import unittest
import importlib
import re

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 TestEmployeeTuples(unittest.TestCase):

    def test_employees_is_declared(self):
        import user_code
        _dynamic_test(
            self,
            hasattr(user_code, 'employees'),
            "The `employees` tuple is declared.",
            "Expected `employees` to be declared."
        )

    def test_interns_is_declared(self):
        import user_code
        _dynamic_test(
            self,
            hasattr(user_code, 'interns'),
            "The `interns` tuple is declared.",
            "Expected `interns` to be declared."
        )

    def test_updated_employees_is_declared(self):
        import user_code
        _dynamic_test(
            self,
            hasattr(user_code, 'updated_employees'),
            "The `updated_employees` tuple is declared.",
            "Expected `updated_employees` to be declared."
        )

    def test_updated_employees_contains_all_names(self):
        import user_code
        expected_set = set(user_code.employees) | set(user_code.interns)
        actual_set = set(user_code.updated_employees)
        _dynamic_test(
            self,
            actual_set == expected_set,
            "The `updated_employees` tuple contains all employees and interns.",
            f"Expected `updated_employees` to contain {expected_set}, but got {actual_set}."
        )

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.

¿Cómo puedes recuperar un valor de un diccionario por su clave?

¿Cuál es la diferencia entre una tupla y una lista?

¿Cómo puedes acceder al tercer elemento en esta lista?


¿Qué hace el método `copy()` para las listas en Python?

¿Existe un límite estricto sobre cuán profundamente puedes anidar tuplas/listas/diccionarios en Python?

¿Cómo actualizas un valor en un diccionario?

Desafío: Actualizar Tuple

Solución

Desafío: Actualizar Tuple

Solución