[Python] bytearray型の使い方 – 可変長バイト配列の作成

2025-04-15更新日: 2025-04-15

bytearrayは、可変長のバイト配列を扱うためのPythonの組み込み型です。

bytes型と似ていますが、bytearrayはミュータブル(変更可能)である点が異なります。

bytearrayは整数のリスト、文字列、または他のバイト列から作成できます。

例えば、bytearray(b'hello')やbytearray([104, 101, 108, 108, 111])のように使用します。

要素の追加、削除、変更が可能で、append()やextend()などのメソッドも利用できます。

目次から探す

bytearrayとは何か
bytearrayの作成方法
bytearrayの操作方法
bytearrayのメソッド
bytearrayの応用例
bytearrayとエンコーディング
bytearrayのパフォーマンス
まとめ

bytearrayとは何か

bytearrayは、Pythonにおける可変長のバイト配列を表すデータ型です。

通常のbytes型は不変(immutable)であるのに対し、bytearrayはその内容を変更できるため、データの操作が柔軟に行えます。

bytearrayは、バイナリデータの処理や、ネットワーク通信、ファイルの読み書きなど、さまざまな場面で利用されます。

bytearrayは、リストや文字列、他のバイト列から簡単に生成でき、要素の追加や削除、スライス操作も可能です。

これにより、データの動的な変更が求められるアプリケーションにおいて、非常に便利なデータ型となっています。

特に、メモリ効率が求められる場合や、大量のバイナリデータを扱う際に、その特性が活かされます。

bytearrayの作成方法

リテラルからの作成

bytearrayは、リテラルを使って簡単に作成できます。

リテラルは、バイナリデータを直接指定する方法です。

以下のように、b''で囲むことでバイト列を指定し、bytearrayに変換します。

data = bytearray('こんにちは', 'utf-8')
print(data)

bytearray(b'\xe3\x81\x93\xe3\x82\x93\xe3\x81\xab\xe3\x81\xa1\xe3\x81\xaf')

リストからの作成

リストを使ってbytearrayを作成することも可能です。

リストの各要素は整数(0〜255)でなければなりません。

以下の例では、整数のリストからbytearrayを生成しています。

# リストからbytearrayを作成
data = bytearray([65, 66, 67, 68])
print(data)

bytearray(b'ABCD')

文字列からの作成

文字列をbytearrayに変換する場合、ASCIIで扱えない文字を使っていた場合はエンコーディングを指定する必要があります。

以下の例では、文字列をbytearrayに変換しています。

# 文字列からbytearrayを作成
data = bytearray("こんにちは", "utf-8")
print(data)

bytearray(b'\xe3\x81\x93\xe3\x82\x93\xe3\x81\xab\xe3\x81\xa1\xe3\x81\xaf')

他のバイト列からの作成

既存のbytes型やbytearray型から新しいbytearrayを作成することもできます。

以下の例では、bytes型からbytearrayを生成しています。

# 他のバイト列からbytearrayを作成
bytes_data = b'Python'
data = bytearray(bytes_data)
print(data)

bytearray(b'Python')

サイズ指定での初期化

bytearrayは、指定したサイズで初期化することもできます。

この場合、すべての要素はゼロで初期化されます。

以下の例では、サイズ10のbytearrayを作成しています。

# サイズ指定でbytearrayを初期化
data = bytearray(10)  # サイズ10のbytearray
print(data)

bytearray(b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00')

bytearrayの操作方法

要素のアクセスと変更

bytearrayの要素にはインデックスを使ってアクセスできます。

インデックスは0から始まり、要素の変更も可能です。

以下の例では、特定のインデックスの要素を取得し、変更しています。

# bytearrayの要素にアクセスし、変更する
data = bytearray(b'Python')
print(data[0])  # 'P'のASCIIコード
data[0] = 80    # 'P'のASCIIコードを変更
print(data)

80
bytearray(b'Python')

スライスを使った部分的な変更

スライスを使うことで、bytearrayの一部を簡単に変更できます。

以下の例では、スライスを使って特定の範囲の要素を変更しています。

# スライスを使った部分的な変更
data = bytearray(b'Hello World')
data[6:11] = bytearray(b'Python')  # 'World'を'Python'に変更
print(data)

bytearray(b'Hello Python')

要素の追加と削除

bytearrayでは、要素の追加や削除が簡単に行えます。

以下に、いくつかのメソッドを紹介します。

append()メソッド

append()メソッドを使うと、1つの要素を末尾に追加できます。

# append()メソッドを使った要素の追加
data = bytearray(b'Hello')
data.append(32)  # スペースを追加
data.append(87)  # 'W'のASCIIコードを追加
print(data)

bytearray(b'Hello W')

extend()メソッド

extend()メソッドを使うと、他のbytearrayやリストを末尾に追加できます。

# extend()メソッドを使った要素の追加
data = bytearray(b'Hello')
data.extend(bytearray(b' World'))
print(data)

bytearray(b'Hello World')

pop()メソッド

pop()メソッドを使うと、末尾の要素を削除し、その値を返します。

インデックスを指定することで、特定の位置の要素を削除することも可能です。

# pop()メソッドを使った要素の削除
data = bytearray(b'Hello')
removed_element = data.pop()  # 最後の要素を削除
print(data, removed_element)

bytearray(b'Hell') 111

連結と繰り返し

bytearray同士を連結することもできます。

また、*演算子を使って繰り返すことも可能です。

# 連結と繰り返し
data1 = bytearray(b'Hello')
data2 = bytearray(b' World')
combined = data1 + data2  # 連結
repeated = data1 * 3       # 繰り返し
print(combined)
print(repeated)

bytearray(b'Hello World')
bytearray(b'HelloHelloHello')

バイト列の検索と置換

bytearray内の特定のバイト列を検索し、置換することもできます。

find()メソッドを使って検索し、replace()メソッドを使って置換します。

# バイト列の検索と置換
data = bytearray(b'Hello World')
index = data.find(b'World')  # 'World'の開始インデックスを取得
data[index:index+5] = bytearray(b'Python')  # 'World'を'Python'に置換
print(data)

bytearray(b'Hello Python')

bytearrayのメソッド

count()メソッド

count()メソッドは、指定したバイト列がbytearray内に何回出現するかをカウントします。

引数には検索したいバイト列を指定します。

以下の例では、特定のバイトが何回出現するかを確認しています。

# count()メソッドの使用例
data = bytearray(b'banana')
count_a = data.count(97)  # 'a'のASCIIコードは97
print(count_a)

find()メソッド

find()メソッドは、指定したバイト列が最初に出現するインデックスを返します。

見つからない場合は-1を返します。

以下の例では、特定のバイト列の位置を検索しています。

# find()メソッドの使用例
data = bytearray(b'Hello World')
index = data.find(b'World')  # 'World'の開始インデックスを取得
print(index)

replace()メソッド

replace()メソッドは、指定したバイト列を別のバイト列に置換します。

元のbytearrayは変更されず、新しいbytearrayが返されます。

以下の例では、特定のバイト列を置換しています。

# replace()メソッドの使用例
data = bytearray(b'Hello World')
new_data = data.replace(b'World', b'Python')  # 'World'を'Python'に置換
print(new_data)

bytearray(b'Hello Python')

reverse()メソッド

reverse()メソッドは、bytearrayの要素を逆順に並べ替えます。

元のbytearrayが直接変更されます。

以下の例では、要素を逆順にしています。

# reverse()メソッドの使用例
data = bytearray(b'Hello')
data.reverse()  # 要素を逆順にする
print(data)

bytearray(b'olleH')

clear()メソッド

clear()メソッドは、bytearrayのすべての要素を削除し、空の状態にします。

以下の例では、bytearrayをクリアしています。

# clear()メソッドの使用例
data = bytearray(b'Hello World')
data.clear()  # すべての要素を削除
print(data)

bytearray(b'')

bytearrayの応用例

バイナリデータの操作

bytearrayは、バイナリデータを効率的に操作するために非常に便利です。

例えば、画像や音声ファイルなどのバイナリデータを読み込んで、特定のバイトを変更したり、削除したりすることができます。

以下の例では、バイナリデータをbytearrayに変換し、特定のバイトを変更しています。

# バイナリデータの操作例
binary_data = bytearray(b'\x00\x01\x02\x03\x04')
binary_data[2] = 255  # 2番目のバイトを255に変更
print(binary_data)

bytearray(b'\x00\x01\xff\x03\x04')

ファイルの読み書き

bytearrayは、ファイルの読み書きにも利用されます。

特にバイナリファイルを扱う際に、bytearrayを使うことで、効率的にデータを読み込んだり、書き込んだりできます。

以下の例では、バイナリファイルを読み込み、bytearrayに格納しています。

# ファイルの読み書き例
with open('example.bin', 'rb') as file:
    data = bytearray(file.read())  # バイナリファイルを読み込む
print(data)

ネットワーク通信での使用

bytearrayは、ネットワーク通信においても重要な役割を果たします。

データを送受信する際に、バイナリ形式でデータを扱うことが多く、bytearrayを使うことで、データの構造を簡単に変更できます。

以下の例では、ソケット通信でデータを送信する際にbytearrayを使用しています。

import socket
# ソケット通信の例
sock = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
sock.connect(('localhost', 12345))
data = bytearray(b'Hello, Server!')
sock.send(data)  # bytearrayを送信
sock.close()

画像や音声データの処理

画像や音声データの処理にもbytearrayは利用されます。

例えば、画像のピクセルデータを操作したり、音声データを編集したりする際に、bytearrayを使うことで、効率的にデータを扱うことができます。

以下の例では、画像データの一部を変更しています。

# 画像データの処理例
image_data = bytearray([255, 0, 0, 255, 0, 0])  # 赤色のピクセルデータ
image_data[0:3] = bytearray([0, 255, 0])  # 最初のピクセルを緑色に変更
print(image_data)

bytearray(b'\x00\xff\x00\xff\x00\x00')

メモリ効率を考慮したデータ操作

bytearrayは、メモリ効率を考慮したデータ操作が可能です。

特に、大量のデータを扱う場合、bytearrayを使用することで、メモリの使用量を抑えつつ、データの操作を行うことができます。

以下の例では、大きなデータセットをbytearrayで処理しています。

# メモリ効率を考慮したデータ操作例
large_data = bytearray(1000000)  # 100万バイトのbytearrayを作成
for i in range(len(large_data)):
    large_data[i] = i % 256  # 各バイトに値を設定
print(large_data[:10])  # 最初の10バイトを表示

bytearray(b'\x00\x01\x02\x03\x04\x05\x06\x07\x08\x09')

bytearrayとエンコーディング

文字列との相互変換

bytearrayは、文字列との相互変換が可能です。

これにより、テキストデータをバイナリ形式で扱うことができます。

以下に、文字列をbytearrayに変換する方法と、その逆の方法を示します。

encode()メソッド

encode()メソッドを使用すると、文字列を指定したエンコーディングでbytearrayに変換できます。

デフォルトではUTF-8が使用されますが、他のエンコーディングも指定可能です。

以下の例では、文字列をbytearrayに変換しています。

# encode()メソッドの使用例
text = "こんにちは"
data = bytearray(text.encode('utf-8'))  # UTF-8でエンコード
print(data)

bytearray(b'\xe3\x81\x93\xe3\x82\x93\xe3\x81\xab\xe3\x81\xa1\xe3\x81\xaf')

decode()メソッド

decode()メソッドを使用すると、bytearrayを指定したエンコーディングで文字列に変換できます。

以下の例では、bytearrayを文字列に戻しています。

# decode()メソッドの使用例
data = bytearray(b'\xe3\x81\x93\xe3\x82\x93\xe3\x81\xab\xe3\x81\xa1\xe3\x81\xaf')
text = data.decode('utf-8')  # UTF-8でデコード
print(text)

こんにちは

エンコーディングの指定方法

encode()およびdecode()メソッドでは、エンコーディングを指定することができます。

一般的なエンコーディングには、UTF-8、ASCII、ISO-8859-1などがあります。

以下の例では、異なるエンコーディングを使用して文字列を変換しています。

# エンコーディングの指定方法の例
text = "Hello, World!"
data_utf8 = bytearray(text.encode('utf-8'))  # UTF-8
data_ascii = bytearray(text.encode('ascii'))  # ASCII
print(data_utf8)
print(data_ascii)

bytearray(b'Hello, World!')
bytearray(b'Hello, World!')

Unicodeとbytearrayの関係

bytearrayは、Unicode文字をバイナリ形式で表現するために使用されます。

Unicodeは、世界中の文字を一つの標準で表現するための規格であり、bytearrayを使用することで、Unicode文字を効率的に扱うことができます。

特に、UTF-8エンコーディングを使用することで、可変長のバイト列としてUnicode文字を表現できます。

以下の例では、Unicode文字をbytearrayに変換し、再度文字列に戻しています。

# Unicodeとbytearrayの関係の例
unicode_text = "😊"  # 絵文字を含むUnicode文字
data = bytearray(unicode_text.encode('utf-8'))  # UTF-8でエンコード
decoded_text = data.decode('utf-8')  # デコード
print(decoded_text)

😊

このように、bytearrayはUnicode文字を扱う際に非常に便利であり、エンコーディングを指定することで、さまざまな文字を効率的に処理することができます。

bytearrayのパフォーマンス

メモリ効率の比較

bytearrayは、可変長のバイト配列であり、メモリ効率が高いという特性があります。

特に、データのサイズが動的に変化する場合、bytearrayは必要に応じてメモリを再割り当てするため、無駄なメモリを消費しません。

これに対して、bytes型は不変であるため、サイズを変更する際には新しいオブジェクトを作成する必要があります。

以下の例では、bytearrayとbytesのメモリ使用量を比較しています。

import sys
# メモリ使用量の比較
data_bytes = bytes(1000000)  # 100万バイトのbytes型
data_bytearray = bytearray(1000000)  # 100万バイトのbytearray
print("bytes型のメモリ使用量:", sys.getsizeof(data_bytes))
print("bytearray型のメモリ使用量:", sys.getsizeof(data_bytearray))

bytes型との速度比較

bytearrayは、特に要素の追加や削除、変更が頻繁に行われる場合において、bytes型よりも高速に動作します。

bytes型は不変であるため、変更を行うたびに新しいオブジェクトを作成する必要がありますが、bytearrayはそのまま変更が可能です。

以下の例では、bytearrayとbytesの速度を比較しています。

import time
# bytes型の速度比較
data_bytes = bytes(100000000)  # 1億バイトのbytes型
start_time = time.time()
data_bytes = data_bytes + b'\x00'  # 要素の追加
end_time = time.time()
print("bytes型の追加時間:", end_time - start_time)
# bytearrayの速度比較
data_bytearray = bytearray(100000000)  # 1億バイトのbytearray
start_time = time.time()
data_bytearray.append(0)  # 要素の追加
end_time = time.time()
print("bytearrayの追加時間:", end_time - start_time)

bytes型の追加時間: 0.002514362335205078
bytearrayの追加時間: 0.0023131370544433594

大量データ処理時の利点

bytearrayは、大量のデータを処理する際に特に有利です。

データのサイズが大きくなると、メモリの使用効率や処理速度が重要になります。

bytearrayは、データの追加や削除が効率的に行えるため、大規模なデータセットを扱う際にパフォーマンスが向上します。

以下の例では、大量のデータをbytearrayで処理する際の利点を示しています。

# 大量データ処理の例
large_data = bytearray(10000000)  # 1000万バイトのbytearrayを作成
for i in range(len(large_data)):
    large_data[i] = i % 256  # 各バイトに値を設定
# 処理後のデータの一部を表示
print(large_data[:10])  # 最初の10バイトを表示

bytearray(b'\x00\x01\x02\x03\x04\x05\x06\x07\x08\t')

このように、bytearrayは大量データの処理において、メモリ効率や速度の面で優れたパフォーマンスを発揮します。

特に、データの動的な変更が必要な場合には、bytearrayを使用することが推奨されます。

まとめ

この記事では、Pythonのbytearray型について、その基本的な使い方や特性、さまざまな操作方法、エンコーディングとの関係、パフォーマンスの観点からの利点を詳しく解説しました。

bytearrayは、可変長のバイト配列として、特にバイナリデータの操作やファイルの読み書き、ネットワーク通信などにおいて非常に便利なデータ型です。

これを活用することで、効率的にデータを処理し、プログラムのパフォーマンスを向上させることが可能です。

ぜひ、実際のプロジェクトや学習においてbytearrayを試してみて、その特性を体感してみてください。