オブジェクト指向型と言われるんだ。
オブジェクト指向プログラミング (wikipediaより)
Pythonでは扱えるデータの全てがオブジェクトである。単純な数値といった基本的なデータ型をはじめ、組み込みのコンテナ型、組み込み関数など、これらは全て統一的な継承関係をもつオブジェクトであり「型」をもっている。これらの組み込み型とユーザ定義型は区別されず、組み込み型を継承したクラスを定義できる。上の「データ型」の項で述べたように Pythonは静的な型チェックを持たないため、Javaのようなインターフェイスという言語上の仕組みは必要とされない。
Pythonで扱うデータ
Pythonはオブジェクト指向型プログラミング言語と言われます。
これは、直感的にいうとデータが扱いやすいということです。
データにはいろいろな種類（型）があります。
Pythonでは、変数にデータを入れると自然に型が決定されます。
例えば
a = 'python'
print(type(a)class ‘str’ #文字列
b = 3
print(type(b))class ‘int’ #整数
c = 1.5
print(type(c))class ‘float’ #小数
と、それぞれtype（型）が決まっています。
それぞれのtypeに応じてできることも変わってきます。
例えば
文字列に
.upper()
をつけると大文字を出力します。
a = 'python'
a.upper()‘PYTHON’
一方で数値の変数にupper()を行おうとするとエラーがでます。
b = 3
b.upper()AttributeError: ‘int’ object has no attribute ‘upper’
upper()というのは文字列という型がもつ属性（アトリビュート）とよばれます。
このように文字列、整数、小数などデータのtypeによってできることが変わってきます。
文字列に対しては他にも便利な属性の機能があります。
aに文字列’python’を入れます。
a = 'python'
——————————————-
find(文字列)：文字列の位置を出力
a.find('t')2 # 0:p, 1:y, 2:t ・・・ なので 2を出力
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split(文字列）：文字列で分割する
a.split('t')[‘py’, ‘hon’]
リスト型にも特有の属性機能があります
bにはリスト型の数列を入れます
b = [3, 7, 5, 4]
print(type(b))
class 'list'
——————————————–
append(要素）#要素を加える
b.append(2)
print(b)[3, 7, 5, 4, 2]
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sort() 並べ替える
b.sort()
print(b)[2, 3, 4, 5, 7]
文字列はリスト型に似ていますが、これらを行おうとするとエラーになります。
a = 'python'
a.sort()AttributeError: ‘str’ object has no attribute ‘sort’
属性（アトリビュート）の機能を確認する方法
これらリスト型のsort()や文字列のfind()のように、それぞれの型で扱えるアトリビュート（属性）は
dir(データ)
で確認できます。
a = 'python'
print(dir(a))[‘__add__’, ‘__class__’, ‘__contains__’, ‘__delattr__’, ‘__dir__’, ‘__doc__’, ‘__eq__’, ‘__format__’, ‘__ge__’, ‘__getattribute__’, ‘__getitem__’, ‘__getnewargs__’, ‘__gt__’, ‘__hash__’, ‘__init__’, ‘__init_subclass__’, ‘__iter__’, ‘__le__’, ‘__len__’, ‘__lt__’, ‘__mod__’, ‘__mul__’, ‘__ne__’, ‘__new__’, ‘__reduce__’, ‘__reduce_ex__’, ‘__repr__’, ‘__rmod__’, ‘__rmul__’, ‘__setattr__’, ‘__sizeof__’, ‘__str__’, ‘__subclasshook__’, ‘capitalize’, ‘casefold’, ‘center’, ‘count’, ‘encode’, ‘endswith’, ‘expandtabs’, ‘find’, ‘format’, ‘format_map’, ‘index’, ‘isalnum’, ‘isalpha’, ‘isascii’, ‘isdecimal’, ‘isdigit’, ‘isidentifier’, ‘islower’, ‘isnumeric’, ‘isprintable’, ‘isspace’, ‘istitle’, ‘isupper’, ‘join’, ‘ljust’, ‘lower’, ‘lstrip’, ‘maketrans’, ‘partition’, ‘replace’, ‘rfind’, ‘rindex’, ‘rjust’, ‘rpartition’, ‘rsplit’, ‘rstrip’, ‘split’, ‘splitlines’, ‘startswith’, ‘strip’, ‘swapcase’, ‘title’, ‘translate’, ‘upper’, ‘zfill’]
b = [3,7,5,4]
print(dir(b))[‘__add__’, ‘__class__’, ‘__contains__’, ‘__delattr__’, ‘__delitem__’, ‘__dir__’, ‘__doc__’, ‘__eq__’, ‘__format__’, ‘__ge__’, ‘__getattribute__’, ‘__getitem__’, ‘__gt__’, ‘__hash__’, ‘__iadd__’, ‘__imul__’, ‘__init__’, ‘__init_subclass__’, ‘__iter__’, ‘__le__’, ‘__len__’, ‘__lt__’, ‘__mul__’, ‘__ne__’, ‘__new__’, ‘__reduce__’, ‘__reduce_ex__’, ‘__repr__’, ‘__reversed__’, ‘__rmul__’, ‘__setattr__’, ‘__setitem__’, ‘__sizeof__’, ‘__str__’, ‘__subclasshook__’, ‘append’, ‘clear’, ‘copy’, ‘count’, ‘extend’, ‘index’, ‘insert’, ‘pop’, ‘remove’, ‘reverse’, ‘sort’]
必要なときに調べて、使えれば大丈夫.
型ごとの機能について調べるにはpythonの公式ドキュメントが便利です。
日本語版はこちらですね
↓
Pythonの公式ドキュメント
公式ドキュメントの説明を理解できるようにするのも重要です。
独自の機能をもったオリジナルのデータの型を定義できる
Pythonの「クラス」という機能を使えば、オリジナルの機能を持ったデータの型を作ることができます。
また別章で説明していきます。
