Summary  
This chapter explains how to perform basic arithmetic operations in Python, covering binary operators (addition, subtraction, multiplication, division, floor division, modulus, exponentiation) and unary plus/minus.

General domain of usage  
Scientific computing

import unittest
import importlib
import re

def _dynamic_test(test_case, condition, success_msg, failure_msg):
    if condition:
        test_case._testMethodName = success_msg
        test_case.assertTrue(True, success_msg)
    else:
        test_case._testMethodName = failure_msg
        test_case.fail(failure_msg)

class TestUserCode(unittest.TestCase):
    @classmethod
    def setUpClass(cls):
        cls.m = importlib.import_module("user_code")
        with open("user_code.py", "r", encoding="utf-8") as f:
            cls.src = f.read()

        # Expected values
        cls.expected_total = 8 * 9           # 72
        cls.expected_shortfall = 72 - 60     # 12
        cls.expected_completed = 60 // 9     # 6
        cls.expected_unused = 60 % 9         # 6

    def test_total_minutes(self):
        """Validate total_minutes"""
        declared = hasattr(self.m, "total_minutes")
        correct_type = isinstance(getattr(self.m, "total_minutes", None), int)
        correct_value = declared and self.m.total_minutes == self.expected_total
        uses_multiplication = re.search(
            r"total_minutes\s*=\s*.*\*.*", self.src
        ) is not None

        all_ok = declared and correct_type and correct_value and uses_multiplication
        _dynamic_test(
            self,
            all_ok,
            "Total minutes calculated correctly",
            "Total minutes calculated incorrectly"
        )

    def test_shortfall(self):
        """Validate shortfall"""
        declared = hasattr(self.m, "shortfall")
        correct_type = isinstance(getattr(self.m, "shortfall", None), int)
        correct_value = declared and self.m.shortfall == self.expected_shortfall
        uses_subtraction = re.search(
            r"shortfall\s*=\s*.*-.*", self.src
        ) is not None

        all_ok = declared and correct_type and correct_value and uses_subtraction
        _dynamic_test(
            self,
            all_ok,
            "Shortfall calculated correctly",
            "Shortfall calculated incorrectly"
        )

    def test_completed_calls(self):
        """Validate completed_calls"""
        declared = hasattr(self.m, "completed_calls")
        correct_type = isinstance(getattr(self.m, "completed_calls", None), int)
        correct_value = declared and self.m.completed_calls == self.expected_completed
        uses_floor_division = re.search(
            r"completed_calls\s*=\s*.*//.*", self.src
        ) is not None

        all_ok = declared and correct_type and correct_value and uses_floor_division
        _dynamic_test(
            self,
            all_ok,
            "Completed calls calculated correctly",
            "Completed calls calculated incorrectly"
        )

    def test_unused_time(self):
        """Validate unused_time"""
        declared = hasattr(self.m, "unused_time")
        correct_type = isinstance(getattr(self.m, "unused_time", None), int)
        correct_value = declared and self.m.unused_time == self.expected_unused
        uses_modulo = re.search(
            r"unused_time\s*=\s*.*%.*", self.src
        ) is not None

        all_ok = declared and correct_type and correct_value and uses_modulo
        _dynamic_test(
            self,
            all_ok,
            "Unused time calculated correctly",
            "Unused time calculated incorrectly"
        )

if __name__ == "__main__":
    unittest.main()

test_code.py

Opnå en solid forståelse af Pythons grundlæggende datatyper og lær at arbejde effektivt med dem. Udforsk tal, booleske værdier og strenge gennem praktiske øvelser og eksempler. Opbyg selvtillid i udførelsen af basale operationer og udvikl de grundlæggende færdigheder, der er nødvendige for at skrive ren og effektiv Python-kode.

Opdag det grundlæggende om numeriske datatyper i Python, og lær at arbejde med heltal og flydende kommatal. Få kendskab til grundlæggende aritmetiske operationer, undersøg begrebet uforanderlighed, og få praktisk erfaring med Pythons indbyggede funktioner og værktøjer til effektiv håndtering af tal i virkelige scenarier.

Opnå en klar forståelse af den booleske datatypen, en specialiseret undertype af numeriske data, der repræsenterer sandhedsværdier. Selvom det kan virke udfordrende i starten, er beherskelse af booleske værdier afgørende for at skrive logiske og effektive programmer. Dette afsnit vil hjælpe dig med sikkert at anvende boolesk logik i virkelige programmeringssituationer.

Strenge giver mulighed for at arbejde med tekst i Python, fra visning af beskeder til behandling af brugerinput. Du vil undersøge, hvordan man opretter, ændrer og manipulerer strenge effektivt. Forståelse af strenge er afgørende for at skrive interaktive programmer og formidle information tydeligt gennem din kode.

Lær at håndtere datatyper effektivt for at sikre nøjagtighed og konsistens i dine programmer. Konverter værdier til den passende type, rens tekst før sammenligning, og adskil numeriske operationer fra tekstformatering. Du vil også opdage, hvordan man bevidst håndterer manglende data og behandler menneskelæsbar tekst anderledes end rå input, hvilket giver pålidelige, konsistente og letlæselige resultater.

Udfordring: Tidsberegning

Løsning

Awesome!

Udfordring: Tidsberegning

Løsning