Understanding the difference between **mutable** and **immutable** data types is crucial. Mutable data types can be changed after their creation, while immutable data types cannot be modified once created.

**Immutable** data types cannot be changed once they're created. In contrast, **mutable** data types can be altered after their creation.

To conclude, `int` and `float` are examples of immutable data types in Python. Reassigning a variable of these types does not alter their immutability.

# Define a variable `var1` with an initial value
var1 = 40
print(var1)  # output: 40

# Change the value of `var1`
var1 = 50
print(var1)  # output: 50

import unittest
import re
from io import StringIO
from unittest.mock import patch
import importlib

# Helper function to dynamically generate test names and assertions
def _dynamic_test(test_case, condition, success_message, failure_message):
    if condition:
        test_case._testMethodName = success_message  # Rename the test for better readability
        test_case.assertTrue(True, success_message)  # Pass the test with a success message
    else:
        test_case._testMethodName = failure_message  # Rename the test with a failure description
        test_case.fail(failure_message)  # Fail the test with a failure message

class TestUserCode(unittest.TestCase):

    def setUp(self):
        # Reload the module to make sure we are testing the latest code
        self.module = importlib.import_module('user_code')
        importlib.reload(self.module)

    # Test if `project_budget` is declared
    def test_project_budget_is_declared(self):
        _dynamic_test(
            self,
            hasattr(self.module, 'project_budget'),
            "The `project_budget` variable is declared.",
            "Expected `project_budget` to be declared."
        )

    # Test if `project_budget` is equal to 150
    def test_project_budget_value_is_150(self):
        _dynamic_test(
            self,
            hasattr(self.module, 'project_budget') and self.module.project_budget == 150,
            "The `project_budget` is equal to 150.",
            f"Expected `project_budget` to be 150, but got `{getattr(self.module, 'project_budget', 'undefined')}`."
        )

    # Test if `print()` is used to output `project_budget` correctly
    def test_print_is_used_for_project_budget(self):
        with open('user_code.py', 'r') as file:
            user_code_source = file.read()
        _dynamic_test(
            self,
            re.search(r'print\s*\(\s*project_budget\s*\)', user_code_source),
            "The `print()` function is used to output `project_budget`.",
            "Expected `print()` to be used for `project_budget`."
        )

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

test_main.py

Este curso te ayudará a profundizar en los tipos de datos y a trabajar con ellos. Aquí aprenderás las operaciones básicas y todo lo relacionado a los números, los datos booleanos y las cadenas (strings). Este curso consiste en un montón de tareas prácticas con las que al final te convertirás en un programador hábil.

Los tipos de datos numéricos son cruciales en Python, por lo que es importante empezar con ellos. Aquí trabajarás con operaciones matemáticas sencillas y descubrirás los propósitos de aprender diferentes tipos de datos numéricos.

El objetivo principal de esta sección es clarificar los tipos de datos booleanos; se trata de un subtipo de los datos numéricos, pero uno más desafiante. Ya que siempre es mejor destacar en los temas más complicados, esta sección se convertirá en una parte valiosa de tu currículo.

Las strings de caracteres son una forma de implementar nuestras frases en Python, es decir, de dar instrucciones a los usuarios quiénes son el público objetivo de tu programa. De hecho, siempre es bueno ser capaz de trabajar con strings ya que deberán ser utilizadas en tu código. Pronto entenderás por qué.

Este capítulo consta de tareas prácticas que combinan todos los temas estudiados con un poco de teoría.

Mutable or Immutable?

Solución

Mutable or Immutable?

Solución