TypeVar、ジェネリッククラス、Protocol
再利用可能なジェネリック型と、Protocol による構造的部分型を定義します。
「TypeVar、ジェネリッククラス、Protocol」はCoddyKit上の無料Python Academyレッスンです。 これはレッスン3/4です。 下記で完全なレッスンを無料で読むことができます。その後、ブラウザ内の組み込みコードエディタと24時間対応のAIチューターでハンズオン演習できます。 これはPython Academy学習パスの一部であり、ウェブとCoddyKitアプリ全体で進捗が同期されます。 Python Academyコースには全4レッスンが含まれています。
TypeVarとは
TypeVar は型変数を宣言します。これは任意の型を指定できるプレースホルダーで、必要に応じて制約を付けられます。ジェネリック関数やジェネリッククラスで使用します。
from typing import TypeVar
T = TypeVar("T")
def identity(value: T) -> T:
return value
print(identity(42)) # int
print(identity("hello")) # strジェネリック関数
パラメータと戻り値の両方の型に TypeVar を使用する関数では、mypy が引数の型から戻り値の型を推論できます。
from typing import TypeVar
T = TypeVar("T")
def first(items: list[T]) -> T:
return items[0]
x: int = first([1, 2, 3]) # mypy knows x is int
s: str = first(["a","b","c"]) # mypy knows s is str制約付きTypeVar
TypeVar に型の制約を渡すと、受け入れ可能な型を制限できます。
from typing import TypeVar
Numeric = TypeVar("Numeric", int, float)
def double(n: Numeric) -> Numeric:
return n * 2
print(double(5)) # 10
print(double(2.5)) # 5.0
# double("x") # mypy errorジェネリッククラス
Generic[T] を継承すると、型変数によってパラメータ化されたクラスを作成できます。
from typing import Generic, TypeVar
T = TypeVar("T")
class Stack(Generic[T]):
def __init__(self) -> None:
self._items: list[T] = []
def push(self, item: T) -> None:
self._items.append(item)
def pop(self) -> T:
return self._items.pop()
stack: Stack[int] = Stack()
stack.push(1)
print(stack.pop()) # 1複数のTypeVar
複数のTypeVarを使用すると、2つの独立した型によってクラスや関数をパラメータ化できます。
from typing import Generic, TypeVar
K = TypeVar("K")
V = TypeVar("V")
class Pair(Generic[K, V]):
def __init__(self, key: K, value: V) -> None:
self.key = key
self.value = value
p: Pair[str, int] = Pair("age", 30)
print(p.key, p.value) # age 30Protocol — 構造的部分型付け
Protocol は、明示的な継承を要求せず、クラスが持つべきメソッドと属性によってインターフェースを定義します（「ダックタイピングを型チェックしたもの」です）。
from typing import Protocol
class Drawable(Protocol):
def draw(self) -> None: ...
def render(obj: Drawable) -> None:
obj.draw()
class Circle:
def draw(self) -> None:
print("Drawing circle")
render(Circle()) # works — Circle satisfies Drawableruntime_checkable を使用したProtocol
Protocol に @runtime_checkable を追加すると、実行時に isinstance() チェックを有効にできます。
from typing import Protocol, runtime_checkable
@runtime_checkable
class Closeable(Protocol):
def close(self) -> None: ...
class File:
def close(self) -> None: print("closed")
print(isinstance(File(), Closeable)) # TrueProtocolとABCの比較
ABCでは明示的な継承が必要です（class Dog(Animal)）。Protocolは構造的な一致によって機能するため、クラスが適切なメソッドを持っていれば、継承関係にかかわらずプロトコルを満たします。
from typing import Protocol
from abc import ABC, abstractmethod
# ABC: nominal typing
class Printable(ABC):
@abstractmethod
def display(self) -> None: ...
# Protocol: structural typing
class Displayable(Protocol):
def display(self) -> None: ...bound付きTypeVar
TypeVar("T", bound=BaseClass) は、TをBaseClassまたはそのサブクラスに制限します。
from typing import TypeVar
class Animal:
def speak(self) -> str: return "..."
A = TypeVar("A", bound=Animal)
def make_speak(animal: A) -> str:
return animal.speak()ジェネリックエイリアス — Python 3.12
Python 3.12では、型エイリアスを簡潔に定義する type 文と、TypeVarをインポートせずにジェネリックを定義できる class Foo[T] 構文が導入されました。
# Python 3.12+
type Vector = list[float]
type Matrix = list[Vector]
class Stack[T]:
def __init__(self) -> None: self._items: list[T] = []
def push(self, item: T) -> None: self._items.append(item)
def pop(self) -> T: return self._items.pop()Self型
Self（3.11以降の typing から提供）は、現在のクラスを返すメソッドにアノテーションを付けます。流れるようなインターフェースやサブクラスで役立ちます。
from typing import Self
class Builder:
def __init__(self) -> None:
self.parts: list[str] = []
def add(self, part: str) -> Self:
self.parts.append(part)
return self
b = Builder().add("a").add("b")
print(b.parts) # ["a", "b"]確認問題
Pythonの型付けにおいて、ProtocolとABCの主な違いは何ですか。
まとめ
TypeVar はジェネリック関数やジェネリッククラスの型プレースホルダーを作成します。Generic[T] はクラスをパラメータ化します。Protocol は継承なしで構造的部分型付けを可能にします。受け入れ可能な型を制限するには、TypeVarに bound= または型制約を使用します。
よくある質問
「TypeVar、ジェネリッククラス、Protocol」レッスンは無料ですか？
はい。「TypeVar、ジェネリッククラス、Protocol」の完全なテキストはこのウェブで無料で読めます。インタラクティブに演習し（組み込みコードエディタと24時間対応のAIチューター）、Python Academyコースの残りをアンロックするには、CoddyKit PROにアップグレードしてください。 Python Academyコースには全4レッスンが含まれています。
「TypeVar、ジェネリッククラス、Protocol」で何を学びますか？
再利用可能なジェネリック型と、Protocol による構造的部分型を定義します。 ブラウザで直接実行するハンズオンコードでPython Academyを演習し、24時間対応のAIチューターがレッスンを進める中での質問に答えます。
Python Academyを始めるのに経験は必要ですか？
事前経験は必要ありません。CoddyKitのPython Academyは初級者から上級者向けに構成されているため、ここから始めるか最初から始めて、自分のペースで進むことができます。 これはレッスン3/4です。
「TypeVar、ジェネリッククラス、Protocol」レッスンにはどのくらい時間がかかりますか？
ほとんどのCoddyKitレッスンは約5～10分かかります。各レッスンはコンパクトでインタラクティブなので、着実に進歩し、ウェブとアプリ全体で正確に前回の場所から再開できます。
このPython Academyレッスンでコードを書いて実行できますか？
はい。すべてのPython Academyレッスンに組み込みコードエディタが含まれているため、ブラウザでリアルコードを書いて実行し、即座のAIフィードバックを取得できます。ローカル設定は不要です。
このコースのすべてのレッスン
- 型アノテーションの基礎
- 複合型: List、Dict、Optional、Union
- TypeVar、ジェネリッククラス、Protocol
- mypy の実行と型エラーの修正