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Pythonプログラミングスキルを検証し、専門知識を証明するためには、Python InstituteのPCPP-32-101 (PCPP1 - Certified Professional in Python Programming 1) 資格試験が適しています。このグローバルに認められた資格と、Pythonプログラミングの全ての側面をカバーする包括的な試験により、キャリアアップが可能になります。

PCPP1認定試験では、基本的なプログラミングの概念、データ型、制御構造、関数、モジュール、ファイル出力/出力操作など、幅広いトピックをカバーしています。この試験では、Numpy、Pandas、MatplotlibなどのPythonライブラリを使用する候補者の能力も評価しています。試験はオンラインで管理されており、60分以内に完了する必要がある40の複数選択質問で構成されています。

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Python Institute PCPP-32-101（PCPP1）認定試験は、Pythonプログラミングの個人の習熟度をテストするように設計されています。この認定は、言語の知識とスキルを実証したい初心者向けです。この試験では、基本的な構文、データ型、制御構造、関数、モジュール、オブジェクト指向プログラミングなど、幅広いトピックをカバーしています。また、効率的で保守可能なコードを作成する機能、およびベストプラクティスとコーディング基準の理解もテストします。

Python Institute PCPP1 - Certified Professional in Python Programming 1 認定 PCPP-32-101 試験問題 (Q27-Q32):

質問 # 27
What is a___traceback___?
(Select two answers )

正解：B、D

解説：
The correct answers are A. An attribute owned by every exception object and D. An attribute that holds interesting information that is particularly useful when the programmer wants to store exception details in other objects . A traceback is an attribute of an exception object that contains a stack trace representing the call stack at the point where the exception was raised. The traceback attribute holds information about the sequence of function calls that led to the exception, which can be useful for debugging and error reporting.


質問 # 28
Select the true statements about the json.loads() function.
(Select two answers.)

正解：A、C

解説：
The correct answers are C and D. The json.loads() function is used for JSON deserialization. It accepts a JSON-formatted string, bytes, or bytearray and converts that serialized JSON data into an equivalent Python object. For example, a JSON object becomes a Python dictionary, a JSON array becomes a Python list, JSON strings become Python strings, and JSON numbers become Python numeric values.
Option A describes json.dumps(), which takes Python data and serializes it into JSON text. Option B is also incorrect because returning a JSON string is the job of json.dumps(), not json.loads(). Therefore, json.loads() takes JSON text as input and returns a Python entity.


質問 # 29
Analyze the following function and choose the statement that best describes it.

正解：D

解説：
Explanation
In the given code snippet, the repeat function is a decorator that takes an argument num_times specifying the number of times the decorated function should be called. The repeat function returns an inner function wrapper_repeat that takes a function func as an argument and returns another inner function wrapper that calls func num_times times.
The provided code snippet represents an example of a decorator that accepts its own arguments.
The @decorator_function syntax is used to apply the decorator_function to the some_function function.
The decorator_function takes an argument arg1 and defines an inner function wrapper_function that takes the original function func as its argument. The wrapper_function then returns the result of calling func, along with the arg1 argument passed to the decorator_function.
Here is an example of how to use this decorator with some_function:
@decorator_function("argument 1")
defsome_function():
return"Hello world"
When some_function is called, it will first be passed as an argument to the decorator_function.
The decorator_function then adds the string "argument 1" to the result of calling some_function() and returns the resulting string. In this case, the final output would be "Hello world argument 1".


質問 # 30
Select the true statements about the json.-dumps () function. (Select two answers.)

正解：C、D

解説：
Explanation
The json.dumps() function is used to convert a Python object into a JSON string 1. It takes Python data as its argument, such as a dictionary or a list, and returns a JSON string.


質問 # 31
What does the term deserialization mean? Select the best answer.

正解：B

解説：
Explanation
answer A. Deserialization is the process of converting data that has been serialized or encoded in a specific format, back into its original form as an object or a data structure in memory. In Python, this typically involves creating Python objects based on sequences of bytes that have been serialized using a protocol such as JSON, Pickle, or YAML.
For example, if you have a Python object my_obj and you want to serialize it to a JSON string, you might do something like this:
importjson
serialized_obj = json.dumps(my_obj)
To deserialize the JSON string back into a Python object, you would use the json.loads() method:
deserialized_obj = json.loads(serialized_obj)
This would convert the JSON string back into its original Python object form.


質問 # 32
......

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