動的型付けと呼ばれ、各変数が特定の型の値のみを保持できる 静的型付け言語とは対照的です。

Pythonは末尾呼び出し最適化や第一級継続をサポートしていない。Van Rossumによれば、この言語は今後もサポートしないだろう。[ 87 ] [ 88 ]しかし、コルーチンのような機能に対するより良いサポートは、Pythonのジェネレータを拡張することで提供される。[ 89 ] 2.5より前のバージョンでは、ジェネレータは遅延イテレータであり、データはジェネレータから一方向に渡されていた。Python 2.5以降では、データをジェネレータ関数に返すことが可能になり、バージョン3.3以降では、データを複数のスタックレベルを介して渡すことができる。[ 90 ]

表現

Python の式には次のようなものがあります。

  • 数学的な加算、減算、乗算を行う 、、演算子は他の言語と似ていますが、除算の動作は異なります。Pythonには+、切り捨て除算（または整数除算）と浮動小数点除算の2種類の除算があります。[ 91 ] Pythonでは、指数演算に 演算子を使用します。-*///**
  • Pythonでは、+文字列の連結に演算子を使用します。また、*文字列を指定された回数だけ複製するためにも演算子を使用します。
  • 中置演算子はNumPy@などのライブラリで行列の乗算に使用することを目的としています。[ 92 ] [ 93 ]
  • 「:=​セイウチ演算子はPython 3.8で導入されました。この演算子は、より大きな式の一部として変数に値を代入します。 [ 94 ]
  • Pythonでは、==2つのオブジェクトを値で比較します。Pythonのis演算子は、オブジェクトの同一性を比較するために使用できます（つまり、参照による比較）。また、比較は連鎖的に実行できます（例：）。a<=b<=c
  • Python ではand、、orをnotブール演算子として使用します。
  • Pythonにはリスト内包表記と呼ばれる式と、ジェネレータ式と呼ばれるより一般的な式があります。[ 65 ]
  • 匿名関数はラムダ式を使用して実装されます。ただし、各本体には 1 つの式しか含めることができません。
  • 条件式は と書きます。[ 95 ]（これは他の多くの言語に共通する演算子とはオペランドの順序が異なります。）xifcelseyc ? x : y
  • Pythonでは、リストとタプルを区別しています。リストは と表記され、可変であり、辞書のキーとして使用することはできません（Pythonでは辞書のキーは不変でなければならないため）。タプルは と表記され、不変であるため、タプルのすべての要素が不変であれば、辞書のキーとして使用できます。演算子は2つのタプルを連結するために使用できます。この演算子はタプルの内容を直接変更するのではなく、両方の要素を含む新しいタプルを生成します。例えば、最初に に等しい変数が与えられた場合、まず を実行すると が評価され、 が生成されます。この結果は に代入されます。これにより、タプルオブジェクトの不変の性質に従いながら、の内容を効果的に「変更」できます。明確なコンテキストでは、タプルの括弧はオプションです。[ 96 ][1,2,3](1,2,3)+t(1,2,3)t=t+(4,5)t+(4,5)(1,2,3,4,5)tt
  • Pythonにはシーケンスアンパッキングという機能があり、複数の式を関連付け、それぞれが代入可能なもの（例えば変数や書き込み可能なプロパティ）に評価されるようにします。これはタプルリテラルを作成する場合と似ています。そして、その結果は代入文の等号の左側に配置されます。この文は、等号の右側にある反復可能なオブジェクトが、左側の書き込み可能な式と同じ数の値を生成することを期待しています。反復処理中、文は右側で生成された各値を、対応する左側の式に代入します。[ 97 ]
  • Pythonには、C言語の文字列のフォーマット%と同様に機能する「文字列フォーマット」演算子があります。例えば、は と評価されます。Python 2.6以降および3以降では、この演算子は クラスのメソッドによって補完されました。例えば、 です。Python 3.6では「f-文字列」が追加されました。[ 98 ]printf"spam=%s eggs=%d"%("blah",2)"spam=blah eggs=2"format()str"spam={0} eggs={1}".format("blah",2)spam="blah";eggs=2;f'spam={spam} eggs={eggs}'
  • Pythonでは、文字列は「加算」することで連結できます（整数や浮動小数点数を加算する場合と同じ演算子を使用します）。例：を返します。文字列に数値が含まれている場合は、整数ではなく文字列として連結されます。例：を返します。"spam"+"eggs""spameggs""2"+"2""22"
  • Python はいくつかの方法で文字列リテラルをサポートしています。
    • 一重引用符または二重引用符で区切られます。一重引用符と二重引用符は同等の機能を持ちます（Unixシェル、Perl、およびPerlの影響を受けた言語とは異なります）。どちらの引用符も、バックスラッシュ（\）をエスケープ文字として使用します。文字列補間は、 Python 3.6で「フォーマットされた文字列リテラル」として利用可能になりました。[ 98 ]
    • 三重引用符、つまり 3 つの一重引用符または二重引用符で始まり終わります。これは複数行にまたがることができ、シェル、Perl、およびRubyのヒア ドキュメントのように機能します。
    • 文字列リテラルの前に を付けることで表される、生の文字r列の種類。エスケープシーケンスは解釈されないため、正規表現やWindowsスタイルのパスなど、リテラルのバックスラッシュが一般的に使用される場合には生の文字列が便利です。（C#@の「 -quoting」と比較してください。）
  • Python には、リスト内の配列インデックスと配列a[key]スライス式があり、 、 、または と記述されます。インデックスは0 から始まり、負のインデックスは末尾からの相対位置です。スライスは、開始インデックスから終了インデックスまでの要素を取得しますが、終了インデックスは含まれません。3 番目のスライスパラメータ(オプション) は、stepまたはstrideと呼ばれ、要素をスキップしたり、逆順に並べたりすることができます。スライスインデックスは省略可能です。たとえば、 はリスト全体のコピーを返します。スライスの各要素は、浅いコピーです。a[start:stop]a[start:stop:step]a[:]

Pythonでは、 Common Lisp、Scheme、Rubyなどの言語とは対照的に、式と文の区別が厳格に行われています。この区別により、一部の機能が重複することがあります。例えば、次のような場合です。

  • リスト内包表記とforループ
  • 条件式とifブロック
  • 組み込み関数と（Python 2では文）eval()の比較。前者は式用、後者は文用である。exec()exec

文は式の一部にすることはできません。この制限のため、リストやdict内包表記（およびラムダ式）などの式には文を含めることはできません。特殊な例として、代入文（ など）は条件文の条件式の一部にすることはできません。 a=1

タイピング

Python 3の標準型階層

Pythonはダックタイピングを採用しており、オブジェクトは型付けされていますが、変数名は型付けされていません。型制約は定義時にチェックされません。むしろ、オブジェクトに対する操作は使用時に失敗し、オブジェクトが適切な型ではないことが示される場合があります。Pythonは動的型付けであるにもかかわらず、強い型付けを採用しており、定義が不十分な操作（例：数値と文字列の加算）を暗黙的に解釈するのではなく、禁止しています。

Pythonでは、クラスを用いてプログラマーが独自の型を定義できます。これは主にオブジェクト指向プログラミングにおいて用いられます。クラスの新しいインスタンスは、例えばクラスを呼び出すことで作成されます（または）。クラスはメタクラス（それ自体のインスタンス）のインスタンスであるため、メタプログラミングやリフレクションが可能になります。 SpamClass()EggsClass()type

バージョン3.0より前のPythonには、同じ構文を使用する古いスタイルと新しいスタイルの2種類のクラスがありました。[ 99 ]現在のPythonのバージョンでは、新しいスタイルのセマンティクスのみがサポートされています。

Pythonはオプションの型アノテーションをサポートしています。[ 5 ] [ 100 ]これらのアノテーションは言語によって強制されるものではありませんが、mypytypingなどの外部ツールでエラーをキャッチするために使用できます。Pythonには、型アノテーション用の複数の型名を含むモジュールが含まれています。 [ 101 ] [ 102 ]また、Mypyはmypycと呼ばれるPythonコンパイラをサポートしており、これは型アノテーションを最適化に活用します。[ 103 ]

Python 3の組み込み型の概要
タイプ 可変性説明 構文例
bool不変 ブール値TrueFalse
bytearray可変 バイトのシーケンスbytearray(b'Some ASCII')bytearray(b"Some ASCII")bytearray([119,105,107,105])
bytes不変 バイトのシーケンス b'Some ASCII'b"Some ASCII"bytes([119,105,107,105])
complex不変 実数部と虚数部を持つ 複素数3+2.7j3+2.7j5j
dict可変 キーと値のペアの連想配列（または辞書）。混合型（キーと値）を含めることができます。キーはハッシュ可能な型である必要があります。 {'key1':1.0,3:False}{}
types.EllipsisType不変 NumPy配列 のインデックスとして使用される省略記号プレースホルダー...Ellipsis
float不変 倍精度浮動小数点数。精度は機種依存だが、実際には一般的に53ビットの精度を持つ64ビットIEEE 754数値として実装されている。[ 104 ]

1.33333

frozenset不変 順序なしの集合。重複は含まれません。ハッシュ可能な場合は、混合型を含めることができます。 frozenset({4.0,'string',True})

frozenset()

int不変 無限大の整数[ 105 ]42
list可変 リスト、混合型を含むことができる [4.0,'string',True][]
types.NoneType不変 値が存在しないことを表すオブジェクト。他の言語では nullと呼ばれることが多い。None
types.NotImplementedType不変 サポートされていないオペランド タイプを示すためにオーバーロードされた演算子から返されることができるプレースホルダー。 NotImplemented
range不変 不変の数値列for。ループ内で特定の回数だけ繰り返すのによく使われる[ 106 ]range(−1,10)range(10,−5,−2)
set可変 順序なしの集合。重複は含まれません。ハッシュ可能な場合は、混合型を含めることができます。 {4.0,'string',True}set()
str不変 文字列：Unicodeコードポイントのシーケンス 'Wikipedia'"Wikipedia"
「複数行にまたがる」
tuple不変 タプル、混合型を含むことができる (4.0,'string',True)('single element',)()

算術演算

Python には、算術演算子 （+、-、*、/）、切り捨て除算演算子//、モジュロ演算子%などの従来の記号が含まれています。 （モジュロ演算子では、剰余は のように負になることがあります4 % -3 == -2。）また、Python では指数演算子**（および）も提供しています。また、行列乗算演算子 も提供しています。[ 107 ]これらの演算子は従来の数学と同じように動作します。同じ優先順位規則で、中置演算子および は単項、として使用して、それぞれ正の数と負の数を表すこともできます。 5**3 == 1259**0.5 == 3.0@+-

整数同士の割り算は浮動小数点数の結果を生成します。割り算の挙動は時代とともに大きく変化してきました。[ 108 ]

  • Python の現在のバージョン (つまり 3.0 以降) では、/演算子は常に浮動小数点除算を表すように変更されました (例: ) 。5/2==2.5
  • 切り捨て除算//演算子が導入されました。これは7//3 == 2、、、、を意味します。Python 2.7 では、ステートメントを追加すると、-7//3 == -3Python 2.7 のモジュールで除算に Python 3.x の規則を使用できるようになります (上記を参照)。7.5//3 == 2.0-7.5//3 == -3.0from__future__importdivision

Python用語では、演算子は真の除算（または単に除算）/を表し、 演算子は切り捨て除算を表します。バージョン3.0より前では、演算子は古典的な除算を表します。[ 108 ]///

負の無限大への丸めは、他の多くの言語とは異なる方法ではありますが、Pythonに一貫性をもたらします。例えば、この丸めは、方程式が常に真であることを意味します。また、丸めは、方程式が の正負両方の値に対して有効であることを意味します。予想通り、 の結果は半開区間[0, b )内にあります。ここでは正の整数です。しかし、方程式の有効性を維持するには、 が負の場合、結果が区間 ( b , 0]内になければなりません。[ 109 ](a+b)//b==a//b+1b*(a//b)+a%b==aaa%bbb

Pythonにroundは、浮動小数点数を最も近い整数に丸める関数が用意されています。を同点にした場合の の丸めには、Python 3では偶数への丸め方式が用いられます。round(1.5)と はround(2.5)どちらも を生成します2。[ 110 ] Python 3より前のバージョンでは、ゼロから丸める方式が用いられていました。round(0.5)は1.0、 はround(-0.5)です−1.0。[ 111 ]

Pythonでは、複数の等式を含むブール式を数学の一般的な用法と整合させることができます。例えば、式 はが より小さく、かつ が より小さいa < b < cかどうかをテストします。[ 112 ] C言語由来の言語では、この式は異なる解釈をします。C言語では、この式はまず を評価し、その結果は0または1となり、その結果は と比較されます。[ 113 ]abbca < bc

Pythonはすべての整数演算に任意精度演算Decimalを使用します。モジュール内の型/クラスは、複数の丸めモードをdecimal備えた、定義済みの任意精度の10進浮動小数点数を提供します。 [ 114 ]Fractionモジュール内のクラスは、有理数に対してfractions任意精度を提供します。[ 115 ]

Pythonの広範な数学ライブラリとサードパーティのライブラリNumPyのおかげで、この言語は数値データの処理や操作などのタスクにおける科学的なスクリプトに頻繁に使用されています。[ 116 ] [ 117 ]

関数の構文

Pythonでは、関数はキーワードを使って作成されますdef。関数の定義は、関数の呼び出し方法と同様に、まず関数名を指定し、次に必要なパラメータを指定します。以下は、入力を出力する関数の例です。 

def printer ( input1 , input2 = "すでにそこにあります" ): print ( input1 ) print ( input2 )プリンター( "hello" )# 出力例: # hello # すでにそこにあります

実行時に実際の値が提供されない場合に関数パラメータにデフォルト値を割り当てるには、関数ヘッダー内で変数定義構文を使用できます。

コード例

「Hello, World!」プログラム: 

print ( 'Hello, World!' )

非負整数の 階乗を計算するプログラム:

text = input ( '数値を入力すると、その階乗が出力されます: ' )n = int (テキスト)n < 0 の場合:ValueErrorを発生させます( '負でない整数を入力する必要があります' )階乗= 1iが範囲( 2 , n + 1 )の場合:階乗*= i印刷(階乗)

図書館

Pythonの大規模な標準ライブラリ[ 118 ]は、その最大の強みの一つとして広く挙げられます。インターネット対応アプリケーション向けに、MIMEやHTTPといった多くの標準フォーマットとプロトコルがサポートされています。この言語には、グラフィカルユーザーインターフェースの作成、リレーショナルデータベースへの接続、疑似乱数の生成、任意精度小数点による算術演算[ 114 ] 、正規表現の操作、ユニットテストなどのモジュールが含まれています。

標準ライブラリの一部は仕様でカバーされています。例えば、Web Server Gateway Interface（WSGI）の実装はwsgirefPEP 333 [ 119 ]に準拠しています。しかし、ほとんどの部分はコード、内部ドキュメント、テストスイートによって仕様が規定されています。しかし、標準ライブラリの大部分はクロスプラットフォームのPythonコードであるため、異なる実装のために変更または書き換えが必要なモジュールはごくわずかです。

2025年3月13日現在、サードパーティのPythonソフトウェアの公式リポジトリであるPython Package Index (PyPI)には、614,339を超える[ 120 ]パッケージが含まれています。

開発環境

ほとんどのPython実装（CPythonを含む）には、読み取り-評価-印刷ループ（REPL）が含まれています。これにより、環境はコマンドラインインタープリタとして機能することができ、ユーザーはステートメントを順番に入力してすぐに結果を受け取ることができます。[ 121 ]

また、CPythonには初心者向けの IDLEと呼ばれる統合開発環境（IDE）がバンドルされています[ 122 ] 。

IDLEやIPythonなどの他のシェルでは、改良された自動補完、セッション状態の保持、構文の強調表示などの追加機能が追加されています。[ 122 ] [ 123 ]

標準的なデスクトップIDEにはPyCharm、Spyder、Visual Studio Codeなどがある[ 124 ] 。また、次のような WebブラウザベースのIDEもある。

実装

リファレンス実装

CPythonはPythonのリファレンス実装です。この実装はCで記述されており、バージョン3.11以降はC11標準[ 128 ]に準拠しています。旧バージョンではC89標準といくつかのC99機能を併用していますが、サードパーティの拡張機能は旧バージョンのCに限定されません。例えば、C11やC++を使用して実装することも可能です。[ 129 ] [ 130 ] CPythonはPythonプログラムを中間バイトコードにコンパイルし、[ 131 ]仮想マシンによって実行されます。[ 132 ] CPythonはCとネイティブPythonの組み合わせで記述された大規模な標準ライブラリとともに配布されています。

CPythonは、WindowsやmacOS（およびPython 3.9.1以降の実験的なインストーラを使用したApple M1 Mac）を含むほとんどの最近のUnix系システムを含む多くのプラットフォームで使用できます。Python 3.9以降、Pythonインストーラは意図的にWindows 7と8へのインストールに失敗します。[ 133 ] [ 134 ] Windows XPはPython 3.5までサポートされ、VMSは非公式にサポートされていました。[135] プラットフォームの移植性は、Pythonの最も初期の優先事項の1つでした。[136 ] Python 1と2の開発中は、OS/2とSolarisもサポートされていましたが、[ 8 ]その時以来、多くのプラットフォームでサポートが中止されています。

現在のすべての Python バージョン (3.7 以降) は、マルチスレッド機能を備えたオペレーティング システムのみをサポートしており、以前ほど多くのオペレーティング システムをサポートしていません (多くの古いバージョンは削除されています)。

リファレンス実装の制限

  • 典型的なコードの場合、PythonとCPythonのエネルギー消費量はCよりも75.88倍も悪いです。[ 137 ]
  • 典型的なコードの場合、PythonとCPythonのスループットはCよりも71.9倍悪くなります。[ 137 ]
  • 一般的に書かれたコードにおけるCPythonの平均メモリ使用量はCよりも2.4倍悪いです。[ 137 ]

その他の実装

すべての代替実装は、少なくともわずかに異なるセマンティクスを持ちます。例えば、ある代替実装では、他の現在のPythonバージョンとは異なり、順序付けされていない辞書が含まれる場合があります。より大きなPythonエコシステムにおけるもう一つの例として、PyPyはC Python APIを完全にはサポートしていません。

Pythonで実行ファイルを作成する場合、多くの場合、Pythonインタープリタ全体を実行ファイルにバンドルします。そのため、小さなプログラムの場合、バイナリサイズが膨大になります。[ 138 ]しかし、Pythonを真にコンパイルできる実装も存在します。代替実装としては、以下のようなものがあります。

  • PyPyはPython 2.7と3.10のより高速で準拠したインタープリタです。[ 139 ] [ 140 ] PyPyのジャストインタイムコンパイラはCPythonに比べて速度が大幅に向上することが多いですが、PyPyはCで書かれた一部のライブラリをサポートしていません。 [ 141 ] PyPyはRISC-V命令セットアーキテクチャをサポートしています。
  • Codonは事前(AOT)コンパイラを使用した実装であり、静的に型付けされたPythonのような言語をコンパイルします。その「構文とセマンティクスはPythonとほぼ同じですが、いくつか注目すべき違いがあります」[ 142 ]。たとえば、Codonは速度のために64ビットのマシン整数を使用しますが、Pythonのように任意ではありません。Codonの開発者は、CPythonに比べて通常10倍から100倍の速度向上があると主張しています。Codonはマシンコードにコンパイルされ( LLVM経由)、ネイティブマルチスレッドをサポートしています。[ 143 ] CodonはPythonからインポートして使用できるPython拡張モジュールにコンパイルすることもできます。
  • MicroPythonとCircuitPythonは、レゴマインドストームEV3を含むマイクロコントローラ向けに最適化されたPython 3の亜種です。[ 144 ]
  • PystonはPythonランタイムの変種であり、ジャストインタイムコンパイルを使用してPythonプログラムの実行を高速化します。[ 145 ]
  • CinderはCPython 3.8のパフォーマンス重視のフォークであり、バイトコードのインラインキャッシュ、コルーチンの積極的な評価、メソッド毎のJIT、実験的なバイトコードコンパイラなど、多くの最適化を特徴としています。[ 146 ]
  • Snek [ 147 ] [ 148 ] [ 149 ]組み込みコンピューティング言語は「Pythonにヒントを得ていますが、Pythonではありません。完全なPythonシステムで実行されるSnekプログラムを作成することは可能ですが、ほとんどのPythonプログラムはSnekでは実行されません。」[ 150 ] Snekは、 ATmega 328PベースのArduinoなどの8ビットAVRマイクロコントローラ、およびMicroPythonと互換性のあるより大型のマイクロコントローラと互換性があります。 Snekは命令型言語であり、（Pythonとは異なり）オブジェクト指向プログラミングを省略しています。 Snekは、32ビット単精度（JavaScriptの数値に似ていますが、より小さい）を特徴とする1つの数値データ型のみをサポートしています。

サポートされていない実装

Stackless Pythonは、マイクロスレッドを実装したCPythonの重要なフォークです。この実装ではコールスタックの使用方法が異なるため、大規模並列プログラムが可能になります。PyPyもスタックレス版を提供しています。[ 151 ]

Just-in-Time Python コンパイラは開発されましたが、現在はサポートされていません。

他の言語へのトランスパイラ

高水準オブジェクト言語用の コンパイラ/トランスパイラはいくつかあります。ソース言語は、制限のない Python、Python のサブセット、または Python に類似した言語です。

  • Brython [ 154 ]とTranscrypt [ 155 ] [ 156 ]はPythonをJavaScriptにコンパイルします。
  • Cython はPython のスーパーセットを C にコンパイルします。結果のコードは、Python インタープリターへの直接の C レベル API 呼び出しを介して Python で使用できます。
  • PyJLはPythonのサブセットを「人間が読みやすく、保守しやすく、高性能なJuliaソースコード」にコンパイル/トランスパイルします。[ 76 ]開発者のパフォーマンスの主張にもかかわらず、これは任意のPythonコードでは不可能です。つまり、より高速な言語または機械語へのコンパイルは、一般的には不可能であることが知られています。Pythonのセマンティクスは変更される可能性がありますが、多くの場合、Pythonコードにほとんど、あるいは全く変更を加えることなく高速化が可能です。高速化されたJuliaソースコードは、Pythonから使用したり、機械語にコンパイルしたりすることができます。
  • NuitkaはPythonをC言語にコンパイルします。[ 157 ]このコンパイラは、Pythonの主要サポートプラットフォーム（Windows 7、Windows XPも含む）およびAndroidにおいて、Python 3.4から3.13（および2.6と2.7）で動作します。コンパイラ開発者は、Python 3.10を完全サポート、Python 3.11と3.12を部分的にサポート、Python 3.13を試験的にサポートしていると主張しています。NuitkaはApple Siliconベースのバージョンを含むmacOSをサポートしています。このコンパイラは無料ですが、商用アドオン（ソースコードの非表示など）があります。
  • NumbaはPythonから使用されるJITコンパイラです。このコンパイラは、PythonおよびNumPyコードのサブセットを高速なマシンコードに変換します。このツールは、関連するPythonコードにデコレータを追加することで有効になります。
  • PythranはPython 3のサブセットをC++（C++11）にコンパイルします。[ 158 ]
  • RPython はC にコンパイルでき、Python 用の PyPy インタープリターを構築するために使用されます。
  • Python → 11l → C++トランスパイラ[ 159 ]はPython 3のサブセットをC++（C++17）にコンパイルします。

特殊なコンパイラも存在します。

いくつかの古いプロジェクトや、Python 3.x および関連する構文で使用するように設計されていないコンパイラも存在しました。

  • GoogleのGrumpyはPython 2をGoにトランスパイルします。[ 160 ] [ 161 ] [ 162 ]最新リリースは2017年でした。
  • IronPythonは、 .NET共通言語ランタイムを使用してPython 2.7プログラムを実行できます。[ 163 ]アルファ版（2021年にリリース）は「Python 3.4」で利用可能ですが、それ以降のバージョンの機能や動作が含まれる場合があります。[ 164 ]
  • JythonはPython 2.7をJavaバイトコードにコンパイルし、PythonプログラムからJavaライブラリを使用できるようにします。[ 165 ]
  • Pyrex (最後にリリースされたのは 2010 年) とShed Skin (最後にリリースされたのは 2013 年) は、それぞれ C と C++ にコンパイルされます。

パフォーマンス

EuroSciPy '13では、非数値（組み合わせ）ワークロードを使用したさまざまなPython実装のパフォーマンス比較が発表されました。[ 166 ]さらに、Pythonの他のプログラミング言語と比較したパフォーマンスは、コンピュータ言語ベンチマークゲームによってベンチマークされています。[ 167 ]

インタプリタ言語特有の低速性にもかかわらず、Pythonのパフォーマンスを最適化する方法はいくつかあります。これらのアプローチには、以下の戦略やツールが含まれます。

  • ジャストインタイムコンパイル：Pythonプログラムの実行中にプログラムの一部を動的にコンパイルする手法。この手法は、NumbaやPyPyなどのライブラリで使用されています。
  • 静的コンパイル：Pythonコードは実行前に機械語にコンパイルできる場合があります。このアプローチの例として、PythonをC言語にコンパイルするCythonが挙げられます。
  • 同時実行と並列処理：複数のタスクを同時に実行できます。Pythonには、この形式の並列処理をサポートする「multiprocessing」などのモジュールが含まれています。さらに、このアプローチはCPUタスクにおけるグローバルインタープリタロック（GIL）の制限を克服するのに役立ちます。
  • 効率的なデータ構造Set:メンバーシップ テストやキュー操作などのデータ型を使用することで、パフォーマンスdequeを向上させることもできます。collections
  • NumPyなどのライブラリを利用することで、パフォーマンスの向上が見られます。ほとんどの高性能Pythonライブラリは、 Pythonインタープリタではなく、 CまたはFortranを内部的に使用しています。[ 168 ]

言語発達

Pythonの開発は主にPython Enhancement Proposal (PEP)プロセスを通じて行われています。このプロセスは主要な新機能の提案、問題に関するコミュニティの意見の収集、Pythonの設計上の決定の文書化を行う主要なメカニズムです。[ 169 ] PythonのコーディングスタイルはPEP 8でカバーされています。[ 84 ]優れたPEPはPythonコミュニティと運営委員会によってレビューされ、コメントが付けられます。[ 169 ]

言語の拡張は、CPythonリファレンス実装の開発と並行して行われています。メーリングリストpython-devは、言語開発の主要なフォーラムです。具体的な問題は、当初は財団がホストするRoundupバグトラッカーで議論されていました。 [ 170 ] 2022年には、すべての問題と議論はGitHubに移行されました。[ 171 ] Pythonの開発は当初、 Mercurialで動作するセルフホスト型ソースコードリポジトリで行われていましたが、2017年1月にGitHubに移行しました。 [ 172 ]

CPython のパブリックリリースには 3 つのタイプがあり、バージョン番号のどの部分が増加するかによって区別されます。

  • 後方互換性のないバージョン。コードが壊れることが予想され、手動で移植する必要があるバージョン。バージョン番号の最初の部分は増加します。このようなリリースはまれで、バージョン3.0はバージョン2.0の8年後にリリースされました。Guido van Rossum氏によると、バージョン4.0はおそらく存在しないでしょう。[ 173 ]
  • メジャーリリースまたは「機能」リリースは、以前のバージョンとほぼ互換性がありますが、新機能が導入されています。バージョン番号の2番目の部分は増加します。Python 3.9以降、これらのリリースは毎年行われる予定です。[ 174 ] [ 175 ]各メジャーバージョンは、リリース後数年間、バグ修正によってサポートされます。[ 176 ]
  • バグ修正リリース[ 177 ]は、新機能の追加はなく、約3ヶ月ごとに行われます。これらのリリースは、前回のリリース以降に十分な数のバグがアップストリームで修正されたときに行われます。セキュリティ上の脆弱性もこれらのリリースで修正されます。バージョン番号の3番目と最後の部分は増加します。[ 177 ]

最終リリース前のプレビューやテスト用に、アルファ版、ベータ版、リリース候補版も多数リリースされます。リリースには大まかなスケジュールが設定されていますが、コードがまだ準備できていない場合は遅れることがよくあります。Python開発チームは、開発中に大規模なユニットテストスイートを実行することで、コードの状態を監視しています。[ 178 ]

Pythonに関する主要な学術会議はPyConです。また、 PyLadiesのようなPythonに特化したメンタリングプログラムもあります。

ネーミング

Pythonの名前は、Pythonの作者であるGuido van Rossumが言語開発中に楽しんでいたイギリスのコメディグループMonty Pythonに由来しています。Monty Pythonへの言及はPythonのコードや文化に頻繁に現れます。 [ 179 ]例えば、Pythonの文献でよく使われるメタ構文変数は、従来のfooやbarではなく、spamやeggsです。[ 179 ] [ 180 ]また、公式のPythonドキュメントには、Monty Pythonのルーチンへの様々な言及が含​​まれています。[ 181 ] [ 182 ] Pythonユーザーは「Pythonistas」と呼ばれることもあります。[ 183 ]

Pythonの影響を受けた言語

参照

注記

  1. ^ 3.5以降では、非公式ツールを除いてこれらのヒントは無視されます[ 5 ]
  2. ^
  3. Python の^は、 C++などの言語ではdel同じようには動作しませんでは、このような単語はデストラクタを呼び出してヒープ メモリの割り当てを解除するために使用されます。delete

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  190. ^ "GDScript" . gdscript.com . 2025年11月24日閲覧。

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