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情報工学分野の学生向けに、C++
で学んだ「メモリ管理とオブジェクトのライフサイクル」という難所が、Python
ではどのように扱われるのかを比較・解説します。
プログラミング実習で学んだ C++ の「コンストラクタ・デストラクタ・代入」の挙動は、C++ が「リソースの所有権と寿命をプログラマが厳密に管理する」という設計思想を持っているために複雑になっています。
一方、Python は「プログラマをメモリ管理の苦労から解放し、生産性を高める」という思想で作られています。C++ の注意点が Python でどう変わるのか見ていきましょう。
C++
では、変数が宣言された瞬間にメモリが確保され、コンストラクタが動きます。また、スコープ（{ }）を抜けると直ちにデストラクタが呼ばれます。これを
RAII (Resource Acquisition Is Initialization)
と呼び、メモリ解放を確実に行うための重要な仕組みです。
Python にも __init__（初期化メソッド）と
__del__（デストラクタ相当）がありますが、挙動は大きく異なります。
__init__
は、オブジェクトが「生成された後」に属性を初期化するために呼ばれます。__del__
は、「いつ呼ばれるか（あるいは呼ばれないか）が保証されていません」。Python はガベージコレクション (garbage collection)
という仕組みを採用しています。オブジェクトが誰からも参照されなくなった後、システムが「暇なとき」にまとめてメモリを回収します。
C 言語で free
を忘れてメモリリークさせた経験があるかもしれませんが、Python
ではシステムが自動で掃除をしてくれるため、プログラマが消滅のタイミングを気にする必要がなくなっています。
C++ で s2 = s1;
と書くと、デフォルトでは「中身のコピー」が行われます。実習資料にある通り、メンバにポインタが含まれていると、コピー先とコピー元で同じメモリを指してしまい、二重解放（double
free）などの致命的なエラーを引き起こします。
Python では、すべての変数は「オブジェクトへのラベル（参照）」です。
s2 = s1
と書いても、中身のコピーは一切行われません。s1 が指しているオブジェクトに、s2
という新しい名前を貼り付けるだけです。C++ は「変数 ＝ データの入れ物（箱）」ですが、Python は「変数 ＝
オブジェクトへの名札」です。
Python
では「勝手に重いコピーが発生して速度が落ちる」ことを防ぐため、明示的に
copy()
メソッドなどを呼ばない限り、データは複製されない設計になっています。C
言語でいう「ポインタの代入」が常にデフォルトで行われていると考えると分かりやすいでしょう。
関数にオブジェクトを渡す際、C++ では「値渡し」をするとコピーコンストラクタが起動し、オブジェクトの完全な複製が作られます。
Python にはコピーコンストラクタという概念自体がありません。関数にオブジェクトを渡すときは、常に「参照（名札）」が渡されます。
Python では「代入」も「関数の引数渡し」も、すべて同じ「参照のコピー」として統一されています。これにより、巨大なリストや行列を関数に渡しても、C++ のように「意図しないコピーで動作が重くなる」という事故が起こりません。
| 概念 | C++ (決定論的) | Python (非決定論的) |
|---|---|---|
| メモリ管理 | 手動 / RAII (厳密) | ガベージコレクション (自動) |
代入
a = b |
値のコピー (デフォルト) | 参照のコピー (常に) |
| 消滅の瞬間 | スコープを抜けた直後 | 不明 (参照がゼロになった後) |
| 主なエラー | メモリリーク、不正アクセス | 意図しない共有による書き換え |
結論から言うと、まずは Python を強く勧めます。
C 言語や C++
を学んだ皆さんは、コンピュータの内部動作（メモリの配置やポインタ）を理解しています。これは
Python を使う上でも大きな武器になります。
「なぜこのリストを書き換えたら、別の変数まで変わってしまったのか？」という
Python
初心者がハマる罠も、皆さんは「ああ、参照（ポインタ）が同じだからだな」と直感的に理解できるはずです。
まずは Python で「動くもの」を素早く作る楽しさを知り、速度や厳密な管理が必要になったときに C++ の知識を動員する、という使い分けができるエンジニアを目指してください。