Pythonの型ヒント応用：複数の型を許容するUnion(|)と任意の型を受け入れるAny

2025年11月29日

Pythonのタイプヒントを使用していると、「この変数は整数が入ることもあれば、文字列が入ることもある」といったケースや、「どんな型のデータが来るか特定できない」といったケースに遭遇します。

このような柔軟な型定義を行うために、Pythonには Union型（または | 演算子） と Any型 が用意されています。

この記事では、これら2つの使い方と、それぞれの適切な利用シーンについて解説します。

1. 複数の型を許容する (Union / |)

変数が「AまたはB」といった複数の型のいずれかを取りうる場合に使用します。

Python 3.10以降の記法 (`|` 演算子)

Python 3.10からは、パイプ記号 | を使うことで、非常に直感的に「または」を表現できるようになりました。現在はこちらの記法が推奨されています。

構文: 型A | 型B

使用例: ユーザーIDとして、整数（例: 101）と文字列（例: "user_01"）の両方を受け付ける関数を定義します。

def get_user_name(user_id: int | str) -> str:
    """
    ユーザーID（整数または文字列）を受け取り、名前を返す関数
    """
    if isinstance(user_id, int):
        return f"User(No.{user_id})"
    else:
        return f"User(ID:{user_id})"

# --- 実行 ---
print(get_user_name(500))       # int を渡す
print(get_user_name("admin"))   # str を渡す

実行結果:

User(No.500)
User(ID:admin)

Python 3.9以前の記法 (`Union`)

古いバージョンのPythonを使用している場合は、標準ライブラリ typing モジュールから Union をインポートして使用します。意味は | と全く同じです。

構文: Union[型A, 型B]

from typing import Union

# 整数、浮動小数点数、またはNoneが入る可能性がある変数
# Python 3.10以降の int | float | None と等価
measurement_value: Union[int, float, None] = 12.5

print(f"測定値: {measurement_value}")

2. 任意の型を許容する (Any)

「どのような型でも受け入れる」ことを明示したい場合は、typing モジュールの Any を使用します。

Any を指定すると、その変数に対する型チェックは実質的に無効化されます。動的なデータを扱う場合や、型を特定するのが困難な過渡期に使用されます。

構文: Any

使用例: どんなデータでも受け取り、その型と中身をログに出力する汎用的な関数を定義します。

from typing import Any

def log_debug_info(data: Any) -> None:
    """
    あらゆる型のデータを受け取り、情報を出力する
    """
    print(f"[Debug] Type: {type(data)} | Value: {data}")

# --- 実行 ---
log_debug_info(1024)             # int
log_debug_info("System Error")   # str
log_debug_info([1, 2, 3])        # list
log_debug_info({"key": "value"}) # dict

実行結果:

[Debug] Type: <class 'int'> | Value: 1024
[Debug] Type: <class 'str'> | Value: System Error
[Debug] Type: <class 'list'> | Value: [1, 2, 3]
[Debug] Type: <class 'dict'> | Value: {'key': 'value'}