Pythonのミュータブルとイミュータブルの違いについて

2025年6月13日

Pythonでは、オブジェクトの「変更可能性」によって、データ型は大きく2つに分類されます。

それが「ミュータブル（mutable）」と「イミュータブル（immutable）」です。

この区別は、コードの動作やバグの原因、パフォーマンス、メモリ効率に直結する重要な概念です。

ミュータブル vs イミュータブル：定義と違い

区分	説明	代表的な型
ミュータブル	オブジェクトの内部状態（値）を変更可能	`list`, `dict`, `set`, `bytearray` など
イミュータブル	オブジェクトの内部状態を変更不可能	`int`, `float`, `str`, `tuple`, `bool`, `frozenset`, `bytes` など

a = [1, 2, 3]
a[0] = 99
print(a)  # [99, 2, 3]

print(id(a))  # 例: 139945678123456
a.append(4)
print(id(a))  # 同じID → 同じオブジェクトが使われている

def modify(lst):
    lst.append(100)

data = [1, 2, 3]
modify(data)
print(data)  # [1, 2, 3, 100]

元のオブジェクトが直接変更されるため、思わぬバグにつながることもあります。

s = "hello"
s2 = s.replace("h", "H")
print(s)   # "hello"（変更されていない）
print(s2)  # "Hello"（新しい文字列）

x = 10
print(id(x))   # 例: 140727123456000
x += 1
print(id(x))   # 違うID → 新しいオブジェクトが生成された

def add_one(n):
    return n + 1

num = 5
add_one(num)
print(num)  # 5（変化なし）

t = ([1, 2], 3)
t[0].append(99)
print(t)  # ([1, 2, 99], 3)

a = [1, 2]
print(id(a))
a += [3]
print(id(a))  # IDは同じ → オブジェクトがそのまま更新される

s = "abc"
print(id(s))
s += "d"
print(id(s))  # IDは変わる → 新しい文字列が生成されている

+= はオブジェクトの型によって動作が異なる点に注意。