【Python】str.translateで複数文字を一括置換する方法

Pythonで多数の文字を一括で置換・削除したい場面は意外と多いです。

例えば、英字の大文字小文字をまとめて変換したり、不要な記号だけを一気に取り除いたりといった処理です。

そのようなときに活躍するのがstr.translateです。

本記事では、複数文字を一括で変換・削除する実用的な使い方を、基礎から応用パターンまで丁寧に解説します。

str.translateとは？Pythonでの基本仕様

str.translateの役割と特徴

Pythonのstr.translateは、「1文字単位のマッピング表(変換テーブル)に従って、文字列を変換する」ためのメソッドです。

str.translateの基本的な特徴を、文章で整理します。

まず、第1に文字ごとの変換を一括で行えることです。

複数のreplaceを連続で書く代わりに、変換テーブルを1つ用意して一度にまとめて変換します。

次に、第2に「どのコードポイント(Unicodeコード)を、どの文字列に変換するか」を辞書で指定するという点が重要です。

Python内部では、各文字がUnicodeの整数コードポイントで表現されるため、translateは整数キーと文字列の値からなるテーブルを使います。

さらに、第3に指定した文字を「削除」することも可能です。

変換テーブルの値にNoneを指定することで、その文字をまるごと削除できます。

この「変換」と「削除」を同時に扱えるのが大きな利点です。

str.maketransで変換テーブルを作成する理由

str.translateを直接使うには、「Unicodeコードポイント(int)をキーとする辞書」が必要です。

しかし毎回整数コードポイントを調べて辞書を書くのは現実的ではありません。

そこで役立つのがstr.maketransです。

str.maketransを使うと、次のような書き方で簡単に変換テーブルを作れます。

• 文字列同士を渡して「1対1のマッピング」を作る
• 辞書形式で「文字(またはコードポイント)→文字列/None」を直接指定する
• 3つ目の引数で「削除したい文字集合」をまとめて指定する

このように「人間が書きやすい指定」から「translateが理解できる変換テーブル」へ変換してくれるのがstr.maketransの役割です。

具体例をC言語風ではなくPythonで示します。

# 基本的な使い方の例

# 「abc」を「xyz」にそれぞれ変換するテーブルを作る
table = str.maketrans("abc", "xyz")
text = "abracadabra"

# 変換テーブルに従って文字列を変換
result = text.translate(table)

print(result)  # => xyrxczdxyrx (のような結果になります)

上記のように、Pythonではstr.maketransが辞書作成の煩雑さを隠蔽してくれるため、通常はこちらを経由してテーブルを作るのが実務的です。

str.replaceとの違いと使い分け

str.replaceも文字列を置換するためによく使われますが、str.translateとは設計思想が異なります。

str.replaceは、「部分文字列」単位での置換を行います。

つまり、text.replace("abc", "XYZ")のように、連続した文字列をまとめて違う文字列に置き換えます。

一方でstr.translateは「各文字」単位での変換に特化しており、1文字ごとに変換テーブルを参照します。

そのため、次のように使い分けるとよいです。

• 文中の特定の「単語」や「複数文字の連なり」を別の文字列に変えたい場合はreplace
• 多数の異なる文字を一括で変換・削除したい場合や、性能を重視する場合はtranslate

例えば、複数の不要記号を削除する処理をreplaceで書くと次のようになります。

text = "Hello, World!! (Python3)"

# replaceを何度も呼び出している例
cleaned = (
    text.replace(",", "")
        .replace("!", "")
        .replace("(", "")
        .replace(")", "")
)

print(cleaned)

Hello World Python3

このようにreplaceでも書けますが、置換対象が増えるとコードがどんどん長くなり、パフォーマンスも低下しがちです。

このような状況ではtranslateの出番となります。

str.translateで複数文字を一括置換する基本パターン

1文字ずつの複数置換

最も基本的なパターンとして、複数の文字をそれぞれ別の1文字に置き換える方法から見ていきます。

次のサンプルコードでは、アルファベットと数字の一部を別の文字に置き換えています。

# 複数の文字を1文字ずつまとめて置換する例

text = "abc123abc"

# "abc123" の各文字をそれぞれ "xyzABC" に対応させる
# a→x, b→y, c→z, 1→A, 2→B, 3→C という対応になります
table = str.maketrans("abc123", "xyzABC")

result = text.translate(table)

print("元の文字列:", text)
print("変換後文字列:", result)

元の文字列: abc123abc
変換後文字列: xyzABCxyz

ここでのポイントは、変換したい文字を左側、対応する文字を右側に同じ順番で並べるという点です。

長さが一致していないとValueErrorになるため注意が必要です。

複数文字を別の1文字にまとめて変換

次に、複数の異なる文字を同じ1文字にまとめて変換するパターンです。

例えば、「a」「ä」「â」をすべて「a」に統一したい場合などが該当します。

str.maketransの「文字列同士」指定では「1対1」しか書けませんが、辞書形式で指定すれば、複数文字を同じ1文字に集約できます。

# 複数の類似文字を1つの文字にまとめる例

text = "café, cafè, cafê, cafe"

# それぞれのアクセント付き「e」をプレーンな "e" に統一する
table = str.maketrans({
    "é": "e",
    "è": "e",
    "ê": "e",
})

result = text.translate(table)

print("元の文字列:", text)
print("正規化後文字列:", result)

元の文字列: café, cafè, cafê, cafe
正規化後文字列: cafe, cafe, cafe, cafe

このように辞書指定を使うと、「似た文字をまとめて1種類に揃える」といった正規化処理が簡潔に書けます。

複数文字を削除する

translateのもう1つの武器が、特定の文字を一括削除できる点です。

削除には次の2通りの方法があります。

1. str.maketransの第3引数に「削除したい文字列」を渡す方法
2. 変換テーブルの値にNoneを指定する方法

まずは、第3引数を用いる簡潔な書き方から示します。

# 句読点や記号をまとめて削除する例

text = "Hello, World!! (Python3)"

# 第3引数に削除したい文字の列を渡します
delete_chars = ",!()"

table = str.maketrans("", "", delete_chars)

result = text.translate(table)

print("元の文字列:", text)
print("削除後文字列:", result)

元の文字列: Hello, World!! (Python3)
削除後文字列: Hello World Python3

同じことを、辞書形式でNoneを指定して表現することもできます。

# dictを用いて削除指定をする例

text = "Hello, World!! (Python3)"

table = str.maketrans({
    ",": None,
    "!": None,
    "(": None,
    ")": None,
})

result = text.translate(table)

print("元の文字列:", text)
print("削除後文字列:", result)

どちらの方法でも意味は同じですが、「単純に削除だけを指定したい」場合は第3引数、「削除と変換を混在させたい」場合は辞書形式が読みやすくなる傾向があります。

応用パターンで理解するstr.translateの使い方

大文字小文字変換と不要文字削除を同時に行う

実務でよくあるニーズとして、「文字の正規化(大文字小文字の統一)」と「不要な記号の除去」を同時に行いたいというケースがあります。

translateを使うと、これを1回の処理でまとめて実現できます。

ここでは、アルファベットをすべて小文字にしつつ、ハイフン-と!を削除する例を示します。

# 大文字を小文字に変換しつつ、特定記号を削除する例

import string

text = "Hello-World!! PYTHON-3"

# まず、A-Z → a-z のマッピングを作成します
upper = string.ascii_uppercase  # "ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ"
lower = string.ascii_lowercase  # "abcdefghijklmnopqrstuvwxyz"

# 大文字→小文字の変換テーブル(一部)を作る
table = str.maketrans(upper, lower)

# さらに、一部の記号を削除したいので辞書を上書きする
# str.maketransが返すのは辞書なので、updateで追記できます
table.update({
    ord("-"): None,  # "-" を削除
    ord("!"): None,  # "!" を削除
})

result = text.translate(table)

print("元の文字列:", text)
print("変換後文字列:", result)

元の文字列: Hello-World!! PYTHON-3
変換後文字列: helloworld python3

このように1つのtranslate呼び出しで「変換」と「削除」を同時に行えるため、処理の見通しがよくなり、パフォーマンス面でも有利です。

なお、大文字小文字の変換だけであればlower()やupper()でも十分ですが、「同時に他の変換もしたい」ときにはtranslateが選択肢になります。

全角・半角変換などのマッピングに使う

translateは、文字種のマッピングにも向いています。

例えば全角英数字を半角に統一したり、一部の記号だけを半角に変えたい場合などです。

Python標準には「完全な全角・半角変換関数」はありませんが、translateで必要な範囲だけマッピングするのは実用的です。

# ごく簡単な全角→半角変換の例(数字のみ)

text = "商品番号：１２３４５、価格：９８０円"

# 全角数字と半角数字の対応を辞書で定義
full_width_digits = "０１２３４５６７８９"
half_width_digits = "0123456789"

table = str.maketrans(full_width_digits, half_width_digits)

result = text.translate(table)

print("元の文字列:", text)
print("変換後文字列:", result)

元の文字列: 商品番号：１２３４５、価格：９８０円
変換後文字列: 商品番号：12345、価格：980円

このように限定的な範囲の全角・半角変換であれば、translateで十分実用に耐えます。

英字や記号も含んだ本格的な全角・半角変換を行いたい場合は、外部ライブラリ(例: jaconvなど)と組み合わせることもありますが、「自分でマッピングを定義できる」こと自体がtranslateの大きな強みです。

絵文字や記号など特定の文字セットを一括除去

SNSやチャットログの前処理では、絵文字や装飾記号など、特定の文字セットを丸ごと除去したいことがよくあります。

これもtranslateで効率よく実現できます。

絵文字はUnicode上では幅広い範囲に散らばっているため、「完全に」消すにはやや工夫が必要ですが、ここでは簡易的に「よく出てくる絵文字や記号」を対象とした例を示します。

# 一部の絵文字・記号をまとめて削除する簡易例

text = "最高でした‼️ また来ます😊 #楽しい"

# 削除したい文字を並べる
delete_chars = "‼️😊#"

# 第3引数に削除対象を指定
table = str.maketrans("", "", delete_chars)

result = text.translate(table)

print("元の文字列:", text)
print("絵文字・記号削除後:", result)

元の文字列: 最高でした‼️ また来ます😊 #楽しい
絵文字・記号削除後: 最高でした また来ます 楽しい

より本格的に絵文字全般を削除したい場合は、Unicodeのカテゴリ(例えば「Symbol」や「Emoji」)に基づいて削除対象を生成し、translate用のテーブルに組み込む、といった方法も考えられます。

このようなケースでも「どのコードポイントを消すか」を辞書で明示できるtranslateは扱いやすいです。

文字列正規化処理でのstr.translate活用例

テキストの前処理では、入力をできるだけ一定の形式に揃える「正規化」が重要です。

translateは次のような正規化で活用されます。

• アクセント付き文字の除去・単純化
• 特定の句読点を統一(例: 「．」「。」「.」をすべて「。」に)
• 制御文字や不可視文字の削除

ここでは、アクセント付き文字の一部を単純化し、制御文字を取り除く簡単な正規化関数の例を示します。

# translateを使った簡易的な正規化関数の例

def simple_normalize(text: str) -> str:
    # 1. 一部のアクセント付き文字を単純化
    accent_map = {
        "é": "e",
        "è": "e",
        "ê": "e",
        "á": "a",
        "à": "a",
        "ñ": "n",
    }

    # 2. 不要な制御文字を削除(ここでは改行とタブだけ例示)
    delete_chars = "\n\t\r"

    table = str.maketrans(accent_map)
    # 第3引数の削除指定を併用したいので、再度maketransを呼び出して統合する
    # dict(table, **str.maketrans("", "", delete_chars)) のようにマージする手もありますが
    # ここではupdateを利用します
    table.update(str.maketrans("", "", delete_chars))

    return text.translate(table)

text = "Café\n\tmañana\r"

print("元の文字列:", repr(text))
print("正規化後文字列:", repr(simple_normalize(text)))

元の文字列: 'Café\n\tmañana\r'
正規化後文字列: 'Cafe manana'

このように複数の正規化ルールを1つのtranslateテーブルに統合しておくと、文字列処理のパイプラインをすっきり書くことができます。

str.translateと他の方法の比較と注意点

str.replaceとのパフォーマンス・コード量の比較

replaceとtranslateのどちらを使うべきか悩む場合、主な判断材料は「置換対象の数」と「処理量」です。

replaceを複数回呼ぶ場合のイメージです。

# replaceを複数回使って複数文字を置換する例

text = "abc123abc"

result = (
    text.replace("a", "x")
        .replace("b", "y")
        .replace("c", "z")
        .replace("1", "A")
        .replace("2", "B")
        .replace("3", "C")
)

print(result)

これと同じ処理は、translateなら次のように書けます。

# translateで同じ処理をまとめて行う例

text = "abc123abc"

table = str.maketrans("abc123", "xyzABC")
result = text.translate(table)

print(result)

一般に、多くの文字を置換・削除する場合はtranslateの方が高速になりやすく、コードも短く読みやすくなります。

一方、置換したいパターンが少なく、かつ単純な場合にはreplaceで十分なことも多いです。

パフォーマンスを厳密に測りたい場合は、実際のデータと処理内容でベンチマークを取る必要がありますが、複数置換・大量テキストが絡む場合にはtranslateを検討する価値があります。

正規表現(re.sub)との違いと向き不向き

re.subは、「パターン」にマッチした部分を置換するための関数です。

translateとの一番の違いは、次の点に集約されます。

• translate: 個々の文字ごとに「この文字はこう変える/消す」という静的なマッピング
• re.sub: 正規表現にマッチした部分を動的・柔軟に置換

re.subは、例えば「数字が3つ以上続いたところだけを置換する」といった複雑な条件に基づく置換が可能です。

しかし、単純な文字の置換・削除であればtranslateの方がシンプルで高速になることが多いです。

次の例は、数字以外の文字を削除するという処理を、re.subとtranslateでそれぞれ書いたものです。

import re
import string

text = "注文ID: AB-1234-XY, 数量: 56個"

# 1. re.subで「数字以外」を削除する例
digits_only_re = re.sub(r"[^0-9]", "", text)

# 2. translateで「数字以外」を削除する例
# まず、削除したい文字を列挙する(ここでは簡略化し、数字以外のASCII文字を削除)
delete_chars = string.ascii_letters + string.punctuation + " ：個,"

table = str.maketrans("", "", delete_chars)
digits_only_tr = text.translate(table)

print("re.sub:", digits_only_re)
print("translate:", digits_only_tr)

ここではやや強引にASCII文字だけを対象としましたが、要件に応じてどこまで細かく制御したいかによって、translateとre.subのどちらが向いているかが変わります。

まとめると、次のような使い分けが目安になります。

• translateが向いている場合
  • 1文字単位の単純な置換・削除
  • 同時に多くの文字を処理したい
  • 性能やコードの簡潔さを優先したい
• re.subが向いている場合
  • 文脈や隣接文字に依存する複雑な条件付き置換
  • グループキャプチャや後方参照を使う必要がある
  • 文字列の一部だけを抽出・再構成するような高度な処理

マルチバイト文字・Unicode扱いの注意点

Python 3の文字列はUnicodeベースなので、translateも当然Unicodeコードポイントを扱います。

ここで注意したい点がいくつかあります。

まず、キーが「文字」でも「整数(コードポイント)」でも動作するという仕様があります。

次の2つは等価です。

# 文字をキーにする
table1 = str.maketrans({"あ": "ア"})

# コードポイント(整数)をキーにする
table2 = {ord("あ"): "ア"}

text = "あいうえお"

print(text.translate(table1))
print(text.translate(table2))

アイウエオ
アイウエオ

このように、str.maketransは内部でord()を使って文字をコードポイントに変換してくれます。

通常は文字をキーに書けばよく、コードポイント(整数)を直接扱う必要はありません。

一方で、結合文字(アクセント記号)やサロゲートペアを含む文字では、見た目1文字でも内部構造が複数のコードポイントから成る場合があります。

このような場合、translateは「コードポイント単位」で動作することに注意が必要です。

例えば、"é"は「1つのコードポイント」として表現されることもあれば、「e + 結合アクセント」の2つで表現されていることもあります。

前者だけに対するマッピングを定義しても、後者には効かない場合があります。

そのため、Unicode正規化(NFC, NFDなど)と組み合わせてからtranslateを適用するという手法がよく用いられます。

# Unicode正規化とtranslateを組み合わせる例

import unicodedata

text = "Cafe\u0301"  # "e" + 結合アクセントで構成された "é" 相当

print("元の文字列:", text, "長さ:", len(text))

# NFKDで分解(ここでは例示のため)
normalized = unicodedata.normalize("NFKD", text)

# 結合記号(カテゴリ "Mn")をすべて削除するテーブルを作る
delete_chars = "".join(
    ch for ch in normalized
    if unicodedata.category(ch) == "Mn"
)
table = str.maketrans("", "", delete_chars)

result = normalized.translate(table)

print("正規化後:", normalized, "長さ:", len(normalized))
print("結合文字削除後:", result, "長さ:", len(result))

このように、Unicodeの世界は「見た目1文字」が必ずしも「内部1文字(1コードポイント)」ではないという点を理解しておくと、translateをより安全に扱えるようになります。

まとめ

str.translateは、「1文字単位の変換・削除を一括で行う」ための強力なメソッドです。

str.maketransと組み合わせることで、複数文字の置換や削除を短く、そして高速に記述できます。

単純な部分文字列置換にはreplaceが便利ですが、多数の文字を同時処理する場面や、正規化・前処理のパイプラインではtranslateが真価を発揮します。

Unicodeの仕組みやマルチバイト文字の点にだけ注意しながら、日常的な文字列処理に積極的に活用してみてください。