Al igual que en otras estructuras de datos, el método `clear()` elimina completamente todos los elementos.

Supongamos que tienes un conjunto de películas favoritas, pero decides empezar de nuevo y limpiar la colección:

# Define a set of favorite movies
movies = {"Inception", "Interstellar", "Tenet"}
print("Original set:", movies)

# Clear the set
movies.clear()
print("After clearing:", movies)

import unittest

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

class TestUserCode(unittest.TestCase):

    def test_worst_movies_is_declared(self):
        import user_code
        _dynamic_test(
            self,
            hasattr(user_code, 'worst_movies'),
            "The `worst_movies` set is declared.",
            "Expected `worst_movies` to be declared."
        )

    def test_worst_movies_is_set(self):
        import user_code
        _dynamic_test(
            self,
            isinstance(user_code.worst_movies, set),
            "The `worst_movies` is of type `set`.",
            "Expected `worst_movies` to be of type `set`."
        )

    def test_worst_movies_is_empty(self):
        import user_code
        _dynamic_test(
            self,
            len(user_code.worst_movies) == 0,
            "The `worst_movies` set is cleared.",
            f"Expected `worst_movies` to be empty, but got {user_code.worst_movies}."
        )

    def test_clear_method_used(self):
        """
        Test to ensure `clear()` method is used in the solution.
        """
        with open('user_code.py', 'r') as file:
            user_code_source = file.read()
        _dynamic_test(
            self,
            "clear" in user_code_source,
            "The `clear()` method is used to clear the set.",
            "Expected the `clear()` method to be used to clear the set."
        )

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


test_main.py

En este curso, conocerás las estructuras de datos fundamentales del lenguaje de programación Python. Exploraremos el uso de las estructuras de datos nativas de Python como listas, diccionarios, tuplas y conjuntos para abordar diferentes desafíos.

¿Qué es una lista? Una lista es una colección ordenada que se puede modificar. También permite elementos duplicados.

¿Qué es un diccionario? Un diccionario es una colección ordenada que se puede cambiar, pero no permite entradas duplicadas. Consiste en pares `clave:valor`, que se utilizan para optimizar su estructura.

¿Qué es una tupla? Una tupla es una colección ordenada que no puede ser alterada. Puede tener elementos duplicados. Aunque es similar a una lista, los valores en una tupla pueden ser de cualquier tipo y están indexados por enteros. Aunque no es obligatorio, es común encerrar los valores de una tupla entre paréntesis, lo que los hace más fáciles de entender en Python.

¿Qué es un conjunto? En Python, un `set` es una colección desordenada que es tanto `iterable` como `mutable`, sin elementos repetidos. Aunque el orden de los elementos en un conjunto no está fijado, puede incluir una variedad de elementos. Un beneficio clave de usar conjuntos sobre listas es su método altamente eficiente para determinar si un elemento existe dentro del conjunto.

Usando el Método clear(): Eliminando Todos los Elementos de un Conjunto

Solución

Usando el Método clear(): Eliminando Todos los Elementos de un Conjunto

Solución