ロバストPython ―クリーンで保守しやすいコードを書く

第Ⅰ部型アノテーション

Pythonのデータ型を取り上げる第Ⅰ部にようこそ。データ型はプログラムの振る舞いをモデル化するものだ。Pythonにはfloatやstrといった複数の型があることは初心者でも知っている。しかし、データ型とは何だろうか。データ型を理解するとコードベースが強化されるのはなぜか。データ型はあらゆるプログラミング言語の基礎だが、ほとんどの入門書はデータ型がコードベースに与える利益（あるいは、データ型の使い方を誤ると生じる複雑さ）について深く触れない。

次のコードを見たことがあるだろうか。

>>> type(3.14)
<class 'float'>
>>> type("これも退屈なコード")
<class 'str'>
>>> type(["さらに", "退屈な", "コードを", "もう1つ"])
<class 'list'>

Pythonの入門書にはこのようなコードがあるはずだ。int、str、float、boolなどのデータ型について学び、言語が提供するその他の機能について学ぶ。そして次のテーマに進む。それはこのPythonコードが地味だからだ。読者は関数やループ、辞書など面白そうなことを早く知りたい。それを非難するつもりはない。しかし、多くの入門書が改めてデータ型を顧みず、正当に扱わないのはいただけない。先に進むと、型アノテーションに触れ、クラスを書き始めるが、データ型の適切な使い方に関する本質的な議論はない。

そこから始めることにしよう。