Python id関数の基礎｜オブジェクトの識別番号を取得

Pythonでオブジェクトがメモリのどこに保存されているか気になったことはありませんか？

みなさん、プログラミングをしているとき、こんなことを疑問に思ったことはありませんか？

「同じ値を持つ変数は、実際に同じものなの？」 「メモリのどこに保存されているか知りたい」 「オブジェクトの正体を見破りたい」

実は、Pythonにはid関数という便利な機能があるんです。

この記事では、id関数の基本的な使い方から実践的な応用例まで、分かりやすく解説していきます。 初心者の方でも理解できるよう、具体的なサンプルコードと共に説明しますので、ぜひ最後まで読んでみてください。

id関数って何だろう？基本を理解しよう

id関数は、Pythonオブジェクトの**識別番号（ID）**を取得する組み込み関数です。

簡単に言うと、オブジェクトがメモリ上のどこに保存されているかを示す一意の番号を返してくれる機能です。

id関数の基本的な仕組み

Pythonでは、すべてのデータがオブジェクトとして扱われます。

そして、各オブジェクトには固有の識別番号が割り当てられています。

基本的な使い方を見てみましょう。

# 数値のIDを取得
x = 10
print(f"xのID: {id(x)}")

# 文字列のIDを取得
name = "Python"
print(f"nameのID: {id(name)}")

# リストのIDを取得
numbers = [1, 2, 3]
print(f"numbersのID: {id(numbers)}")

このコードを実行すると、それぞれのオブジェクトに割り当てられた識別番号が表示されます。

例えば、以下のような結果になります：

xのID: 140712234567840 nameのID: 140712234568112 numbersのID: 140712234568432

識別番号は実行するたびに変わる可能性がありますが、同じ実行中では一意です。

id関数の基本構文

id関数の使い方は本当にシンプルです。

id(object)

• object: 識別番号を取得したいオブジェクト
• 戻り値: オブジェクトの識別番号（整数）

引数に渡したオブジェクトの識別番号が整数で返ってきます。

同じ値を持つオブジェクトを比較してみよう

同じ値を持つ変数が、同じオブジェクトを参照しているかを確認できます。

これがid関数の面白いところです。

小さな数字の場合

# 小さな整数の場合
a = 5
b = 5
print(f"aのID: {id(a)}")
print(f"bのID: {id(b)}")
print(f"同じオブジェクト: {id(a) == id(b)}")

実行結果：

aのID: 140712234567680 bのID: 140712234567680 同じオブジェクト: True

なんと、同じIDになりました！

文字列の場合

# 文字列の場合
str1 = "hello"
str2 = "hello"
print(f"str1のID: {id(str1)}")
print(f"str2のID: {id(str2)}")
print(f"同じオブジェクト: {id(str1) == id(str2)}")

実行結果：

str1のID: 140712234568176 str2のID: 140712234568176 同じオブジェクト: True

文字列でも同じIDになることがあります。

多くの場合、同じ値を持つ小さな整数や文字列は同じオブジェクトを参照します。 これはPythonの最適化機能によるものです。

オブジェクトの同一性と等価性の違い

Pythonでは、「同じ値」と「同じオブジェクト」は異なる概念です。

is演算子との関係

id関数は、is演算子と密接な関係があります。

is演算子は、2つのオブジェクトが同じ識別番号を持つかを比較します。

x = [1, 2, 3]
y = [1, 2, 3]
z = x

print(f"xのID: {id(x)}")
print(f"yのID: {id(y)}")
print(f"zのID: {id(z)}")

print(f"x is y: {x is y}")  # False
print(f"x is z: {x is z}")  # True

実行結果：

xのID: 140712234568496 yのID: 140712234568560 zのID: 140712234568496 x is y: False x is z: True

xとyは同じ内容ですが、異なるオブジェクトです。 xとzは同じオブジェクトを参照しています。

==演算子との違い

==演算子は値の等価性を、is演算子は同一性を比較します。

list1 = [1, 2, 3]
list2 = [1, 2, 3]
list3 = list1

print(f"list1 == list2: {list1 == list2}")  # True（値が同じ）
print(f"list1 is list2: {list1 is list2}")  # False（異なるオブジェクト）
print(f"list1 is list3: {list1 is list3}")  # True（同じオブジェクト）

実行結果を見ると、値は同じでもオブジェクトが異なることがわかります。

list1 == list2: True list1 is list2: False list1 is list3: True

これは重要な概念なので、しっかり覚えておきましょう。

Pythonの内部最適化を知ろう

Pythonは効率性のために、いくつかの最適化を行っています。

整数の内部キャッシュ

Pythonは、-5から256までの整数を内部でキャッシュしています。

# 小さな整数（キャッシュされる）
small1 = 100
small2 = 100
print(f"small1のID: {id(small1)}")
print(f"small2のID: {id(small2)}")
print(f"同じオブジェクト: {id(small1) == id(small2)}")

print("---")

# 大きな整数（キャッシュされない）
large1 = 1000
large2 = 1000
print(f"large1のID: {id(large1)}")
print(f"large2のID: {id(large2)}")
print(f"同じオブジェクト: {id(large1) == id(large2)}")

実行結果：

small1のID: 140712234567840 small2のID: 140712234567840 同じオブジェクト: True --- large1のID: 140712234568624 large2のID: 140712234568656 同じオブジェクト: False

小さな数字は同じオブジェクトを使い回し、大きな数字は別々のオブジェクトを作成します。

文字列の内部化

短い文字列や識別子として使える文字列は、内部化されることがあります。

# 短い文字列
short1 = "abc"
short2 = "abc"
print(f"short1のID: {id(short1)}")
print(f"short2のID: {id(short2)}")
print(f"同じオブジェクト: {id(short1) == id(short2)}")

print("---")

# 長い文字列や特殊文字を含む文字列
long1 = "This is a very long string with spaces"
long2 = "This is a very long string with spaces"
print(f"long1のID: {id(long1)}")
print(f"long2のID: {id(long2)}")
print(f"同じオブジェクト: {id(long1) == id(long2)}")

短い文字列は最適化されやすく、長い文字列は別々のオブジェクトになることが多いです。

実践的な使用例を見てみよう

id関数は、実際のプログラミングでも役立つ場面があります。

リストの複製確認

リストをコピーした時の動作を確認できます。

original = [1, 2, 3, 4, 5]
print(f"originalのID: {id(original)}")

# 参照の代入
reference = original
print(f"referenceのID: {id(reference)}")
print(f"同じオブジェクト: {id(original) == id(reference)}")

print("---")

# 浅いコピー
shallow_copy = original.copy()
print(f"shallow_copyのID: {id(shallow_copy)}")
print(f"同じオブジェクト: {id(original) == id(shallow_copy)}")

print("---")

# スライスによるコピー
slice_copy = original[:]
print(f"slice_copyのID: {id(slice_copy)}")
print(f"同じオブジェクト: {id(original) == id(slice_copy)}")

このコードを実行すると、参照の代入では同じオブジェクトを指し、コピーでは新しいオブジェクトが作成されることがわかります。

実行結果：

• 参照の代入：同じID
• コピー操作：異なるID

関数の引数とオブジェクト

関数にオブジェクトを渡した時の動作を理解できます。

def modify_list(lst):
    print(f"関数内のlstのID: {id(lst)}")
    lst.append(4)
    print(f"変更後のlstのID: {id(lst)}")

def reassign_list(lst):
    print(f"関数内のlstのID（変更前）: {id(lst)}")
    lst = [10, 20, 30]
    print(f"関数内のlstのID（変更後）: {id(lst)}")

my_list = [1, 2, 3]
print(f"my_listのID: {id(my_list)}")

print("--- modify_list呼び出し ---")
modify_list(my_list)
print(f"呼び出し後のmy_listのID: {id(my_list)}")

print("--- reassign_list呼び出し ---")
reassign_list(my_list)
print(f"呼び出し後のmy_listのID: {id(my_list)}")

この例では、リストの内容を変更してもIDは変わりませんが、リストを再代入すると関数内でのみIDが変わることがわかります。

デバッグでの活用方法

id関数は、デバッグ時にも役立ちます。

オブジェクトの追跡

デバッグ時にオブジェクトの変化を追跡できます。

class ObjectTracker:
    def __init__(self, obj, name):
        self.obj = obj
        self.name = name
        self.initial_id = id(obj)
        print(f"{name}の初期ID: {self.initial_id}")
    
    def check_identity(self):
        current_id = id(self.obj)
        if current_id == self.initial_id:
            print(f"{self.name}: 同じオブジェクト（ID: {current_id}）")
        else:
            print(f"{self.name}: 異なるオブジェクト（初期ID: {self.initial_id}, 現在ID: {current_id}）")

# 使用例
my_list = [1, 2, 3]
tracker = ObjectTracker(my_list, "マイリスト")

# リストを変更
my_list.append(4)
tracker.check_identity()

# リストを再代入
my_list = [5, 6, 7]
tracker.obj = my_list
tracker.check_identity()

このコードを実行すると、オブジェクトがいつ変更されたかを追跡できます。

オブジェクトの生成パターン分析

オブジェクトの生成パターンを分析できます。

def analyze_object_creation():
    """オブジェクトの生成パターンを分析"""
    numbers = []
    ids = []
    
    for i in range(10):
        num = i * 2
        numbers.append(num)
        ids.append(id(num))
    
    print("数値とID:")
    for i, (num, obj_id) in enumerate(zip(numbers, ids)):
        print(f"  {i}: {num} -> {obj_id}")
    
    # 重複するIDを確認
    unique_ids = set(ids)
    print(f"
生成されたオブジェクト数: {len(numbers)}")
    print(f"ユニークなID数: {len(unique_ids)}")
    print(f"同じオブジェクトを参照: {len(numbers) != len(unique_ids)}")

analyze_object_creation()

このコードを実行すると、小さな数字が同じオブジェクトを使い回していることがわかります。

注意点とベストプラクティス

id関数を使用する際の注意点を理解しましょう。

id関数の制限事項

id関数には、いくつかの制限があります。

# IDは実行ごとに変わる可能性がある
def demonstrate_id_variability():
    for i in range(3):
        obj = [1, 2, 3]
        print(f"実行{i+1}: {id(obj)}")

print("複数回実行した場合のID:")
demonstrate_id_variability()

このコードを実行すると、毎回異なるIDが表示されます。

重要な注意点：

• IDをファイルに保存したり、プログラム間で共有してはいけません
• IDは一時的な識別にのみ使用しましょう

適切な使用場面

id関数は以下のような場面で使用します。

1. デバッグ時のオブジェクト追跡

def debug_object_modification(obj, operation):
    before_id = id(obj)
    print(f"操作前ID: {before_id}")
    
    # 何らかの操作
    operation(obj)
    
    after_id = id(obj)
    print(f"操作後ID: {after_id}")
    print(f"オブジェクトが変更されたか: {before_id != after_id}")

2. オブジェクトの同一性確認

def verify_object_identity(obj1, obj2):
    return id(obj1) == id(obj2)

3. 学習目的でのPythonの内部動作理解

Pythonの内部最適化を学ぶために使用できます。

これらの場面では、id関数が非常に役立ちます。

まとめ

Pythonのid関数は、オブジェクトの識別番号を取得するための重要な組み込み関数です。

重要なポイントをおさらい：

• id関数の基本：オブジェクトの一意な識別番号を返す
• 同一性と等価性：is演算子との関係でオブジェクトの同一性を理解できる
• 内部最適化：Pythonの整数キャッシュや文字列内部化を確認できる
• 実践的活用：デバッグやメモリ管理の理解に役立つ
• 注意点：IDは一時的な識別にのみ使用する

プログラミングでは、オブジェクトの参照関係を理解することが重要です。

id関数を使いこなすことで、Pythonの内部動作をより深く理解し、効率的なプログラムを書けるようになります。 最初は難しく感じるかもしれませんが、実際に試してみることで理解が深まりますよ。

ぜひ実際の開発で活用してみてください！