Python実践試験の頻出問題パターン3つと解き方のコツ｜実行結果・コード選択・エラー判定

「実践試験の問題って、結局どんな形で出るの？」「知識はあるはずなのに、選択肢を見ると迷ってしまう…」

Python 3 エンジニア認定実践試験の勉強をしていると、こんな悩みにぶつかりますよね。実践試験は40問・75分・合格ライン70%で、合格率は約48.6%。基礎試験（合格率約76%）よりぐっと難しくなります。

この記事では、実践試験の問題演習でよく見かける「問題の型（パターン）」を3つに分けて、それぞれの解き方のコツを、実際に動かしたコード付きで解説します。対象は、基礎試験レベルの文法はひと通りわかっていて、実践試験の問題演習でつまずいている方です。

出題範囲やモジュールごとの知識ではなく、「問題をどう読んで、どう選択肢を絞るか」という解き方に絞ってお話しします。一緒に見ていきましょう！

Contents

実践試験の問題は「3つの型」で整理できる
パターン1：実行結果を選ぶ問題（トレース力）
- 解き方のコツ
パターン2：目的どおりに動くコードを選ぶ問題（消去法）
- 解き方のコツ
パターン3：エラーになるものを選ぶ問題（境界の知識）
- 解き方のコツ
3つの型を本番で使い分ける時間配分のコツ
まとめ
よくある質問

実践試験の問題は「3つの型」で整理できる

exam study desk / Photo by This And No Internet 25 via Pexels

実践試験の問題は、出てくるモジュールこそいろいろですが、問われ方で分けるとだいたい次の3つに整理できます。

型	問われ方	必要な力
パターン1	このコードの実行結果はどれか	頭の中でコードを1行ずつ追うトレース力
パターン2	目的どおりに動くコードはどれか	選択肢を「条件」に照らして消していく力
パターン3	エラーになるのはどれか	例外の種類と「エラーにならない境界」の知識

イメージとしては、「追う問題」「比べる問題」「疑う問題」の3種類です。型ごとに頭の使い方が違うので、問題を見た瞬間に「これはどの型か」を判断できるだけで、迷う時間がかなり減ります。

75分で40問なので、1問あたりに使えるのは平均で約1分50秒。型を見分けて解き方を決め打ちできるかどうかが、時間内に解き切れるかを左右します。

パターン1：実行結果を選ぶ問題（トレース力）

まずは「次のコードを実行したときの出力はどれか」という型です。これ、実行せずに答えられますか？👇（実際に実行した結果は、コードのすぐ下に載せています）

# パターン1：実行結果を選ぶ問題（トレース力）

# (1) ミュータブルなデフォルト引数
def add_item(item, box=[]):
    box.append(item)
    return box

print(add_item("A"))
print(add_item("B"))

# (2) ループ内で作った lambda
funcs = [lambda: i * 10 for i in range(3)]
print([f() for f in funcs])

# (3) 対策版：デフォルト引数で「その時点の値」を固定する
funcs_fixed = [lambda i=i: i * 10 for i in range(3)]
print([f() for f in funcs_fixed])

ポイントをまとめるとこんな感じです。

デフォルト引数のリストは、関数を定義したときに1回だけ作られる。だから2回目の呼び出しでは前回の "A" が残ったまま ['A', 'B'] になる
ループ内の lambda は、呼び出した時点の i を見にいく。呼ぶのはループが終わったあとなので、全部 i = 2 で [20, 20, 20]
lambda i=i: のようにデフォルト引数にすると、その時点の値が固定されて [0, 10, 20] になる

ここが重要です👇 この型の選択肢には、「素直に読んだときの答え」（['B'] や [0, 10, 20]）が混ぜてあることが多いです。直感で出した答えが選択肢にあっても、すぐに飛びつかないのがコツです。

解き方のコツ

メモ用紙に変数の値の変化を表で書く。頭の中だけで追わない
「いつ作られるか」「いつ評価されるか」に注目する。デフォルト引数・クロージャ・ジェネレータは、このタイミングが問われやすいポイント
直感の答えが選択肢にあったら、「引っかけ用の選択肢ではないか」と一度だけ疑う

講師として受講生の答案を見ていると、ミュータブルなデフォルト引数のような問題は「知ってはいるのに本番で落とす」代表格です。解説を読んで「あ、知ってた…」となる方がとても多いんですよね。知識不足よりも、手で追う手間を省いたことが原因になっているケースがほとんどです。

パターン2：目的どおりに動くコードを選ぶ問題（消去法）

次は「〇〇したい。正しく動くコードはどれか」という型です。例として「年齢の昇順、同じ年齢なら名前の昇順に並べる」という目的で、4つの選択肢を実際に動かして比べてみました。

# パターン2：「目的に合うコードを選ぶ」問題
# 目的：年齢の昇順、同じ年齢なら名前の昇順に並べる
people = [
    {"name": "Sato", "age": 30},
    {"name": "Abe", "age": 25},
    {"name": "Kato", "age": 30},
    {"name": "Ito", "age": 25},
]
expected = ["Abe", "Ito", "Kato", "Sato"]


def choice_a(data):
    return sorted(data, key=lambda p: (p["age"], p["name"]))


def choice_b(data):
    # 名前で並べてから、年齢で並べ直す（2段階ソート）
    tmp = sorted(data, key=lambda p: p["name"])
    return sorted(tmp, key=lambda p: p["age"])


def choice_c(data):
    return sorted(data, key=lambda p: p["age"])


def choice_d(data):
    return data.copy().sort(key=lambda p: (p["age"], p["name"]))


for label, func in [("A", choice_a), ("B", choice_b), ("C", choice_c), ("D", choice_d)]:
    result = func(people)
    names = [p["name"] for p in result] if result else result
    print(label, names, "○" if names == expected else "×")

実行結果はこうなりました。

A ['Abe', 'Ito', 'Kato', 'Sato'] ○
B ['Abe', 'Ito', 'Kato', 'Sato'] ○
C ['Abe', 'Ito', 'Sato', 'Kato'] ×
D None ×

ポイントをまとめるとこんな感じです。

A：タプルをキーにすると「年齢 → 名前」の順で比較されるので正解
B：一見回りくどいですが、sorted() は安定ソート（キーが同じ要素は元の順番を保つ）なので、これも正解
C：年齢だけで並べているので、30歳の2人が元の順番（Sato → Kato）のまま。条件を満たさない
D：list.sort() は並べ替えた結果を返さず None を返すので不正解

B のように「見慣れない書き方だけど実は正しい」選択肢があるのが、この型のいやらしいところです。「なんとなく変だから×」で切ってしまうと、正解を消してしまうことがあります。

解き方のコツ

問題文の目的を条件に分解してから選択肢を見る（今回なら「①年齢の昇順」「②同じ年齢は名前の昇順」「③結果がリストで返る」）
条件を1つずつ当てて、満たさない選択肢を消していく。「正解を探す」より「不正解を消す」ほうが速くて確実
戻り値が None になるメソッド（list.sort()・list.append()・dict.update() など）が使われていたら、それだけで消せることが多い
「正しいものはどれか」なのか「誤っているものはどれか」なのか、問題文の最後まで確認してから選ぶ

パターン3：エラーになるものを選ぶ問題（境界の知識）

最後は「エラーになるのはどれか」「どの例外が送出されるか」という型です。よく出てくる操作を6つ並べて、実際にどうなるか確かめてみました（実行結果はコードのすぐ下です）。

# パターン3：「エラーになるのはどれか」を問う問題
cases = [
    ("A", lambda: (1, 2, 3).append(4)),
    ("B", lambda: "3" + 4),
    ("C", lambda: {"a": 1}["b"]),
    ("D", lambda: {"a": 1}.get("b")),
    ("E", lambda: [1, 2, 3][5:10]),
    ("F", lambda: int("3.5")),
]

for label, func in cases:
    try:
        print(label, "エラーなし →", repr(func()))
    except Exception as e:
        print(label, type(e).__name__)

ポイントをまとめるとこんな感じです。

タプルには append がないので AttributeError
文字列と数値の足し算は TypeError。int("3.5") は型は文字列で合っていても、整数として読めない値なので ValueError
辞書の ["b"] は KeyError ですが、.get("b") はエラーにならず None を返す
リストのスライスは範囲外でもエラーにならず、空リスト [] になる（インデックスの [5] なら IndexError）

この型で狙われやすいのは、D や E のような「エラーになりそうで、ならないもの」です。私のUdemy講座の受講生からも「スライスが範囲外でもエラーにならないのを知らなかった」という声を何度ももらいました。エラーになるものを覚えるより、エラーにならない例外的なケースを押さえるほうが得点につながります。

解き方のコツ

TypeError（型が合わない）と ValueError（型は合っているが値がおかしい）の違いを、一言で説明できるようにしておく
「[] と .get()」「インデックスとスライス」のように、エラーになる版とならない版をペアで覚える
勉強中に迷ったら、try / except で実際に例外名を表示してみる。上のコードのようにまとめて確かめられる形にしておくと、復習にも使えます

3つの型を本番で使い分ける時間配分のコツ

型がわかったら、最後は時間の使い方です。1問平均約1分50秒なので、次のように進めるのがおすすめです。

1周目：問題を見て型を判断。パターン3のように知識で即答できるものはその場で解き、トレースが長くなりそうなパターン1の問題は見直し用の印を付けて後回し
2周目：後回しにした問題を、メモに変数の変化を書きながらじっくり解く
残り時間：印を付けた問題を中心に、引っかけの選択肢に飛びついていないかを確認

型の見分けと時間配分を本番形式の問題で練習したい方は、筆者が運営する実践試験対策コースも参考にしてみてください。なお、こちらは協会非公認の独自教材です。実施要項などの最新情報は、協会公式サイト（pythonic-exam.com）でご確認ください。