Python proporciona varias operaciones matemáticas adicionales.

# Default division
print(18 / 4)

# Floor division
print(18 // 4)

# Remainder of the division
print(18 % 4)

# Raising to the power of 4
print(18 ** 4)

### ¿Por qué son útiles estas operaciones?  

Imagina que tienes **$50** y quieres comprar la mayor cantidad posible de paquetes de galletas, con cada paquete costando **$6**. Para determinar cuántos paquetes puedes comprar y cuánto dinero te quedará, puedes usar estas operaciones:  

- `50 // 6` da `8`, lo que significa que puedes comprar **8 paquetes**.  
- `50 % 6` resulta en `2`, lo que significa que te quedarán **$2** después de la compra.  

import unittest
import importlib
import io
import re
import sys

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_floor_division_present(self):
        with open('user_code.py', 'r') as file:
            user_code_source = file.read()

        floor_div_check = re.search(r'234\s*//\s*32', user_code_source)

        _dynamic_test(
            self,
            floor_div_check is not None,
            "The floor division operation `234 // 32` is present.",
            "Expected the floor division operation `234 // 32` to be present."
        )

    def test_modulus_operation_present(self):
        with open('user_code.py', 'r') as file:
            user_code_source = file.read()

        modulus_check = re.search(r'356\s*%\s*17', user_code_source)

        _dynamic_test(
            self,
            modulus_check is not None,
            "The modulus operation `356 % 17` is present.",
            "Expected the modulus operation `356 % 17` to be present."
        )

    def test_floor_division_output_correct(self):
        import user_code
        captured_output = io.StringIO()
        sys.stdout = captured_output
        importlib.reload(user_code)
        sys.stdout = sys.__stdout__

        output = captured_output.getvalue().strip().split("\\n")

        _dynamic_test(
            self,
            output[0] == "7",
            "The correct result `7` is printed for floor division.",
            f"Expected `7` to be printed, but got `{output[0]}`."
        )

    def test_modulus_output_correct(self):
        import user_code
        captured_output = io.StringIO()
        sys.stdout = captured_output
        importlib.reload(user_code)
        sys.stdout = sys.__stdout__

        output = captured_output.getvalue().strip().split("\\n")

        _dynamic_test(
            self,
            output[1] == "16",
            "The correct result `16` is printed for modulus.",
            f"Expected `16` to be printed, but got `{output[1]}`."
        )

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


test_main.py

Python es un lenguaje de programación interpretado de alto nivel y de propósito general. A diferencia de HTML, CSS y JavaScript, que se utilizan principalmente para el desarrollo web, Python es más versátil y se puede utilizar en diversos campos, incluyendo el desarrollo de software, ciencia de datos, y el desarrollo de back-end. En este curso, explorarás los aspectos básicos de Python y, al final, ¡crearás tus propias funciones!

En esta sección, aprenderás los conceptos básicos de Python, te familiarizarás con tu espacio de trabajo, abordarás operaciones matemáticas sencillas y mostrarás tus resultados.

Aquí, aprenderás cómo almacenar elementos como números y texto en la memoria de la computadora, recordándolos por nombre. También tendrás una idea de la manipulación de texto en Python.

Aquí, profundizarás en el tipo de dato booleano y descubrirás su papel en la creación de programas que responden a condiciones específicas.

Continuando con los tipos de datos, esta sección te enseñará cómo agrupar atributos variados dentro de una sola variable usando listas, tuplas y diccionarios.

En esta parte, dominarás el arte de escribir Loops (Bucles) en Python - construcciones esenciales para iterar sobre lists, tuples, dictionaries, e incluso futuros dataframes.

Para concluir nuestro curso introductorio, exploraremos algunas funciones incorporadas y, a continuación, nos embarcaremos en la creación de nuestras propias funciones.

Manejar Matemáticas Más Desafiantes en Python

¿Por qué son útiles estas operaciones?

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