辞書の概要（名前で値を取り出す「キーと値のペア」）
dict（辞書）は「キー」と「値」をペアで管理するデータ構造です。リストが“番号（インデックス）”で取り出すのに対して、辞書は“名前（キー）”で直に参照できます。ユーザー情報、設定、集計結果、JSONの扱いなど「項目名が意味を持つ」データに向いています。
user = {"name": "Hanako", "age": 20, "city": "Tokyo"}
print(user["name"]) # "Hanako"
基本の作り方と取り出し（ここが重要）
キーと値のペアで初期化する
空は {} または dict()。キーには文字列・数値・タプルなど“ハッシュ可能”な型を使います（リストや辞書は不可）。
empty = {}
user = {"name": "Taro", "age": 25}
config = dict(theme="dark", lang="ja") # キーワード引数でも作れる
値の参照と KeyError の回避
存在しないキーを [] で参照すると KeyError。get を使うと「見つからない場合の既定値」を返せます。
print(user["name"]) # 参照
# print(user["email"]) # KeyError
print(user.get("email")) # None（既定）
print(user.get("email", "N/A")) # "N/A"（既定値を指定）
追加・更新・削除
代入で追加・更新、del で削除、pop は削除しつつ値を返します。
user["email"] = "taro@example.com" # 追加/更新
del user["age"] # 削除
email = user.pop("email", None) # 値を返しつつ削除（なければ None）
走査と便利メソッド（items・keys・values・update）
items・keys・values で効率よく回す
キーと値を同時に扱うなら items が定番です。keys はキー一覧、values は値一覧を返します。
for key, value in user.items():
print(key, value)
print(list(user.keys())) # ["name", "city"]
print(list(user.values())) # ["Taro", "Tokyo"]
update でまとめて反映、| で辞書のマージ
update は別の辞書やペア列で一括更新します。Python 3.9+ では | で新しい辞書としてマージできます。
user.update({"city": "Osaka", "age": 26}) # まとめて更新
merged = {"a": 1} | {"b": 2, "a": 99} # 新辞書（右優先）
print(merged) # {"a": 99, "b": 2}
setdefault で「なければ初期値を入れて返す」
集合やリストを「キーごとの箱」として育てるときに便利です。
groups = {}
groups.setdefault("admins", []).append("hanako")
groups.setdefault("admins", []).append("taro")
print(groups) # {"admins": ["hanako", "taro"]}
深掘りポイント（順序・ハッシュ可能・コピーの性質）
追加順が保持される（Python 3.7+）
辞書は「挿入順」を保持します。並びが意味を持つ UI 表示などでも使いやすくなりました。
d = {}
d["first"] = 1
d["second"] = 2
d["third"] = 3
print(list(d.keys())) # ["first", "second", "third"]
キーはハッシュ可能な不変型を使う
数値・文字列・タプルはキーにでき、リストや辞書は不可。
ok = {(1, 2): "point"} # タプルならキーにできる
# bad = {[1, 2]: "point"} # TypeError（不可）
浅いコピーと深いコピー
copy は浅いコピーで、入れ子のミュータブルは共有されます。完全に独立させたいなら deepcopy。
import copy
d = {"cfg": {"theme": "dark"}}
shallow = d.copy()
deep = copy.deepcopy(d)
shallow["cfg"]["theme"] = "light"
print(d["cfg"]["theme"]) # "light"（共有されてる）
print(deep["cfg"]["theme"])# "dark"（独立）
実用パターン（JSON・集計・ネスト・バリデーション）
JSONの読み書きと辞書の相性
Python の json モジュールは辞書と相互変換しやすいです。
import json
user = {"name": "Hanako", "age": 20}
text = json.dumps(user, ensure_ascii=False) # 辞書→文字列
back = json.loads(text) # 文字列→辞書
集計・グルーピング
キーを「カテゴリ」にして集計するのが直感的です。
sales = [("coffee", 2), ("tea", 1), ("coffee", 3)]
total = {}
for item, qty in sales:
total[item] = total.get(item, 0) + qty
print(total) # {"coffee": 5, "tea": 1}
ネスト辞書で構造化
階層を辞書で表し、items で段階的に走査します。
store = {
"coffee": {"price": 350, "qty": 2},
"tea": {"price": 280, "qty": 1},
}
for name, info in store.items():
print(name, info["price"] * info["qty"])
バリデーションと既定値反映
get と in を組み合わせて安全に取り出し、足りない項目は既定値で補います。
def normalize_user(d: dict) -> dict:
return {
"name": d.get("name", "unknown"),
"age": d.get("age", 0),
"email": d.get("email"),
}
例題で身につける（定番から一歩先まで）
例題1：辞書から安全に取り出す
user = {"name": "Taro"}
print(user.get("age", "N/A")) # "N/A"
例題2：更新・削除・存在確認
user = {"name": "Taro", "age": 25}
user["age"] = 26
if "email" not in user:
user["email"] = "taro@example.com"
removed = user.pop("age", None)
print(removed, user) # 26 {'name': 'Taro', 'email': 'taro@example.com'}
例題3：キー・値・ペアの列挙
product = {"name": "coffee", "price": 350, "qty": 2}
print(list(product.keys())) # ['name', 'price', 'qty']
print(list(product.values())) # ['coffee', 350, 2]
for k, v in product.items():
print(k, v)
例題4：辞書のマージと上書きルール
base = {"host": "localhost", "port": 8000}
override = {"port": 8080, "debug": True}
conf = base | override # 3.9+
print(conf) # {'host': 'localhost', 'port': 8080, 'debug': True}
落とし穴とベストプラクティス（初心者がつまずきやすい点）
KeyError を避ける基本
存在しないキーを [] で参照すると KeyError。get を使う、in で存在確認、pop の既定値を使うのが安全。
キーの型混在で意図せぬバグ
“1” と 1 は別キー。キーの型を仕様で統一し、入力時点で正規化する。
変更しながら走査は慎重に
ループ中に辞書を直接更新・削除すると混乱しやすい。新辞書に書き出す、list(d.items()) で固定スナップショットを回す。
d = {"a": 1, "b": 2, "c": 3}
for k, v in list(d.items()):
if v % 2 == 1:
del d[k]
print(d) # {'b': 2}
まとめ
dict は「キーで値を即参照できる」柔軟な基礎構造で、設定、集計、JSON、ネスト構造に強いです。get・pop・items・update・setdefault を使いこなし、KeyError 回避、キーの型統一、ハッシュ可能なキー、浅い/深いコピーの違いを押さえること。挿入順が保持される性質も活用しながら、安全な走査と更新パターンを身につければ、初心者でも読みやすく堅牢な辞書処理を書けます。